La nueva mano protésica interpreta las señales musculares de la actividad cerebral con aprendizaje automático para hacer que los movimientos sean más naturales.

Los científicos del Imperial College de Londres y la Universidad de Göttingen han utilizado el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de las manos protésicas.

Después de probar su prototipo en cinco amputados, descubrieron que el nuevo control basado en el aprendizaje automático era mucho mejor para proporcionar movimientos fluidos que la tecnología actualmente disponible.

Los investigadores dijeron que los hallazgos, que se publican en Ciencia Robótica , podría desencadenar una "nueva generación de prótesis".

Profesor Dario Farina, autor principal del artículo del Departamento de Bioingeniería de Imperial, dijo:"Al diseñar extremidades biónicas, Nuestro principal objetivo es permitir que los pacientes los controlen con tanta naturalidad como si fueran sus extremidades biológicas. Esta nueva tecnología nos acerca un paso más a lograrlo ".

Aprendizaje automático

La tecnología actual funciona controlando directamente los motores protésicos con unas pocas señales musculares.

La nueva mano biónica, desarrollado en colaboración con Imperial y la Universidad de Göttingen, utiliza una interfaz hombre-máquina que interpreta las intenciones del paciente y envía comandos al miembro artificial.

Contiene ocho electrodos que captan señales eléctricas débiles del muñón del paciente, antes de amplificarlos y enviarlos a una mini computadora, también ubicado en la prótesis.

Luego, la mini computadora ejecuta el algoritmo de aprendizaje automático para interpretar las señales, antes de ordenar a los motores de la mano que se muevan de la forma que desee el paciente.

Los pacientes descubrieron que podían rotar fácilmente la muñeca y abrir la mano simultáneamente o por separado. También encontraron que los movimientos eran mucho más naturales que las extremidades biónicas convencionales a las que estaban acostumbrados.

Además de los tipos de función, los pacientes también podían controlar la velocidad del movimiento individual independientemente de otros movimientos. Por ejemplo, los pacientes pueden girar la mano lentamente pero abrirla rápidamente al mismo tiempo. Los investigadores dicen que este es un componente esencial para los movimientos que se sienten naturales.

Antes de su uso, el paciente y la mano biónica se sometieron a un entrenamiento para que el algoritmo de aprendizaje automático pudiera "aprender" cómo interpretar sus señales electrónicas únicas. El profesor Farina espera eliminar la necesidad de esto en futuros prototipos, sin sacrificar la personalización a pacientes específicos.

El profesor Farina dijo:“La nueva mano biónica no solo es más natural, sino que también es superior en términos de funcionalidad en las tareas diarias que lo que está disponible actualmente para los pacientes.

"Tras este estudio clínico, esperamos tenerlo disponible en el mercado para los pacientes dentro de tres años ".

Los investigadores están trabajando actualmente para obtener un mayor control sobre la mano, incluida la capacidad de mover dedos individuales, y eliminar la necesidad de electrodos transfiriendo señales de forma inalámbrica dentro del cuerpo del paciente.