• MITニューマン研究所が2026年8月、理学療法士の「力加減」を生成AIで学習する脳卒中リハビリロボットシステムを発表しました。
  • 従来のリハビリロボットが「腕をどこへ動かすか」という軌道制御にとどまっていたのに対し、このシステムは患者の抵抗や力のかかり方に応じてリアルタイムに補助量を変化させます。
  • 開発チームは「ロボットが理学療法士を置き換えるのではなく、1人のセラピストが担える患者数を増やすことが目的」としています。

事実の整理

2026年8月5日、MITニューマンバイオメカニクス・ヒューマンリハビリテーション研究所のJohannes Lachner氏（現パデュー大学助教授）とNoah Geiger氏が、新たな脳卒中リハビリロボットシステムを発表しました。MIT公式サイトに掲載された発表によれば、このシステムは「拡散ベースのインピーダンス学習（Diffusion-Based Impedance Learning）」と呼ばれる技術に基づいています。

具体的には、KUKAのLBR iiwaロボットに、トランスフォーマーベースの拡散モデルとリアルタイム力覚フィードバックを組み合わせた構成です。学習データの取得にはApple Vision Proを用いたテレオペレーションが活用されており、理学療法士が患者の腕を誘導する際の動作パターンと、そのときに加えた力の大きさ・方向がセンサーで計測・記録されます。

研究チームが特に強調するのは「物理的相互作用の学習」という点です。腕の軌道だけを再現する従来型とは異なり、このシステムは「患者がどの程度抵抗しているか」「どこに緊張があるか」という触覚情報に応じて補助量を動的に変化させるとされています。Lachner氏は「治療士がどこへ動かすかだけでなく、どの程度の強さで誘導・抵抗するかを学習することが重要だ」と述べています（EE News Europe, 2026年8月14日）。

実験では、サブミリメートル精度の位置制御と高精度な回転制御を達成したと報告されています。現在はミュンヘン工科大学およびミュンヘン市内のPfennigparadeリハビリセンターと協力し、理学療法士・作業療法士の治療映像と力覚データの収集が進められています。個々の治療師のスタイルを反映したモデルの評価も計画されているとのことです。

Newsweekの報道（2026年9月2日）によれば、このシステムは脳卒中後の上肢機能回復に加え、手術後の可動域回復や高齢者の筋力維持にも応用が期待されているとされています。同記事ではShirley Ryan AbilityLabが開発した貼付型ウェアラブルセンサーも紹介されており、リハビリロボットとデジタル計測を組み合わせる動向が広がっていることが示されています。

臨床家にとっての意味

この研究が特徴的なのは、セラピストの「経験知」をデータとして記録・継承しようとする点です。熟練した理学療法士が患者に加える細かな力の調整は、言語化が難しく後進に伝えにくい技術の一つとされています。今回のシステムはその「暗黙知」を力覚センサーと機械学習で数値化・再現しようとする試みともいえます。

現時点で言えることとして、まずこのシステムはロボットが自律的に治療を行うものではなく、あくまでセラピストの指示・監督のもとで使用されることが前提とされています。また、臨床データの収集はまだ進行中であり、有効性・安全性を証明する試験結果はまだ公表されていません。

一方、現時点でまだ言えないこととして、保険適用の見通しは不明確です。Newsweekの記事でも指摘されているとおり、多くの国・地域でAI搭載のリハビリプラットフォームは保険適用外とされており、入院期間の短縮や再入院率の低下といったアウトカムデータの蓄積が適用の鍵とされています。

理学療法士・作業療法士にとっての実務上の関心としては、自分たちの手技が「モデルの教師データ」として記録されうる時代が近づいているという視点が挙げられます。どのような治療師の手技が学習対象に選ばれるのか、あるいは個々のスタイルの差異がシステムにどう反映されるのかといった点は、今後の研究で明らかになることが期待されます。

出典

  1. Personalized physical therapy: Stroke rehabilitation powered by AI（MIT News, 2026年8月5日）
  2. MIT AI stroke rehabilitation robot learns from therapists（EE News Europe, 2026年8月14日）
  3. AI Is Giving Physical Therapy a Robotic Makeover（Newsweek, 2026年9月2日）

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