• MITの研究チームが、理学療法士の手技そのものをAIに学習させ、脳卒中患者の上肢リハビリに活用するロボットシステムを開発したと発表しています
  • TransformerベースのDiffusionモデルとリアルタイムの力覚フィードバックを組み合わせ、患者の動きに応じてロボットの支援量が自動調整されるとされています
  • 現時点では健常者を対象にした初期実験段階であり、実際の脳卒中患者への臨床効果の証明はこれからとされています

事実の整理

2026年8月、MIT（マサチューセッツ工科大学）のMIT-Novo Nordisk AIポスドク研究員として在籍していたJohannes Lachner氏（現・Purdue大学助教授）と、元MIT訪問研究員のNoah Geiger氏が、脳卒中患者向けのAIリハビリロボットシステムをMIT Newsで発表しました。この研究は2026年10月20日、MIT Technology Reviewでも詳しく取り上げられています。

このシステムの最大の特徴は、「理学療法士がロボットを直接教える」という学習プロセスにあります。実際のセラピストが力センサー付きの手袋を着用し、ロボットによる遠隔操作（テレマニピュレーション）を通じて手技データを収集します。このデータをもとに、接触を伴う動作をAIが学習する仕組みとされています。データ収集には、ミュンヘン工科大学（TUM）とミュンヘンのPfennigparadeリハビリ外来施設が臨床研究として協力しているとしています。

技術面では、TransformerベースのDiffusionモデルとリアルタイムの力フィードバックを組み合わせています。画像生成AIと類似した仕組みを、ロボットの物理的な「振る舞いの生成」に応用した点が特徴とされており、患者が自分で腕を動かそうとする力に応じてロボットの補助量が増減するとされています。論文は「Diffusion-Based Impedance Learning for Contact-Rich Manipulation Tasks」としてIEEE Transactions on Roboticsに掲載されているとしています。

初期実験は健常者を対象に行われており、腕の挙上・平面外へのリーチングなど、脳卒中リハビリで典型的な動作について評価が行われたとしています。現時点でのシステムはあくまで実現可能性を確認する段階であり、患者の回復度を示す定量的な臨床データは論文に記載されていないとされています。

研究の背景として、世界では年間約1,500万人が脳卒中を発症し、そのうち約500万人が長期的な機能障害を負うとされています（MIT News）。理学療法士によるリハビリは回復に有効とされている一方、専門家の数や対応できる時間には限りがあり、必要なケアを受けにくい状況が世界的に課題とされています。Lachner氏はMIT Technology Reviewに対し、「このシステムの目的は療法士を置き換えることではなく、その支援できる範囲を広げることだ」と述べているとされています。

今後の計画として、研究チームは療法士ごとの専用モデルを開発し、以前に徒手療法を受けた同じ患者を対象にした長期臨床試験での評価を予定しているとされています。

臨床家にとっての意味

現時点で言えること

このシステムで注目されるのは、「熟練した理学療法士の手技データ」が出発点になっている点です。これまでの多くのリハビリロボットは、あらかじめ設計された動作軌跡をたどる構造が一般的でした。これに対し、今回のシステムは力加減の微妙な調整を含むセラピストの実際の手技から直接学習しようとしており、研究アプローチとして新しいとされています。

理学療法士の側から見ると、ロボット訓練に「教える側」として参加するという新しい関わり方が生まれる可能性があります。力センサー付き手袋と遠隔操作を通じてデータを提供するという形式は、従来の臨床業務とは異なる役割ですが、専門知識が直接システムに組み込まれる仕組みとしてとらえることができます。

上肢リハビリを専門とする理学療法士にとっては、このような研究の動向を把握しておくことが、今後の技術の臨床応用に備えるうえで参考になる可能性があります。

まだ言えないこと

現段階では健常者での初期実験に留まっており、実際の脳卒中患者に対して効果があるかどうかは確認されていません。Diffusionモデルをリアルタイムかつ安全にリハビリ環境で動作させる技術的な検証も、今後の課題とされています。導入コスト、保険適用、施設での運用方法、セラピスト以外のスタッフのトレーニングといった実務的な課題も未解決です。

また、「療法士の手技を学習させる」という方向性が、臨床的にどの程度の質を実現できるかは、今後の長期臨床試験の結果次第とされています。現時点での情報だけで実用化が近いとは判断できない段階です。

リハビリロボットとAIの組み合わせはさまざまな研究が続いており、今後の知見の積み重ねを継続して確認していくことが求められる領域といえます。

出典

  1. Personalized physical therapy: Stroke rehabilitation powered by AI（MIT News, 2026年8月5日）
  2. Robotic therapy for stroke patients（MIT Technology Review, 2026年10月20日）

本記事は情報提供目的であり、特定の製品・サービスの推奨や医療効果の保証をするものではありません。