能夠接受人工智慧訓練的義肢(圖:Infinite Biomedical Technologies)

每年,有超過 15 萬的人們因為車禍或各種疾病而必須截肢,大部分的人之後會裝上普通義肢,以便能自理生活。美國新創公司開發出機械義肢,搭配人工智慧技術,幫助義肢做出更精細的動作。

仿生義肢

兩年前右手被截肢的安德魯·魯賓(Andrew Rubin),現在能藉由一個接到他上臂的特殊裝置來完成手掌開闔的動作。該技術由新創公司 Infinite Biomedical Technologies 所研發。其利用深度學習演算法來辨識來自他上臂中,與各種手部運動相對應的訊號。位於他上臂的電極會連接到一個紀錄神經訊號的箱子上,讓魯賓可以訓練自己的義肢活動。

魯賓表示:「當我想要把握拳時,前臂的某些肌肉會收縮。當我繃緊或是延伸我所沒有的那隻手(義肢)時,該軟體能辨認出我要做的動作。」

Infinite 公司利用較佳的訊號處理、模式辨識(pattern recognition)及其他工程上的進步,來製造新型的義肢控制器。關鍵在於讓義肢收集更多的大腦神經訊號,並利用人工智慧解讀這些數據。該公司執行長拉胡爾·克里基(Rahul Kaliki)表示:「對多數病患而言,其目標是要能做兩種以上的事,例如手掌開闔及旋轉手腕。模式辨識讓我們得以達成這個目標。我們現在正試著透過義肢收集更多的動作。」

Infinite 公司的研發團隊正在打造一種電子設備。其電子控制系統稱為 Sense,能收集患者上臂八個以上電極的訊號。之後透過該公司研發的應用程式進行數小時的訓練,當魯賓移動他的上臂做出一些動作,該設備就可以偵測到其神經訊號的意圖。接著,Sense 會指導義肢採取適當的抓握動作。目前,美國食品藥品管理局(The Food and Drug Administration,FDA)已獲准 Sense  在美國販售。

經過15年的努力,魯賓現在可以右手拿著一本書,同時用左手比手勢(圖:Andrew Rubin)

其他公司的發明

2017 年,FDA 已允許另一家義肢開發商 Coapt 販售類似系統。該公司執行長布萊爾·洛克(Blair Lock)表示,現今已有超過 400 位民眾在自家使用該系統。洛克在多年前就以工程師的身分與專門修復截肢病患受損神經的外科醫生合作。過程中他意識到,若能找出一個習得來自身體訊號的較佳方法,就能較容易地打造更好的義肢。他表示:「新的技術就是使用生物電子(bio-electronic,bionic)訊號來提供更自然、更直覺的控制方法。」

早期的義肢裝置中,電極記錄的是訊號的強度。但洛克表示,要能習得訊號的內容與真實度,才是相當重要的工作。Coapt 系統能在截肢患者的義肢內運作,而費用則根據客製化的程度,介於 1 萬到 1.5 萬美元(約 31 到 46 萬台幣或 7.8 到 12 萬港幣)之間。

妮可·凱莉(Nicole Kelly)是一位使用 Coapt 義肢設備的用戶。她在出生就失去了左下臂,而目前她已可將新鮮胡椒研磨至食物中,也可以握住撲克牌,甚至還可以打開啤酒蓋。她表示:「很多的事並非我以前做不到,而突然之間我可以更輕易地完成。但我的身體與該技術的溝通還是有限制。即使只是單純找出握住鹽巴與胡椒罐的最佳方式,對我而言彷彿是第一次進行。」

Coapt 系統還包括一個能讓用戶重啟模式辨識的重置鈕。若義肢的動作不以患者預期的方式運作時,能重新進行模式辨識的學習,重新訓練的時間只需大約兩分鐘。

更靈活的義肢

此外,Infinite 的工程師還將無線射頻辨識(Radio Frequency Identification,RFID)標籤交給截肢患者,讓他們將這些標籤黏在門把、廚具及其他家用物品等任何需要特別抓握的物體上。這是希望義肢的控制器偵測到 RFID 訊號時,會自動改變抓握方式,例如從轉動門把變成拾起物品。

這些新科技並非所有人都能獲得。首先,要學會使用這些新技術需要很多的訓練;此外,並非所有保險公司都願意支付這種複雜的義肢及控制系統。然而,像魯賓的患者希望這些進步能夠早日到來。因為現在,當他想拿起杯子然後去開門時,每次他都需要先使用智慧型手機 app 來改變義肢的抓握方式。魯賓表示:「這是一個緩慢的過程。我想最終我們會想到可以讓我不需依靠手機而改變抓握方式的方法。」

對於魯賓而言,他希望有朝一日,他能夠用其義肢來按下單眼相機的快門、平衡地拿碗,甚至是以義肢來拿筆寫字。作為第一位在家裡嘗試 Infinite 公司模式辨識系統的病患而言,這樣的夢想或許即將到來。

 

參考資料:

  1. Niller, E., (2018, Sep 10). Bionic Limbs ‘Learn’ to Open a Beer. Wired
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