Găng tay robot giúp người bệnh tập phục hồi chức năng tay ngay tại nhà

Trên tinh thần đó, một nhóm 5 sinh viên Trường ĐH Thủy lợi (Hà Nội) đã phát triển găng tay robot thông minh nhằm hỗ trợ người bệnh sau tai biến, chấn thương phục hồi khả năng cử động bàn tay, với nhiều chế độ tập và khả năng theo dõi quá trình luyện tập từ xa.

Biến găng tay thành 'bộ khung trợ lực'

Sau tai biến hoặc chấn thương, nhiều người gặp tình trạng yếu, liệt hoặc hạn chế vận động bàn tay, khiến những động tác tưởng như đơn giản như co duỗi ngón tay, cầm nắm đồ vật cũng trở nên khó khăn. Trong khi đó, việc phải thường xuyên đến cơ sở y tế để tập phục hồi chức năng có thể tạo thêm gánh nặng về thời gian, chi phí và công sức cho người bệnh lẫn người chăm sóc.

ẢNH: DƯƠNG VĂN VŨ CUNG CẤP

Từ thực tế này, nhóm sinh viên bắt đầu phát triển găng tay robot phục hồi chức năng bàn tay với mong muốn người bệnh có thêm công cụ hỗ trợ tập luyện tại nhà.

Theo Dương Văn Vũ, trưởng nhóm dự án, điểm cốt lõi của thiết bị là hoạt động như một "bộ khung trợ lực" bên ngoài bàn tay. Khi người bệnh đeo găng, hệ thống sẽ nhận lệnh từ chế độ tập được cài đặt hoặc thông qua cử động, sau đó điều khiển bộ phận trợ lực để kéo mở hoặc gập các ngón tay theo biên độ phù hợp.

"Nói đơn giản, nếu người bệnh chưa đủ sức tự co duỗi ngón tay, găng tay có thể hỗ trợ thực hiện động tác này. Với người còn khả năng vận động, thiết bị có thể đóng vai trò trợ lực, giúp họ thực hiện bài tập dễ dàng hơn", Vũ cho biết.

Đáng chú ý, nhóm đưa các trò chơi mô phỏng vào quá trình tập luyện. Thay vì chỉ lặp đi lặp lại động tác co duỗi, người bệnh có thể tương tác với trò chơi thông qua cử động bàn tay. Theo nhóm phát triển, cách này nhằm giảm cảm giác nhàm chán, nhất là với những người phải luyện tập trong thời gian dài.

Từ ý tưởng đến làm chủ công nghệ

Một điểm được nhóm tích hợp vào găng tay là công nghệ nhận diện giọng nói. Người sử dụng có thể ra lệnh bắt đầu, tạm dừng hoặc chuyển bài tập mà không nhất thiết phải thao tác bằng tay còn lại.

"Tính năng này được nhóm hướng đến những người bị yếu hoặc liệt một bên cơ thể, bởi việc phải sử dụng tay còn lại để liên tục bấm nút điều khiển có thể gây bất tiện. Bên cạnh đó, công nghệ xử lý hình ảnh được sử dụng để nhận diện độ gập của các ngón tay thông qua hình ảnh. Dữ liệu này giúp ghi nhận quá trình vận động của người bệnh và hỗ trợ việc xây dựng bài tập", Vũ chia sẻ.

Hiện thiết bị đã có thể thu thập dữ liệu về số lần tập, thời lượng và biên độ vận động. Nhóm đang kết nối với các bác sĩ chuyên môn để phát triển mô hình AI có khả năng gợi ý bài tập phù hợp với tình trạng người bệnh ở từng giai đoạn.

Một hướng khác mà nhóm kỳ vọng phát huy là phục hồi chức năng từ xa. Dữ liệu luyện tập được lưu trữ và đồng bộ trên hệ thống, qua đó bác sĩ hoặc kỹ thuật viên có thể theo dõi tiến trình của người bệnh tại nhà và điều chỉnh độ khó bài tập. "Người bệnh có thể chủ động tập vào thời gian phù hợp, đồng thời giảm chi phí đi lại và công sức của người chăm sóc", Vũ nói.

Về giá thành, nhóm chưa đưa ra mức giá thương mại cụ thể. Mục tiêu là tối ưu linh kiện và quy trình sản xuất, trong đó ưu tiên sử dụng linh kiện trong nước để giảm chi phí, hướng đến mức giá dễ tiếp cận hơn so với các thiết bị ngoại nhập.

