Робототехнические средства реабилитации двигательной активности пациентов в постинсультном периоде

Проблема распространенности инсультов одна из самых острых в медицинской и социальной составляющей жизни общества — инсульты занимают второе место по распространенности в статистике смертности населения. В Российской Федерации инсульт наблюдается ежегодно почти у 500 000 человек и является первым среди причин смерти от неврологических заболеваний и вторым по частоте в структуре смертности после заболеваний сердца. Наиболее частые последствия инсульта — двигательные нарушения различной степени выраженности, проявляющиеся в виде изменения мышечного тонуса, парезов и параличей, нарушений функции ходьбы. В обзоре представлены результаты анализа текущего состояния и возможных направлений развития роботизированных реабилитационных устройств, используемых при постинсультных парезах конечностей. Рассмотрены существующие варианты их построения, условия проведения кинезиотерапевтических сеансов для получения наибольшего эффекта. Ближайшую перспективу развития высокотехнологических устройств данного типа авторы видят в создании не только сложных стационарных универсальных комплексов для клиник, но и простых мобильных специализированных тренажеров с удаленным врачебным контролем для амбулаторного использования.

1. Краевский С. В., Рогаткин Д. А. Медицинская робототехника: первые шаги медицинских роботов. Технологии живых систем. 2010; 7 (4): 3–14. EDN: OPBPTP.

2. Мосоян М. С., Федоров Д. А. Современная робототехника в медицине. Трансляционная медицина. 2020; 7 (5): 91–108. DOI: 10.18705/2311-4495-2020-7-5-91-108.

3. Козырев Ю. Г. Промышленные роботы: основные типы и технические характеристики. М.: КНОРУС, 2015; 560 с.

4. Moglia A, Georgiou K, Georgiou E, Satava RM, Cuschieri A. A systematic review on artificial intelligence in robot-assisted surgery. Int J Surg. 2021; 95: 106151. DOI: 10.1016/j.ijsu.2021.106151. PMID: 34695601.

5. Gyles C. Robots in medicine. Can Vet J. 2019; 60 (8): 819–20. PMID: 31391598. PMCID: PMC6625162.

6. Denning NL, Kallis MP, Prince JM. Pediatric robotic surgery. Surg Clin North Am. 2020; 100 (2): 431–43. DOI: 10.1016/j.suc.2019.12.004. PMID: 32169188.

7. Fiske A, Henningsen P, Buyx A. Your robot therapist will see you now: ethical implications of embodied artificial intelligence in psychiatry, psychology, and psychotherapy. J Med Internet Res. 2019; 21 (5): e13216. DOI: 10.2196/13216. PMID: 31094356. PMCID: PMC6532335.

8. Ahmad P, Alam MK, Aldajani A, Alahmari A, Alanazi A, Stoddart M, et al. Dental robotics: a disruptive technology. Sensors (Basel). 2021; 21 (10): 3308. DOI: 10.3390/s21103308. PMID: 34064548. PMCID: PMC8151353.

9. Maalouf N, Sidaoui A, Elhajj IH, Asmar D. Robotics in nursing: a scoping review. J Nurs Scholarsh. 2018; 50 (6): 590–600. DOI: 10.1111/jnu.12424. PMID: 30260093.

10. Ding Q, Liu S, Yao Y, Liu H, Cai T, Han L. Global, regional, and national burden of ischemic stroke, 1990–2019. Neurology. 2021; 98: 1–10. DOI:10.1212/WNL.0000000000013115.

11. Gosine R, Harwin W, Furby L, Jackson R. An intelligent end- effector for a rehabilitation robot. Journal of Medical Engineering Technology. 1989; 13 (1–2): 37–43.

12. Gosine R, Harwin W, Jackson R. An interactive robot workstation for applications in rehabilitation. IEEE Xplore: Intelligent Robots and Systems '90. 1990: 2: 977–83. DOI: 10.1109/ IROS.1990.262522.

13. Krebs H, Hogan N, Aisen M, Volpe B. Robot-Aided Neurorehabilitation. IEEE transactions on rehabilitation engineering: IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 1998; 6: 75– 87. DOI: 10.1109/86.662623.

14. Белова А. Н., Борзиков В. В., Кузнецов А. Н., Рукина Н. Н. Роботизированные устройства в нейрореабилитации: состояние вопроса. Вестник восстановительной медицины. 2018; 2: 94–107.

15. Королева Е. С., Алифирова В. М., Латыпова А. В., Чебан С. В., Отт В. А., Бразовский К. С. и др. Принципы и опыт применения роботизированных реабилитационных технологий у пациентов после инсульта. Бюллетень сибирской медицины. 2019; 18 (2): 223–33.

