创伤后上肢康复中机器人技术与人工智能的应用：范围综述与未来展望

为解决创伤性上肢损伤康复中技术应用不明确的问题，研究人员通过范围综述分析了2014-2024年13项研究，发现机器人技术（如KINARM Exoskeleton、WRISTBOT）应用广泛而AI（如聊天机器人、脑机接口）使用较少，揭示了技术多样性但临床证据不足的现状，为未来个性化康复研究指明方向。

　　

研究背景与意义
创伤性上肢损伤常导致疼痛和功能障碍，传统康复方法面临治疗师资源有限、个性化不足等挑战。随着机器人技术（如MIT-Manus）和人工智能（AI）在神经康复中的成功应用，这些技术能否改善创伤康复效果成为焦点。然而，现有研究分散且缺乏系统性总结。为此，加拿大西安大略大学的研究团队通过范围综述，首次全面评估了机器人技术和AI在上肢创伤康复中的应用现状，相关成果发表于《Journal of Hand Therapy》。

关键技术方法
研究团队遵循乔安娜布里格斯研究所（JBI）指南，检索了Embase、MEDLINE等4大数据库2014-2024年的文献，筛选出13项符合标准的研究（含5项随机对照试验）。分析聚焦于技术类型（如外骨骼KINARM、脑机接口）和临床结局指标（如关节活动度、疼痛评分）。

研究结果

1. 技术应用分布
   11项研究采用机器人技术，包括针对肩肘的Hybrid Assistive Limb和腕部专用WRISTBOT；仅2项涉及AI，如基于模糊逻辑（Fuzzy Logic）的自适应算法。
2. 临床效果
   机器人组显示关节活动度（ROM）平均改善15-30%，但疼痛缓解效果不一致；AI驱动的脑机接口在神经损伤患者中表现出运动功能提升潜力。
3. 研究局限性
   多数设备处于开发阶段，缺乏标准化评估体系，且未覆盖常见损伤（如肌腱断裂）。

结论与展望
该综述揭示了机器人技术的多样性优势与AI应用的明显滞后。尽管现有证据支持技术辅助康复的可行性，但亟需大规模临床试验验证其成本效益。未来研究应探索多模态技术整合（如外骨骼+肌电图EMG反馈）和针对特定损伤（如臂丛神经损伤）的定制化方案。这一工作为加速创伤康复的数字化转型提供了路线图。