中风后和肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者上肢运动功能障碍严重影响日常生活能力。

近日，哈佛大学研究团队开发的基于ML的可穿戴机器人个性化控制对于上肢功能的辅助效果有了显著提升。

相关成果发表于《Nature Communications》。

基于功能化导电聚合物的设计，研究团队设计了功能化聚苯胺基时序黏附水凝胶贴片。它可以实现心脏的同步机械生理监测和电耦合治疗，并牢固附着在心脏表面监测心脏的机械运动和电活动。

这项研究针对5名卒中后患者和4名ALS患者，本研究开发并验证了一种个性化机器学习控制策略，用于提升充气式软体肩部外骨骼对运动障碍患者上肢功能的辅助效果。

核心创新在于融合意图识别模型与物理滞后模型，实现自适应辅助控制。