Los investigadores de Swinburne han desarrollado un sistema de robot colaborativo para tratar automáticamente la espalda, dolor de cuello y cabeza causado por una lesión en los tejidos blandos.

Basado en un análisis del paciente por una cámara térmica, el sistema utiliza un robot colaborativo para aplicar la terapia láser dirigida a los puntos calientes del dolor identificados ".

"A diferencia de los robots industriales convencionales que operan en una jaula, Los robots colaborativos están diseñados para trabajar junto a personas, "dice el profesor titular de Swinburne, Dr. Mats Isaksson, quien lideró el proyecto.

"Tienen una potencia y velocidad limitadas, por lo que pueden chocar con las personas sin causar daño".

Junto con el socio de la industria IR Robotics, El objetivo del proyecto del Dr. Isaksson era desarrollar una solución automática para el examen y el tratamiento robóticos seguros de pacientes con dolor crónico.

"Utilizando la misma tecnología utilizada en el cricket para mostrar si la pelota ha hecho contacto con el bate, una cámara térmica escanea al paciente y localiza lesiones e inflamación identificando puntos calientes en una imagen térmica, "Dice el Dr. Isaksson.

"La ubicación del punto caliente se envía luego al robot colaborativo que mueve un láser infrarrojo de bajo nivel en contacto con el paciente para realizar el tratamiento".

El proyecto ha entregado un prototipo completamente funcional para la terapia de fotobiomodulación automatizada (PBM) para el dolor crónico. Esta es una forma de terapia que aplica láseres de bajo nivel o diodos emisores de luz a la superficie del cuerpo para estimular y curar los tejidos blandos.

"Los estudios han demostrado que la terapia PBM tiene efectos positivos sobre los síntomas del dolor crónico, "dice el Dr. Mark Rogers, cofundador de IR Robotics y uno de los pioneros australianos de la terapia PBM.

"La introducción de robots colaborativos para administrar el tratamiento tiene el potencial de mejorar la precisión de la terapia, además de reducir los costos involucrados. Aprovechando las tecnologías de la Industria 4.0 y el análisis de big data, la plataforma derivada puede autoadaptarse para proporcionar un tratamiento óptimo individualmente ".