• MITの研究チームが、生成AIと力覚センサーを組み合わせた脳卒中リハビリ支援ロボットを開発したと発表しています
  • ロボットは理学療法士の動きと力加減を学習し、患者の能力に応じてリアルタイムで補助量を自動調整するとされています
  • 療法士ごとにロボットを個別訓練できる設計で、臨床では療法士が補完役として監督する形が想定されています

事実の整理

MITのJohannes Lachner氏（元MITポスドク、現パデュー大学助教授）とNoah Geiger氏（元MIT訪問学生）は、脳卒中患者の上肢リハビリを支援するAIロボットシステムを開発したと報告しています。MIT Technology Reviewが2026年10月20日に詳細を報じており、研究成果は米国工学誌「IEEE Transactions on Robotics」に掲載されています。

システムの中核は、拡散モデル（diffusion model）と呼ばれる生成AIと、リアルタイムの力覚フィードバック機構の組み合わせです。理学療法士が力センサー付きグローブを装着して患者に接触しながら治療を行う場面をロボットが記録し、動きと力加減のパターンを学習します。これにより、動作データだけでなく「接触・力・抵抗に対する物理的なやり取り」を再現できる点が特徴とされています。

MIT Newsによると、世界では毎年約1,500万人が脳卒中を発症し、そのうち約500万人に長期的な運動障害が残るとされています。療法士の人材不足は各国共通の課題となっており、このシステムはリハビリへのアクセスを補完する手段として開発されたと説明されています。

療法士ごとに個別のロボットモデルを構築できる設計も特徴として挙げられています。固定プログラムで動く従来のリハビリロボットとは異なり、各療法士がそれぞれの手技スタイルを反映したモデルをロボットに学習させられるとされています。研究者は「療法士に取って代わるのではなく、療法士の支援範囲を広げるためのツールだ」と述べています。

研究はミュンヘン工科大学（TUM）のCristina Piazza教授の研究室、およびミュンヘンの外来リハビリ施設「Pfennigparade」との共同研究として進められています。資金はMIT-Novo Nordisk AIポスドクフェロープログラム、TUM Global Program、KUKA Robotics（ドイツ）が提供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として、このシステムは上肢に障害のある脳卒中患者を主な対象としており、リーチ動作・腕の挙上・日常生活動作などの繰り返し練習を補助する設計とされています。Newsweek誌の報道では、同じく米国のShirley Ryan AbilityLabが皮膚貼付型の無線センサーで歩行・バランス・転倒リスクを継続測定するリハビリシステムを開発しているとも紹介されており、AIを活用したリハビリ研究が複数機関で同時進行していることがうかがえます。

理学療法士や作業療法士にとって注目されるのは、「療法士の手技そのものをAIが学習する」という設計の発想です。個々の療法士が自分のロボットを訓練できるとすれば、臨床家のスキルがデータとして蓄積・活用される可能性があります。人材不足が深刻な地域での遠隔リハビリや、療法士が監督しながら反復回数を増やす用途への応用が将来的に議論される可能性があります。

まだ言えないこととして、研究チームはまず健常者を対象に試験を行っており、脳卒中患者を対象とした本格的な臨床試験は今後の予定とされています。療法士の補助なしに自律稼働できるレベルへの到達、医療機器としての承認取得、保険適用、実臨床での安全性と効果の長期的な検証など、実用化に向けては多くのステップが残されています。研究者自身も、療法士による継続的な監督と評価が引き続き不可欠だと述べています。

柔道整復師・鍼灸師・整体師の方々にとっては直接の対象外の技術ですが、「力覚センサーと生成AIで徒手技術を記録・再現する」という手法は、手技の教育・継承を考える上での参考になりえます。技術そのものよりも、この研究が示す「接触を伴う施術のデータ化」という方向性は、広い意味での手技系職種にとって無関係ではないと考えられます。

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）
  3. AI Is Giving Physical Therapy a Robotic Makeover（Newsweek, 2026年）

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