Asistente Robótico Socialmente Interactivo para Terapias de Rehabilitación Motriz con Pacientes de Pediatría

L.V. Calderita, P. Bustos, C. Suárez Mejías, F. Fernández, R. Viciana, A. Bandera

Resumen

El objetivo de las terapias de rehabilitación motriz es la recuperación de zonas dañadas mediante la repetición de ciertas actividades motrices. En este esquema, la recuperación del paciente depende directamente de su adherencia al tratamiento, por lo que las terapias convencionales, con sus intensivas sesiones de rehabilitación que se prolongan en el tiempo, provocan en numerosas ocasiones su desmotivación, haciendo que no se consiga siempre que éste cumpla con los objetivos fijados. Por otra parte, la correcta ejecución de estas terapias en hospitales y otros centros médicos requieren una dedicación y esfuerzo importante y continuado por parte de los profesionales médicos, lo que supone a su vez un coste importante para las instituciones sanitarias. En este ámbito de aplicación, este artículo describe el desarrollo de una terapia de rehabilitación motriz novedosa, centrada en un robot socialmente interactivo, que se convierte en fuente de motivación pero también en un asistente para llevar a cabo terapias rehabilitadoras personalizadas. La experiencia ha sido también el germen del diseño e implementación de una arquitectura de control novedosa, RoboCog, que ha dotado al robot de las capacidades perceptivas y cognitivas que le permiten exhibir un comportamiento socialmente desarrollado y pro-activo. Las pruebas de verificación llevadas a cabo sobre los distintos elementos de la arquitectura muestran el correcto funcionamiento de éstos y de su integración con el resto de la arquitectura. Además, dicha terapia ha sido evaluada satisfactoriamente en sesiones individuales con pacientes de pediatría con parálisis braquial obstétrica (PBO), una patología producida por un daño adquirido en el momento del nacimiento y que afecta a la movilidad motriz de las extremidades superiores, pero no a sus capacidades intelectuales y comunicativas.

Palabras clave

Rehabilitation therapies; Socially assistant robotics; Human-Robot Interaction

Texto completo:

PDF

Referencias

Alcázar, V., Guzmán, C., Milla, G., Prior, D., Borrajo, D., Castillo, L., Onaindía, E., 2010. Pelea: Planning, learning and execution architecture. 28th Workshop UK Planning and Scheduling Special Interest Group.

Brooks, R., 1991. Intelligence without representation. Artificial Intelligence 47, 139–159.

Calderita, L. V., Bandera, J. P., Bustos, P., Skiadopoulos, A., 2013a. Modelbased reinforcement of kinect depth data for human motion capture applications. Sensors 13 (7), 8835–8855.

Calderita, L. V., Bustos, P., Suárez, C., Fernández, F., Bandera, A., 2013b. Therapist: towards an autonomous socially interactive robot for motor and neurorehabilitation therapies for children. REHAB2013.

Cid, F., Manso, L. J., Calderita, L. V., Sánchez, A., Núñez, P., 2012. Engaging human-to-robot attention using conversational gestures and lipsynchronization. Journal of Physical Agents 6.

Cid, F., Moreno, J., Bustos, P., Núñez, P., 2014. Muecas: A multi-sensor robotic head for affective human robot interaction and imitation. Sensors 14 (5), 7711–7737.

Cid, F., Prado, J. A., Bustos, P., Núñez, P., 2013. A real time and robust facial expression recognition and imitation approach for affective human-robot interaction using gabor filtering.

Clark, A., 1999. An embodied cognitive science? Trends in Cognitive Sciences 3 (9).

Colombo, R., Pisano, F., Mazzone, A., Delconte, C., Micera, S., Carrozza, N., Dario, P., Minuco, G., 2007. Design strategies to improve patient motivation during robot-aided rehabilitation. Journal NeuroEng. Rehabilitation 4 (3).

Díaz, L., Pinel, A., Gueita, J., 2011. Terapia de movimiento inducido por restricción del lado sano. ¿alternativa en pacientes post-ictus? Fisioterapia, 271–277.

