衰弱是老年人不良健康结局的关键预测因子，通过标准化评估（如简短体能测试（SPPB）和计时起走测试（TUG））进行早期检测，有助于预防跌倒和功能衰退。然而，这些评估对医疗专业人员而言耗时较长，且通常依赖于粗略的结果测量。我们提出了一种机器人框架，可在临床环境中自主对老年人进行SPPB和TUG评估。该系统使用社交机器人（Temi）和外部立体摄像机进行无标记动作捕捉。行为树控制评估流程，通过语音和视觉指令引导参与者完成每项测试，并实时监测其动作。我们在纵向研究中验证了该框架：57名老年人（平均年龄84.1岁）参与，共进行116次评估。我们评估了机器人测量与治疗师测量在SPPB总分、各项测试得分和完成时间上的一致性。同时，使用系统可用性量表（SUS）评估了该框架的可用性。结果显示，机器人测量与治疗师测量在SPPB总分上具有强相关性（Pearson r = 0.99）和极高的一致性（Lin's CCC = 0.98）。可用性评估平均SUS得分为74.0，表明可用性良好。这些发现验证了在临床环境中部署自主机器人系统进行标准化衰弱评估的可行性。
临床需求与协同设计
该机器人框架采用以用户为中心的设计流程，与来自Parc Sanitari Pere Virgili中期护理医院的医疗专业人员共同开发。一场由老年科医生、康复科医生、物理治疗师、作业治疗师、护士和护理助理参与的多学科协同设计工作坊，确定了三个反复出现的挑战：标准化评估需要医疗专业人员投入专门时间；临床评估主要依赖粗略的结果测量，而具有信息价值的生物力学指标很少被收集；在保持标准化测试管理的同时减轻工作量至关重要。
参与者设想的系统能够自主引导老年人完成标准化方案，收集客观测量数据，并让专业人员专注于解读结果。衰弱中的身体成分因其标准化程序和临床常规使用，被优先视为最合适的切入点。
平台选择与初始原型
临床需求指导了两种最广泛采用的测试的实施：简短体能测试（SPPB）和计时起走测试（TUG）。选择Temi社交机器人作为交互平台，集成了触摸屏、扬声器、麦克风和自主移动底座。由于板载计算资源不足以进行实时视觉骨骼跟踪，系统中集成了连接外部GPU计算机的立体ZED2i摄像头。
迭代精炼与试点部署
初始原型经过与物理治疗师、作业治疗师和神经心理学家的多轮改进。在物理治疗实验室对四名老年人进行试点部署后，进行了三项最终修改。立体摄像头重新定位至步行方向的垂直位置，以改善椅子站立和TUG评估期间的骨骼跟踪精度。修改了站立平衡指令，鼓励参与者向前看而非看向机器人显示屏。取消了椅子站立重复期间的语音反馈，以避免影响表现。一名作业治疗师全程监督所有评估以确保安全。
自主衰弱评估机器人框架
完整框架集成了感知、决策和交互模块，自主进行衰弱和跌倒风险评估。
感知模块
立体深度摄像头（ZED2i）在10米距离内观察参与者，捕捉静态测试和动态行走任务。人体姿态估计使用ZED SDK骨骼跟踪模块，估计38个身体关键点的3D位置，包括头、躯干、骨盆、髋、膝、踝和脚等主要关节。检测到的3D关节坐标连续流式传输并存储在时间缓冲区中，用于运动事件检测和生物力学指标计算。骨骼估计中的噪声通过滤波减少后进入进一步处理。
决策模块
行为树（BT）控制评估流程。系统首先检查硬件连接，然后向参与者自我介绍并解释评估目的。BT依次引导参与者完成站立平衡、步速、椅子站立和计时起走测试。每个测试作为一个动作节点实现，解释流程，在参与者确认准备就绪后监测动作，并检测相关事件（如运动开始和完成）。BT适当处理测试终止条件，例如根据SPPB协议，在检测到不平衡时结束站立平衡测试。
