Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español es
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Adaptive Control of Soft Robots for Personalized Upper-limb Rehabilitation with Machine Learning

Descripción del proyecto

Rehabilitar los miembros superiores con tratamientos personalizados

Millones de personas sufren deficiencias en las extremidades superiores causadas por derrames cerebrales, lesiones medulares o afecciones neurológicas. Son retos que alteran la vida y ponen a prueba tanto a los pacientes como a los sistemas sanitarios. Los métodos de rehabilitación actuales suelen ser de talla única: rígidos, repetitivos y desmotivadores. El equipo del proyecto ACORN-PURM, financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, está cambiando esta situación. Está desarrollando un sistema de rehabilitación de nueva generación que utiliza la robótica blanda y el aprendizaje automático para ofrecer un tratamiento personalizado y adaptable. Piensa en ajustes en tiempo real basados en la fatiga y el movimiento, sesiones ludificadas para aumentar la motivación y un seguimiento inteligente de los progresos sutiles. Al adaptar cada sesión a las necesidades y capacidades del usuario, en ACORN-PURM se intenta que el tratamiento sea más cómodo, atractivo y eficaz, lo que transforma la rehabilitación en algo que la gente quiere hacer, no que tiene que hacer.

Objetivo

ACORN-PURM (AC) develops a next-generation upper-limb rehabilitation system that leverages adaptive control of soft robots and ML to provide personalized therapy based on individual patient needs, significantly improving user engagement and recovery outcomes. Stroke, spinal cord injuries, and other neurological conditions cause upper-limb disabilities, affecting millions globally and leave them with impairment. It creates a significant burden on healthcare systems. Current rehabilitation approaches often lack personalization, leading to decreased motivation and suboptimal outcomes. AC addresses this critical gap by developing an innovative solution that is: more engaging, data-driven, and patient-specific system that tailors therapy to individual needs, enhancing patient engagement and potentially accelerating recovery. The system has the following unique features: Gamified exercises enhance motivation and adherence to therapy schedules, real-time adjustments based on user intent and fatigue levels optimize therapeutic benefit, soft robotics ensure patient comfort and safety during rehabilitation sessions. Existing robot-assisted therapies are often rigid, uncomfortable, and lack real-time adjustments based on individual progress, offering one-size-fits-all approaches. Relying heavily on subjective therapist evaluations for progress tracking can be repetitive and tedious, leading to patient dropout and possess limited ability to anticipate user intentions. AC advances the field by 1) Developing Adaptive Controllers with ML that will adjust assistance levels based on individual real-time data for a truly personalized experience, 2) Utilizing DL for Advanced Movement Recognition and Assessment to analyze user data for objective assessment of subtle improvements and compensation strategies, 3) Creating gamified therapy with ML Integration to have engaging games that dynamically adjust difficulty and target specific user needs, promoting long-term engagement.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI
Aportación neta de la UEn
€ 209 914,56
Dirección
CARRER DE ESCORXADOR
43003 Tarragona
España
Región
Este Cataluña Tarragona
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Socios (2)