Egy új magyar találmány védheti meg az időseket az eleséstől

Minek a hatására vágott bele a nem mindennapi találmány fejlesztésébe?

Édesanyám tizenkettedik éve Parkinson-kóros, ami azt jelenti, hogy kisfiú korom óta szembesülnöm kell a betegségével. Ez erős impulzust jelentene mindenki számára. Édesanyámon keresztül kerültem kapcsolatba azzal a betegközösséggel, ahol találkoztam hozzá hasonló emberekkel kórházban, kezeléseken, szorosan összetartó betegcsoportokban. Ezek a találkozások megerősítették bennem azt a benyomást, hogy a betegség konvencionális problémáit, amelyekre egy átlagos ember asszociál, mint például a remegés, többé-kevésbé – hála Istennek – már lehet kezelni. Több neurológiai betegség esetében létezik műtéti beavatkozás lehetősége, például a deep brain stimulation, azaz mélyagyi stimuláció, ami enyhítheti a betegnél a remegést. 

Ugyanakkor arra is ráébresztettek ezek az élmények, hogy a betegségben a legnagyobb gondot az eleséstől való félelem jelenti.

A felismerés mély nyomot hagyott bennem.

Ez viszonylag ritkán említett aspektusa a betegségnek.

Pedig a tüneteket valamilyen szinten enyhíthetjük, de gyógyszerrel azt nem lehet megakadályozni, hogy a beteg egyensúlyát veszítve elessen.

Az egyensúlyveszítés összefüggésben áll a remegéssel?

Fontos a kérdés, de nincs kapcsolat a két tünet között. Egyrészt a gyógyszerek is rontják az egyensúlyt, másrészt maga a betegség is. És akkor még szót kell ejtenünk azokról az idős emberekről, akiknél nem diagnosztizáltak betegséget, mégis szenvednek az elesésektől. Elég, ha végiggondoljuk: szinte minden családban előfordul idős hozzátartozók esetében combnyaktörés. Mindez azért nagy probléma, mert kvantitatívan kimutatható: ha a 65 év felettiek kórházba kerülnek hasonló sérüléssel, a halálozás aránya 25 százaléknál is magasabb. A páciensek nem direkt az esés és a csonttörés miatt hunynak el, hanem a következmények miatt: hónapokat töltenek ágyban, legyengülnek, csökken az étvágyuk, romlanak a fizikai mutatóik. Mindemellett mentálisan is sokat jelent, milyen kiszolgáltatott állapotba kerültek, veszítenek a cselekvőképességükből, a magabiztosságukból, az önbecsülésükből. 

Mit lehet tenni esetükben?

Viszonylag limitált a mozgástér, tolókocsiba ültethetjük a beteget, ám ez esetben még azt a kevés izommunkát, koordinációs képességét is elveszíti, amit egyébként nem, ha mozoghatna. Éppen ezért ezt a megoldást a betegek sem szeretik, nem szívesen mondanak le a mozgás szabadságáról. Ugyanakkor, ha a mozognak, az veszélyt szülhet. Édesanyám is sokszor elesik, beüti a fejét, horzsolásokat szenved. Ezt a betegnek és a segítőjének egyaránt rendkívül nehéz kezelni.

Egy előadásában azt mondta: egy átlag magyar családban két neurodegeneratív betegséggel (például szklerózis multiplex, Alzheimer-kór, Huntington-kór) küzdő ember él, valamint egy sztrókot elszenvedett. 

A világban pedig kilencmillió ember küzd Parkinson-kórral, illetve több tízmillióan egyéb olyan betegséggel, aminek elesés lehet a következménye. Olyan idősek, akiket nem szenvednek egyik betegségtől sem, ugyanakkor a mozgáskoordinációjuk miatt érintettek lehetnek, több százmillióan élnek. 

Régóta foglalkoztat, miként tudnánk a problémát akár technológiailag kezelni, mert hiszek benne, hogy a világban tapasztalható gondokat technológiailag lehetséges megoldani.

A projektünk a Hungarian Startup University keretében startolt el, amely egyetemistákat támogat. Az ELTE Természettudományi Karának is van egy fókuszpontja, amivel az ötletek megvalósulását segítik. Beadtam egy pályázatot, amit elfogadtak, így létrehozhattam egy csapatot, amellyel részt vehettünk egy versenyben, ahol anyagi támogatást nyerhettünk a projekt elindításához. 

Kik alkotják a csapatot?

Egy mérnök, egy programozó és jómagam mint fizikus.

Egy-egy terület gazdája miért felel?

A mérnök a hardver megvalósítását felügyeli, főként a szenzorrendszer kiépítését. A programozó a szoftverért felel, hogy az MI felhasználásával rá tudjunk tanulni az emberek mozgásmintázatára, ezáltal megjósolhassuk az egyensúlyveszítést, elesést. Én felelek a matematikai modellezésért és a kommunikációért.

Az Anchor Dynamics találmánya hogyan képes érzékelni a mozgásbizonytalanság jeleit?

Az érzékelő szoftver mozgásmintázatok alapján próbál matematikai úton jósolni. 

Kissé emlékeztet az ötlet a Különvélemény című sci-fiben látottakra, amelyben médiumok megjósolják a bűnelkövetés szándékát, így a rendőrség még annak bekövetkezte előtt lecsaphat a „tettesre”. Mi akadályozza meg, hogy a páciens elessen?