交互模块
参与者通过机器人触摸屏上的触控输入进行交互。由于语音识别对老年人年龄相关语音变化的准确性降低，因此未实现语音识别。
实验验证
研究设计与参与者
我们在Parc Sanitari Pere Virgili中期护理医院进行了一项纵向研究。57名老年人（平均年龄84.1岁，标准差8.9）参与了116次评估。纳入标准为年龄65岁及以上，能够独立行走（可借助助行器）。排除标准包括严重认知障碍、急性疾病以及无法理解简单指令。
数据采集方案
每次评估中，治疗师管理和机器人管理的衰弱评估按随机顺序进行。治疗师使用标准临床程序配合秒表进行评估。机器人使用上述框架自主进行相同评估。两次评估均用摄像机记录，作为真实值验证。
结局指标
主要结局指标包括SPPB总分（0-12分）、各分项得分（站立平衡0-4分、步速0-4分、椅子站立0-4分）以及各分项完成时间。可用性通过系统可用性量表（SUS）评估，得分范围为0-100分。
结果
机器人与治疗师测量的一致性
机器人与治疗师测量结果呈强相关性。SPPB总分的Pearson r = 0.99，Lin's CCC = 0.98。步速得分的Pearson r = 0.97，CCC = 0.96。坐站得分的Pearson r = 0.93，CCC = 0.92。站立平衡得分的Pearson r = 0.93，CCC = 0.90。
完成时间一致性
所有测试的完成时间测量均显示高度一致性。步速时间的平均绝对误差为0.21秒（相对误差10.4%）。坐站时间的平均绝对误差为0.63秒（相对误差12.1%）。站立平衡时间的平均绝对误差为0.40秒（相对误差4.9%）。
可用性评估
系统可用性量表（SUS）评估平均得分为74.0（标准差12.3），表明可用性良好。根据标准SUS解读指南，该得分介于可接受至优秀之间。
讨论
结果表明，自主机器人系统能够在真实临床环境中可靠地对老年人进行标准化衰弱评估。机器人与治疗师测量结果的高度一致性验证了框架的测量准确性。机器人成功提取了传统临床评分之外的额外生物力学指标，满足了对更丰富活动性指标的临床需求。
可用性评估表明，尽管参与者年龄较高（平均84.1岁），但老年人认为该系统可接受且易于使用。这一发现表明，自主机器人评估可以融入常规临床实践，而不会给患者带来额外负担。
局限性
本研究仅在单一医院进行，参与者群体相对同质。机器人需要外部计算硬件和专用摄像头设置，可能限制部署灵活性。该框架目前仅评估衰弱的身体成分，而全面评估还需包括认知、社会及营养成分。
结论
本研究验证了在真实临床环境中部署自主机器人系统进行标准化衰弱评估的可行性。该机器人框架在测量上与治疗师评估具有高度一致性，且对老年人具备可接受的可用性。这些发现支持进一步开发用于常规自主衰弱筛查的系统，有望减轻医疗专业人员工作负担，同时提供更丰富、客观的功能表现测量。
常见问题
机器人能自主进行哪些衰弱评估？ 机器人自主进行简短体能测试（SPPB），包括站立平衡、步速和椅子站立测试，以及计时起走测试（TUG）。
机器人测量结果与人类治疗师的准确度如何？ 机器人测量与治疗师测量呈强相关性，SPPB总分相关系数r = 0.99，Lin's CCC = 0.98。
老年人觉得机器人容易使用吗？ 是的，系统可用性量表（SUS）平均得分为74.0分（满分100分），表明对于平均年龄84.1岁的老年人群，可用性良好。
机器人使用什么传感技术测量运动？ 系统使用立体ZED2i深度摄像头进行实时3D骨骼跟踪，追踪38个身体关键点，无需参与者佩戴任何传感器或标记。