机器人教走路！？下肢瘫痪的好帮手

59岁的徐女士职业是美姿美仪老师，去年7月因颅内出血送到台北医学大学附设医院动手术，住院三个月期间接受传统复健，当时她右侧肢体瘫痪无力，需坐轮椅，去年10月经副院长暨复健科主任陈适卿评估后，在物理治疗师陈俊宇的指导下，徐女士开始机器人步态复健训练，一个疗程一个月，共进行三个月疗程，便不需借助任何辅具，可以完全靠自己走路、上下楼梯，步态近乎正常，日常生活亦恢复80％以上。（图：徐女士原瘫痪坐轮椅，经机器人步态复健训练，现能行走、上下楼梯）

35岁的陈先生从小因脑性麻痹导致双下肢痉挛，行动不便，自小开始做传统复健但成效不彰，成年后便停止复健，改去伊甸学习他有兴趣的画画劳作，陈先生因身体渐渐变重，连靠拐杖行动都觉得非常吃力，便前来求治陈适卿副院长门诊，并于去年1月接受机器人步态复健训练疗程，一个礼拜三次，共进行四个月，陈先生便觉得肌力、耐力、平衡、控制改善许多，走路速度变快，体力也更好。陈先生家住山上，以前每天须撑着拐杖花50分钟以上时间，吃力地从山下走上山，现在30分钟内即可走到家。

35岁的许先生是一位精神科医师，本应与其他医者一样悬壶济世，却在2009年1月因一场滑雪意外不幸造成脊髓损伤，导致下半身瘫痪，必须依靠轮椅行动。受伤后许先生积极接受传统复健治疗，成效却不大，让一心想重返职场为病人服务的他相当沮丧。前年5月许先生转至北医附医接受机器人步态复健疗程，逐渐从下肢瘫痪无力到仅能靠长腿支架、助行器缓慢前进，直到现在行走步幅变大、步行变快、身体对称性变佳、体力变好、也可自主控制下肢及腿部力量，并从轮椅上站起来。以前依靠铁鞋、助行器前进5公尺要花20分钟，现在使用拐杖3分钟就能达成，重新体验行走的感觉，并持续进步中。

台北医学大学附设医院复健科主治医师赖建宏表示，机器人步态复健训练系统须经专业医师评估及有操作经验的物理治疗师指导，才能使该系统发挥效用。Lokomat系统主要由步态矫正器、先进的体重支持系统和跑步机组成，加上由电脑控制机器人步态矫正器，以仿真实境训练模式，来辅助移动患者的双腿，并依不同病人需要调整训练参数，如体重支持重量、步行速度、导引力等，借由重复练习正确步态，帮助大脑和脊髓重新学习步行动作，并改善病人心肺功能、肌力、平衡、对称性、行走速度及正确步态。

复健科主治医师康峻宏表示，Lokomat系统运用神经可塑性原理为基础建构而成，透过该系统反复不断的行走辅助动作，让神经去记忆、重新学习行走的感觉，使日常活动能力获得训练和改善。传统复健方式是运用辅具如长腿支架、助行器等进行行走及上下楼梯训练，最大限制就是过程中治疗师及病人都须耗费很大的体力和时间，病人容易因训练疲累、成效缓慢而无法持久。机器人步态复健系统突破传统限制，给予病人下肢力量的支持，在系统的引导下，病人不易疲累，可以专注训练，循序渐进地增强体力及训练强度并达成目标。

陈适卿主任表示，北医附医复健科每月门诊约13,500人次，其中因神经系统疾病饱受行走障碍的病人占四分之一，病人对机器人步态复健训练系统的接受度相当高，该系统自前年2月引进迄今累积近40位个案。物理治疗师陈俊宇指出，该系统治疗成效依目前累积的个案结果及临床文献报告显示，病人不会因单一且反复训练方式产生无趣感，其虚拟实境功能使病人借由接近现实环境的场景，训练符合现实生活的统合动作及学习因应环境变换之复杂度能力，让病人自在舒适的进行复健，进而增进自信心及乐趣。

机器人步态复健训练系统适用对象包括中风、脊髓损伤、脑外伤、多发性硬化症、脑性麻痹及其他神经系统疾病所造成的运动功能障碍的病人。不适合的病人则包括：有严重的认知缺失、体重超过135公斤、骨骼肌肉系统不适合状况（未愈合的骨折、脊椎不稳定、骨质疏松）、下肢或身体有开放性伤口、心脏及循环系统疾病禁忌、下肢有严重血管病变、骨髓炎或其他发炎/感染性疾病、有做关节固定术等。

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