Tuy nhiên, nhóm cũng nhìn nhận sản phẩm vẫn cần tiếp tục hoàn thiện trước khi triển khai rộng rãi. Theo Vũ, sản phẩm đã được thử nghiệm tại một số trung tâm y tế của trường học.

Tiến sĩ Ngô Quang Vĩ, giảng viên bộ môn kỹ thuật robot và hệ thống thông minh, Khoa Điện - Điện tử, Trường ĐH Thủy lợi, cho rằng điểm đáng chú ý của sản phẩm là ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh để nhận diện chuyển động và độ gập của các ngón tay qua camera. Nhờ đó, bàn tay lành có thể thực hiện động tác mẫu để hệ thống ghi nhận và hỗ trợ bàn tay yếu thực hiện chuyển động tương ứng. Đồng thời, mở ra khả năng kết nối từ xa giữa người bệnh và bác sĩ, để quá trình tập luyện tại nhà có thể được theo dõi, đánh giá dựa trên dữ liệu thu thập từ hệ thống.

Tuy vậy, tiến sĩ Vĩ cho rằng sản phẩm vẫn cần tiếp tục hoàn thiện để nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng. "Công nghệ nhận diện bàn tay hiện chủ yếu dựa trên hình ảnh hai chiều, do đó nếu phát triển khả năng nhận diện không gian ba chiều, việc xác định tư thế và chuyển động của bàn tay có thể chính xác hơn. Bên cạnh đó, phạm vi hỗ trợ cũng có thể được mở rộng, không chỉ tập trung vào các ngón tay mà hướng đến cả cổ tay và cánh tay", ông Vĩ cho hay.

Cơ hội để sinh viên mạnh dạn đổi mới sáng tạo

Theo Dương Văn Vũ, trong bối cảnh khoa học - công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được thúc đẩy mạnh mẽ, sinh viên hiện nay có nhiều cơ hội hơn để tiếp cận tri thức, công cụ và công nghệ mới. Các nguồn tài liệu mở, công cụ trí tuệ nhân tạo, xử lý hình ảnh cùng công nghệ chế tạo mẫu nhanh giúp rút ngắn đáng kể quá trình từ ý tưởng đến sản phẩm thử nghiệm.

ẢNH: DƯƠNG VĂN VŨ CUNG CẤP

Từ thực tế thực hiện dự án găng tay robot, Vũ kỳ vọng Nghị quyết 57-NQ/TW sẽ tiếp tục tạo thêm cơ chế và nguồn lực để sinh viên mạnh dạn nghiên cứu, thử nghiệm và đưa sản phẩm ra đời sống. Theo Vũ, một trong những khó khăn của các nhóm sinh viên là kinh phí ban đầu để mua linh kiện, cảm biến và thử nghiệm nhiều phiên bản.

Là người trực tiếp hướng dẫn dự án này và đồng hành với sinh viên trong nhiều hoạt động nghiên cứu, khởi nghiệp, đổi mới sáng tạo, tiến sĩ Ngô Quang Vĩ cho rằng sinh viên có vai trò quan trọng trong việc đưa những ý tưởng công nghệ vào thực tiễn. Theo ông, quá trình tham gia các dự án thực tế giúp sinh viên sớm nhận diện nhu cầu của xã hội, đồng thời hình thành năng lực nghiên cứu, thiết kế, chế tạo, làm việc nhóm và giải quyết vấn đề.

"Thế hệ kỹ sư trẻ hiện nay có cơ hội rất lớn để tiếp cận trí tuệ nhân tạo, xử lý hình ảnh, kết nối thiết bị, robot và tự động hóa. Tuy nhiên, điều quan trọng không chỉ là biết sử dụng mà phải tiến tới hiểu, tích hợp, cải tiến và từng bước làm chủ công nghệ để giải quyết những bài toán thực tế", tiến sĩ Vĩ nói.

Theo tiến sĩ Vĩ, quá trình phát triển dự án găng tay robot là một ví dụ cho hướng đi này khi sinh viên từng bước tích hợp xử lý hình ảnh, điều khiển bằng giọng nói, ứng dụng trên điện thoại và kết nối từ xa vào một thiết bị hỗ trợ vận động bàn tay.

"Đó cũng là cách thiết thực để đưa tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW vào cuộc sống: từ học công nghệ, ứng dụng công nghệ đến tích hợp, cải tiến và từng bước làm chủ công nghệ, qua đó tạo ra những sản phẩm có giá trị phục vụ người dân và xã hội", tiến sĩ Vĩ cho biết.