Andrew Rubin sitzt mit dem Surface-Tablet und beobachtet, wie eine Skeletthand die Finger auf dem Bildschirm drückt und öffnet. Der rechte Arm wurde vor einem Jahr amputiert, aber er wiederholt diese Bewegungen mit einem speziellen Gerät, das an seiner Schulter angebracht ist.
Die Elektroden an seinem Arm sind mit einer Box verbunden, die Sequenzen von Nervensignalen aufzeichnet, wodurch Rubin die Prothese so trainieren kann, dass sie sich wie ein echter Arm verhält. "Wenn ich daran denke, meine Finger zu drücken, ziehen sich bestimmte Muskeln im Unterarm zusammen", sagt er. "Das Programm erkennt die Sequenzen, die auftreten, wenn ich meine Hand biege oder strecke, was ich nicht habe."
Ein 49-jähriger College-Professor aus Washington, O.K., besucht mehrmals im Monat das Startup Infinite Biomedical Technologies und erkennt mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen Signale in seiner Schulter, die verschiedenen Handbewegungen entsprechen.
Jedes Jahr werden mehr als 150.000 Menschen infolge von Unfällen oder aus verschiedenen medizinischen Gründen einer Armamputation unterzogen. Dann erhalten die meisten von ihnen eine Prothese, die eine begrenzte Anzahl von Signalen zur Steuerung per Hand oder Fuß erkennen kann.
Infinite und ein anderes Unternehmen beschlossen jedoch, die fortschrittliche Signalverarbeitung, Sequenzerkennungsprogramme und andere fortschrittliche technische Technologien zu nutzen, um neue prothetische Steuerungen zu entwickeln, die Rubin und anderen Menschen das Leben erleichtern könnten. Der Schlüssel besteht darin, die Datenmenge zu erhöhen, die die Prothese akzeptieren kann, und sie bei der Interpretation zu unterstützen. „Das Ziel der meisten Patienten ist es, mehr als ein paar Funktionen zu nutzen, z. B. Finger drücken und drücken oder die Hand drehen. Die Sequenzerkennung bietet uns diese Möglichkeit “, sagt Raul Kaliki, Direktor von Infinite. "Jetzt können wir bereits aktivere Signale in den Gliedmaßen abfangen."
Ein Team von Kaliki, bestehend aus 14 Mitarbeitern, erstellt diese Elektronik, die dann in Zahnersatz anderer Unternehmen eingeht. Ihr elektronischer Sense-Controller zeichnet Daten von bis zu acht Elektroden auf Rubins Schulter auf. Dank vieler Stunden Training mit der Tablet-Anwendung kann dieses Gerät Absichten erkennen, die in Rubins Nervensignalen kodiert sind, wenn er seine Schulter auf eine bestimmte Weise bewegt. Sense gibt dann Anweisungen an die Prothese weiter, die einen bestimmten Griff bildet.
Am vergangenen Freitag erhielt Infinite Caliki eine Mitteilung von Vertretern der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA), in der der Verkauf von Sense in den USA genehmigt wurde. Kaliki geht davon aus, dass er Ende November mit der Installation des Systems in Zahnersatz beginnen wird. Im Jahr 2017 genehmigten FDA-Beamte ein ähnliches System von Coapt aus Chicago. Laut Blair Lock, dem Direktor des Unternehmens, nutzen es heute mehr als 400 Menschen zu Hause.
CoaptLocke begann vor 13 Jahren als Ingenieur am Rehab Institute of Chicago zu arbeiten, das der Northwestern University angeschlossen ist. Er arbeitete mit Chirurgen zusammen, um Nervenschäden bei Patienten nach Amputation zu reparieren. Als er erkannte, dass die Herstellung einer verbesserten Prothese einfacher wäre, wenn er herausfinden könnte, wie der Empfang von Signalen vom Körper verbessert werden kann, sagt er. „Die Innovation besteht darin, dass wir eine natürlichere und intuitivere Möglichkeit zur Steuerung mithilfe bioelektronischer Signale bieten“, sagt Locke.
