Künstliche Intelligenz lässt Prothesen vom Anwender lernen

 Künstliche Intelligenz lässt Prothesen vom Anwender lernen

Die Mustererkennung bietet besonders Anwendern von prothetischen Händen mit vielen unterschiedlichen Funktionen erhebliche Vorteile. Bild: Ottobock

Ab sofort können Anwender ihre Prothesen intuitiv in Echtzeit steuern. Das ermöglicht die europaweit erste Prothesensteuerung mit Mustererkennung, Myo Plus, die im März auf den Markt kommt. „Nach einer Amputation ist die Hand und deren Funktion immer noch im Gehirn angelegt. Amputierte können sich weiterhin vorstellen, ihre Hand zu bewegen. Auch die Signale werden weitergesendet, jedoch fehlt das entsprechende Organ für die Umsetzung des Befehls,“ erklärt Dr. Thomas Fuchsberger vom Klinikum Traunstein.

In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen, dem Klinikum Traunstein und Ottobock versorgte er im Rahmen einer klinischen Studie erste Patienten mit der neuen Steuerung. Mit Hilfe von acht Elektroden misst die Myo Plus Mustererkennung die eingehenden Signale am Unterarm und erkennt daraus Muster, die charakteristisch für einzelne Bewegungen sind. Mittels Algorithmen werden die Signale und Muster klassifiziert und in eine Bewegung der Prothese übersetzt.

Bewegungen wie mit der gesunden Hand

Die Mustererkennung bietet besonders Anwendern von prothetischen Händen mit vielen unterschiedlichen Funktionen erhebliche Vorteile. Manuelles Umschalten zwischen verschiedenen Positionen entfällt. „Durch die neue Steuerung fühlt sich meine Prothese wie meine gesunde Hand an. Ich stelle mir die Bewegung mit meiner Phantomhand im Kopf vor und die Prothese führt sie aus, ohne dass ich etwas tun muss,“ erklärt Landwirt Wolfgang Bauer (24), der vor dreieinhalb Jahren seine rechte Hand bei einem Arbeitsunfall auf dem elterlichen Hof verlor. „Heute lebe ich wieder wie vor dem Unfall. Ich arbeite sowohl auf dem Hof, als auch im Büro. Für Schweres nehme ich eine robuste Hand oder den Elektrogreifer. Für Bürotätigkeiten und meine Freizeit die bebionic Hand.“ Die Myo Plus Mustererkennung ist mit allen myoelektrischen Händen von Ottobock kompatibel.

Der Anwender steuert den Lernvorgang der Prothese selbst

Nach einer ersten Anpassung durch einen Orthopädietechniker kann der Anwender die Prothesensteuerung selbständig mit einer App kontrollieren. „Dadurch, dass ich die gemessenen Bewegungsmuster in der App sehe, kann ich trainieren, die Muster unterbewusst noch gezielter abzurufen,“ erläutert Bauer. Das erste Training zur Handhabung der neuen Steuerung dauert je nach Anwender wenige Tage.

Die größte Herausforderung hier: Die Ähnlichkeit einzelner Muster. Da sich viele Handbewegungen nur um Nuancen unterscheiden, muss Myo Plus eine Vielzahl an verschiedenen Mustern erkennen und korrekt zuordnen. Sobald die Kommunikation zwischen Anwender und Prothesensteuerung funktioniert, kann der Anwender den Fortschritt mit der App speichern und so selbst nachjustieren. Unter anderem können Anwender die Geschwindigkeit der Hand und die Geschwindigkeit der Rotation einstellen. (ig)