16. Аксенова Е. И., Горбатов С. Ю., Маклакова Ю. А. Экспертный обзор: Индустрия реабилитационных технологий в России и мире. М.: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ», 2020; 64 с.

17. Сервисные роботы от Promobot. Применение в медицине. [последнее цитирование 5 сентября 2023 г.]. Доступно по ссылке: https://evercare.ru/news/servisnye-roboty-ot-promobot-primenenie-v-medicine.

18. Mehrholz J, Pohl M, Platz T, Kugler J, Elsner B. Electromechanical and robot-assisted arm training for improving activities of daily living, arm function, and arm muscle strength after stroke. Cochrane Database Syst Rev. 2018; 9 (9): CD006876. DOI: 10.1002/14651858.CD006876.pub5. PMID: 30175845. PMCID: PMC6513114.

19. ГОСТ Р 60.0.0.2 — 2016. Роботы и робототехнические устройства. Классификация. М.: Стандартинформ, 2016; 15 с.

20. Klamroth-Marganska V. Stroke rehabilitation: therapy robots and assistive devices. In: P Kerkhof LM, Miller VM, editors. Sex- specific analysis of cardiovascular function. Springer International Publishing AG, 2018; p. 579–87. DOI: 10.1007/978-3-319-77932-4_35.

21. Fukuda H, Morishita T, Ogata T, Saita K, Hyakutake K, Watanabe J, et al. Tailor-made rehabilitation approach using multiple types of hybrid assistive limb robots for acute stroke patients: A pilot study. Assist Technol. 2016; 28 (1): 53–6. DOI: 10.1080/10400435.2015.1080768. PMID: 26478988.

22. Park JH, Park G, Kim HY, Lee JY, Ham Y, Hwang D, et al. A comparison of the effects and usability of two exoskeletal robots with and without robotic actuation for upper extremity rehabilitation among patients with stroke: a single-blinded randomised controlled pilot study. J Neuroeng Rehabil. 2020; 17 (1): 137. DOI: 10.1186/s12984-020-00763-6. PMID: 33076952. PMCID: PMC7574181.

23. Xie L, Yoon BH, Park C, You JSH. Optimal intervention timing for robotic-assisted gait training in hemiplegic stroke. Brain Sci. 2022; 12 (8): 1058. DOI: 10.3390/brainsci12081058. PMID: 36009121. PMCID: PMC9405763.

24. ГОСТ Р 51079-2006 (ISO 9999:2002). Технические средства реабилитации людей с ограничениями жизнедеятельности. Классификация. М.: Российский институт стандартизации, 2007; 114 с.

25. ГОСТ Р 51819-2022. Протезирование и ортезирование верхних и нижних конечностей. Термины и определения. М.: Российский институт стандартизации, 2022; 20 с.

26. ГОСТ Р 59181-2022. Средства индивидуальной защиты опорно-двигательного аппарата. Экзоскелеты промышленные. Классификация. Термины и определения. М.: Российский институт стандартизации, 2022; 8 с.

27. Zhang H, Li X, Gong Y, Wu J, Chen J, Chen W, et al. Three- Dimensional Gait Analysis and sEMG measures for robotic- assisted gait training in subacute stroke: a randomized controlled trial. Biomed Res Int. 2023; 2023: 7563802. DOI: 10.1155/2023/7563802. PMID: 37082189. PMCID: PMC10113045.

28. Gassert R, Dietz V. Rehabilitation robots for the treatment of sensorimotor deficits: a neurophysiological perspective. J Neuroeng Rehabil. 2018; 15 (1): 46. DOI: 10.1186/s12984-018- 0383-x. PMID: 29866106. PMCID: PMC5987585.

29. Baniqued PDE, Stanyer EC, Awais M, Alazmani A, Jackson AE, Mon-Williams MA, et al. Brain-computer interface robotics for hand rehabilitation after stroke: a systematic review. J Neuroeng Rehabil. 2021; 18 (1): 15. DOI: 10.1186/s12984-021-00820-8. PMID: 33485365. PMCID: PMC7825186.

30. Du Plessis T, Djouani K, Oosthuizen C. A review of active hand exoskeletons for rehabilitation and assistance. Robotics. 2021; 10: 42. DOI: 10.3390/robotics10010040.

31. Sun Y, Yuntao T, Zheng J, Dong D, Chen X, Bai L. From sensing to control of lower limb exoskeleton: a systematic review. Annual Reviews in Control. 2022; 53. DOI: 10.1016/j. arcontrol.2022.04.003.

32. Wu H, Li L, Li L, Liu T, Wang J. Review of comprehensive intervention by hand rehabilitation robot after stroke. Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi. 2019; 36 (1): 151–6. DOI: 10.7507/1001-5515.201711024. PMID: 30887790. PMCID: PMC9929888.