Dobkin, D., 2004. Strategies for stroke rehabilitation. Lancet. Neurol. 3, 528– 536.

Eimler, S., Pütten, A., Schächtle, U., Carstens, L., Krämer, N., 2010. Following the white rabbit - a robot rabbit as vocabulary trainer for beginners of english. Leitner, G. Hitz, M., y Holzinger, A., (Eds.): HCI in Work and Learning, Life and Leisure, 322–339.

Feil-Seifer, D., Mataric, M., 2011. Ethical principles for socially assistive robotics. IEEE Robotics and Automation Magazine 18 (1), 24–31.

Fong, T., Nourbakhsh, I., Dautenhahn, K., 2003. A survey of socially interactive robots. Robotics and Autonomous Systems 42 (3-4), 143–166.

Gat, E., et al., 1998. On three-layer architectures. Artificial intelligence and mobile robots, 195–210.

Holland, O., 2004. The future of embodied artificial intelligence: Machine consciousness? Embodied Artificial Intelligence, 37–53.

Leocani, L., Comi, G., 2006. Electrophysiological studies of brain plasticity of the motor system. Neurological Sciences 27 (1), 27–29.

Libin, A., Libin, E., 2004. Person-robot interactions from the robopsychologists’ point of view: the robotic psychology and robotherapy approach. Proceedings of the IEEE 92 (11), 1789–1803.

Manso, L., Bachiller, P., Bustos, P., Nez, P. N., Cintas, R., Calderita, L., 2010. Robocomp: a tool-based robotics framework. In: SIMPAR2010.

Mataric, M., 2006. Socially assistive robotics. IEEE Intell. Syst. 21 (4), 81–83.

Mejías, C. S., Echevarría, C., P. Núñez, P. B., Manso, L., Calderita, L. V., Leal, S., Parra, C., 2013. Ursus: a robotic assistant for training of children with motor impairments. Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation Biosystems & Biorobotic 1, 249–253.

Okamura, A., Mataric, M., Christensen, H., 2010. Medical and health-care robotics. IEEE Robotics and Automation Magazine, 26–37.

Rego, P., Moreira, P. M., Reis, L. P., 2010. Serious games for rehabilitation: A survey and a classification towards a taxonomy. In: Information Systems and Technologies (CISTI), 2010 5th Iberian Conference on. IEEE, pp. 1–6.

Robins, B., Ferrari, E., Dautenhahn, K., Kronreif, G., Prazak-Aram, B., Gelderblom, G., Bernd, T., Caprino, F., Laudanna, E., Marti, P., 2010. Humancentred design methods: Developing scenarios for robot assisted play informed by user panels and field trials. Int. J. Hum.-Comput. Stud., 873–898.

Romero-Garcés, A., Manso, L., Gutiérrez, M., Cintas, R., Bustos, P., 2011. Improving the lifecycle of robotics components using domain-specific languages. In: DSLRob2011.

Saerbeck, M., Schut, T., Bartneck, C., Janse, M., 2010. Expressive robots in education- varying the degree of social supportive behavior of a robotic tutor. CHI2010 Proceedings of the 28th international conference on Human factors in computing systems, 1613–1622.

Shin, N., Kim, S., 2007. Learning about, from, and with robots: Students’ perspectives. ROMAN2007, 1040–1045.

Abstract Views

463
Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM


 

Citado por (artículos incluidos en Crossref)

This journal is a Crossref Cited-by Linking member. This list shows the references that citing the article automatically, if there are. For more information about the system please visit Crossref site

1. A collaborative augmented reality annotation tool for the inspection of prefabricated buildings
Inma García-Pereira, Cristina Portalés, Jesús Gimeno, Sergio Casas
Multimedia Tools and Applications  año: 2019  
doi: 10.1007/s11042-019-08419-x



Esta revista se publica bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional

Universitat Politècnica de València     https://doi.org/10.4995/riai

e-ISSN: 1697-7920     ISSN: 1697-7912