In früheren Versionen von Prothesen zeichneten Elektroden die Stärke der Signale auf, „aber es war, als würden Sie beim Hören eines Orchesters nur wissen, wie laut die Instrumente spielen“, sagt Locke. "Es war ziemlich schwierig, den Inhalt und die Genauigkeit der Signale herauszufinden." Das Coapt-System funktioniert in der Prothese und kostet zwischen 10.000 und 15.000 US-Dollar, abhängig von der Anzahl der erforderlichen persönlichen Anpassungen. Künstliche Gliedmaßen, sagt Locke, können eine Person zwischen 10.000 und 150.000 US-Dollar kosten.
Nicole Kelly hat vor einem Jahr eine neue Prothese mit einem Kontrollsystem von Coapt erhalten. Jetzt kann der 28-jährige Einwohner von Chicago sie mit frischem Pfeffer mahlen und Spielkarten sowie offenes Bier aufbewahren.
"Bei vielen Aktionen stellte sich heraus, dass ich sie vorher überhaupt nicht ausführen konnte - plötzlich kamen sie viel einfacher zu mir", sagt Kelly, die ohne linken Unterarm geboren wurde. Ihre Prothese ist "nicht mein Körper und nicht 100% natürlich", sagte sie. - Mein Körper, der mit dieser Technologie kommuniziert, hat eine Lernkurve. Selbst wenn ich einen Salz- und Pfefferstreuer in der Hand habe, gehe ich zum ersten Mal vor. “
Das Coapt-System verfügt außerdem über eine Reset-Taste, mit der Kelly das Sequenzerkennungssystem neu starten kann, wenn die Hooks nicht wie erforderlich funktionieren. "Wenn es mir irgendwann so vorkommt, als würde sie etwas Seltsames tun, kann ich auf Zurücksetzen klicken", sagt Kelly, eine ehemalige Kandidatin von Miss America und jetzt eine Aktivistin für die Rechte von Menschen mit Behinderungen. Sie sagt, dass es jetzt ungefähr zwei Minuten dauert, um den Arm wieder zu trainieren.
Und dies ist nicht die einzige Innovation. Die Ingenieure von Infinite Biomedical verteilen
RFID-Tags (Radio Frequency Identification), damit Menschen ohne Gliedmaßen sie an Türklinken, Küchengeräten und anderen Haushaltsgegenständen anbringen können - nützliche Geräte, die bestimmte Griffe erfordern. Die Idee ist, dass der Controller das RFID-Signal in der Prothese erkennt und die Erfassung, beispielsweise eine, die zum Drehen des Türgriffs erforderlich ist, automatisch in eine ändert, die zum Aufnehmen der Zeitung erforderlich ist. Laut Kaliki wird das Projekt mit finanzieller Unterstützung der National Institutes of Health entwickelt.
Diese Technologien sind noch neu und nicht für jedermann verfügbar. Sie müssen viel trainieren, um zu lernen, wie man sie benutzt, und natürlich zahlen nicht alle Versicherungsunternehmen für die komplexesten Prothesen oder neuen Managementsysteme. Patienten wie Andrew Rubin hoffen jedoch, dass viele dieser Durchbrüche bald eintreten werden. Wenn er bisher eine Tasse nehmen und dann die Tür öffnen muss, muss er die Smartphone-Anwendung jedes Mal verwenden, wenn er die Prothese ändern muss.
"Es ist ein langsamer Prozess, und ich denke, wir werden uns irgendwann etwas einfallen lassen, mit dem ich mich nicht darauf verlassen kann, dass das Telefon den Griff ändert", sagt er. Rubin sagt, er trainiere gerne wöchentlich in Infinites Büro in Baltimore sowie im Bioengineering-Labor der Johns Hopkins University, das einen Handschuh entwickelt, der Schmerzen wie eine echte Hand fühlen kann. Aber Rubin, der vor einigen Jahren an einer Sepsis-Infektion litt und eine Beinamputation überlebte, möchte an einen Punkt gelangen, an dem er mit der rechten Hand den Verschluss seiner DSLR lösen, eine Platte balancieren oder sogar mit einem Stift schreiben kann. Und er ist als erster, der zu Hause ein neues Sequenzerkennungssystem von Infinite zu Hause testet, nicht weit von diesem Punkt entfernt.