A rendszer három pillérből épül fel. Az első az érzékelés. Az ember a szemén keresztül továbbított jelek, a belső fülben található egyensúlyérzék és az agy kooperációjában tudja koordinálni a mozgását, biztosítani az egyensúlyát. Ezt kell nekünk lemodellezni és gépi úton helyettesíteni. Építettünk egy szenzorrendszert, ami számos szenzort tartalmaz a test különböző pontjain, ezek mindegyike magában foglal egy gyorsulásmérőt, egy giroszkópot és egy magnetométert. Ez a szisztéma „meg tudja mondani”, milyen állapotban van a felhasználó, ha a végtagjaira helyezzük a rendszert. 

Kép

Kép: Daróczi Dániel János

Vagyis a találmányukat viselni kell?

Így van. A lábakon elhelyezett szenzorok segítségével képesek vagyunk megmondani, hogy adott pillanatban miként mozog a láb. Ez összességében az érzékelési faktor. A következő, hogy a kapott eredmények alapján meg kell jósolnunk, mi fog történni. 

Itt jön be a gépi tanulás, az MI szerepe, mivel pusztán fizikai modellezéssel nem deríthető ki, mi következik be, viszont az MI segítségével megtanulja a rendszer, hogyan szokott mozogni a beteg, vagyis specifikusan a páciens mozgásmintázatát tanulja meg. 

Az anomália érzékelésekor, vagyis az elesés valószínűsítésekor avatkozik közbe. 

Hogyan ismeri fel az elesés előzményeit a rendszer, ha előtte soha nem „látta”?

A különböző mozgásformákat betápláljuk egy programba, amellyel szimuláljuk a valló világot, és megsokszorosítjuk az adatot. Úgy kell elképzelni, mintha egy virtuális bábut mozgatnánk annak megfelelően, ahogy a páciens mozog, ám ezt az adatot, vagyis bábut sokszorosítjuk. Azaz nincs szükség arra, hogy tízezer órán keresztül figyeljünk valakit, a szimuláció adataiból tanul a mesterséges intelligencia. A beérkező rengeteg információból tanul az algoritmus. Egyébként ez már egy létező program, csak nem erre a célra fejlesztették ki.

Mennyi idő szükséges ahhoz, hogy az MI rátanuljon egy adott emberre?

Pár óra. A termék megvásárlásától kezdve elég egy nap, hogy a rendszer megtanulja a beteg mozgását. 

Hihetetlen. Pontosan mit takar ez a hordozható robotikus eszköz, amit exoskeleton névre kereszteltek?

Úgy kell elképzelni, mintha egy külső csontváz lenne az emberen, ezért is ez a neve (a skeleton szó angolul csontvázat jelent – a szerk.), ami javítani tudja a viselője mozgását. 

Az már világos, hogy az elesés előtt lehetséges a beavatkozás, de ki vagy mi akadályozza meg a zuhanást?

A külső csontváz az ízületeknél (ellen)erőt fejt ki a testre, így amikor a beteg már nem lenne képes korrigálni a mozgását, vagyis elesne, a rendszer megteszi helyette, visszatartja. 

Az exoskeletonra elektromotorokat helyezünk fel, azok fejtik ki az erőhatást az ízületekre. 

Előfordulhat, hogy nem vagy nem elégséges módon avatkozik közbe a rendszer?

Természetesen, hiszen mindig előfordulhatnak előre nem látható szituációk, például valamilyen tárgyban esik el a beteg. De erre is gondoltunk: már tervezzük és szeretnék beépíteni a rendszerbe az autókból ismert légzsákos szisztémát. Egyébként ez a technológia is létezik már, a motorkerékpárosok használják. Szeretnénk integrálni, hogy teljes körű védelmet nyújtson a rendszerünk. 

Mikor válhat valósággá, kerülhet kísérleti szakaszba az eszköz?

Mi a szoftverfejlesztésre helyeztük a hangsúlyt. Akkor lehet a találmányból létező termék, ha a szoftverünk tökéletes lesz, vagyis jól jósol, és sikerül egy külső partner termékébe beintegrálni a saját technológiánkat. Exoskeletonok már ma is léteznek, például a hadiiparban, a túraszektorban, illetve rehabilitáció során alkalmazzák őket, és a piac gyorsan nő. Ha egy meglévő termékbe integráljuk a találmányunkat, sokkal rentábilisabb és gyorsabb lehet a megvalósítás. 

Mennyibe kerülne a becslésük alapján a késztermék előállítása?

Több tízmillió forint szükséges a megvalósulásig: előbb létre kell hoznunk egy pilot projektet, amellyel demonstrálni tudjuk a terméket, hogy később mind szélesebb körben elérhető legyen. 

Hogy biztosan szükség lenne rá, azt a beszélgetés elején már alátámasztottuk. 

Az egyre idősödő populációban pedig a probléma exponenciálisan növekszik. A találmánnyal azonban rengeteg költséget lehetne megtakarítani a kórházi ágyak, az egészségügyi személyzet leterheltségétől kezdve, a gyógyszerek, a gondozók díján át a családok anyagi, fizikai és szellemi kimerüléséig.