米国フロリダ大西洋大学（FAU）の研究チームは、肢体切断者の解剖学的特徴に最適化したカスタムフィットの義手制御ウェアラブルデバイスを開発した。従来の義手は画一的な設計が前提であり、発汗や皮膚の変動による筋信号の不安定さが制御の妨げとなっていた。FAUエンジニアリング学部エリック・エンゲバーグ教授らは、3Dスキャンで取得した残肢データを基に3Dプリンティングで製造されたスリーブに柔軟磁気センサーを組み込んだ。センサーは筋肉の微細な形状変化を検出し、個人固有の筋パターンを学習するAIモデルと連携してリアルタイムで制御信号を生成する。 10名の被験者を用いた試験では、19種類の手首・手指のジェスチャーを高精度に分類。耐久性評価として実施した7,500回の応力サイクルテストにおいても、信号のドリフトや劣化は確認されず、長期的な使用における安定性が実証された。特にセンサー配置と数を個人のアナトミードに適合させた場合、90％超の精度を記録した。エンゲバーグ教授は、万能なセンサー配置は存在せず、医療現場が処方的に設定を調整する必要性を指摘している。 研究成果は学術誌IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineeringに掲載され、全参加者のデータセットが公開された。米国では約210万人、世界では5,000万人以上が肢体欠損を抱えており、需要は増加基調にある。FAU学長のステラ・バタラ氏は、工学革新を実生活のニーズに統合し、義手ユーザーの独立性と社会参加を直接支援できると評価している。本研究は、パーソナライズされたセンサーとAI制御の融合が、次世代義手システムの臨床実装とユーザー体験の向上に貢献する重要な基盤であることを示している。