33. Spencer J, Wolf SL, Kesar TM. Biofeedback for post-stroke gait retraining: a review of current evidence and future research directions in the context of emerging technologies. Front Neurol. 2021; 12: 637199. DOI: 10.3389/fneur.2021.637199. PMID: 33859607. PMCID: PMC8042129.

34. Ang K, Chin Z, Zhang H, Guan C. Filter Bank Common Spatial Pattern (FBCSP) in brain-computer interface. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks; 2008 June 1–8; Hong Kong, China; p. 2390–7. DOI: 10.1109/IJCNN.2008.4634130.

35. Осокин А. А. Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля [диссертация]. М., 2014.

36. Thomas BE, John SK, Abe S. Power Spectral Density (PSD) Computation using Modified Welsh Method. Int J Sci Technol Engeneer. 2015; 2 (4): 145–52.

37. Костенко Е. В., Петрова Л. В., Погонченкова И. В., Непринцева Н. В., Шурупова С. Т., Копашева В. Д. и др. Инновационные технологии и мультимодальная коррекция в медицинской реабилитации двигательных и нервно-психических нарушений вследствие инсульта. Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физкультуры. 2022; 99 (6): 67–78. DOI: 10.17116/kurort20229906167.

38. Assis G, Brandao A, Corrêa AG, Castellano G. Characterization of functional connectivity in chronic stroke subjects after augmented reality training. Virtual Worlds. 2023; 2 (1): 1–15. DOI: 10.3390/ virtualworlds2010001.

39. Sota K, Uchiyama Y, Ochi M, Matsumoto S, Hachisuka K, Domen K. Examination of factors related to the effect of improving gait speed with functional electrical stimulation intervention for stroke patients. PM R. 2018; 10 (8): 798–805. DOI: 10.1016/j. pmrj.2018.02.012. PMID: 29518588.

40. Jaqueline da Cunha M, Rech KD, Salazar AP, Pagnussat AS. Functional electrical stimulation of the peroneal nerve improves post-stroke gait speed when combined with physiotherapy. A systematic review and meta-analysis. Ann Phys Rehabil Med. 2021; 64 (1): 101388. DOI: 10.1016/j.rehab.2020.03.012. PMID: 32376404.

41. Cardoso LRL, Bochkezanian V, Forner-Cordero A, Melendez-Calderon A, Bo APL. Soft robotics and functional electrical stimulation advances for restoring hand function in people with SCI: a narrative review, clinical guidelines and future directions. J Neuroeng Rehabil. 2022; 19 (1): 66. DOI: 10.1186/s12984-022-01043-1. PMID: 35773733. PMCID: PMC9245887.

42. Zulauf-Czaja A, Al-Taleb MKH, Purcell M, Petric-Gray N, Cloughley J, Vuckovic A. On the way home: a BCI-FES hand therapy self-managed by sub-acute SCI participants and their caregivers: a usability study. J Neuroeng Rehabil. 2021; 18 (1): 44. DOI: 10.1186/s12984-021-00838-y. PMID: 33632262. PMCID: PMC7905902.

43. Meng Q, Zeng Q, Xie Q, Fei C, Kong B, Lu X, et al. Flexible lower limb exoskeleton systems: A review. NeuroRehabilitation. 2022; 50 (4): 367–90. DOI: 10.3233/NRE-210300. PMID: 35147568.

44. Hussain F, Goecke R, Mohammadian M. Exoskeleton robots for lower limb assistance: A review of materials, actuation, and manufacturing methods. Proc Inst Mech Eng H. 2021; 235 (12): 1375–85. DOI: 10.1177/09544119211032010. PMID: 34254562.

45. Su D, Hu Z, Wu J, Shang P, Luo Z. Review of adaptive control for stroke lower limb exoskeleton rehabilitation robot based on motion intention recognition. Front Neurorobot. 2023; 17: 1186175. DOI: 10.3389/fnbot.2023.1186175. PMID: 37465413. PMCID: PMC10350518.

46. Клочков А. С., Зимин А. А., Хижникова А. Е., Супонева Н. А., Пирадов М. А. Влияние роботизированных тренировок на биомеханику голеностопного сустава у пациентов с постинсультным парезом. Вестник РГМУ. 2020; 5: 47–57. DOI: 10.24075/vrgmu.2020.066.

47. Suarez-Escobar M, Rendon-Velez E. An overview of robotic/mechanical devices for post-stroke thumb rehabilitation. Disabil Rehabil Assist Technol. 2018; 13 (7): 683–703. DOI: 10.1080/17483107.2018.1425746. PMID: 29334274.