Application bottleneck and optimization strategies of intelligent assistive devices in home-based rehabilitation of stroke patients_West China Medical Journal

Authors：

MEI Songli ^1,2,3 , WANG Chunyan ⁴ , LI Aijuan ^1,2,3 , ZHENG Dandan ⁴ ,  WU Xuyi ^1,2,3

1. Rehabilitation Medicine Center, West China Hospital, Sichuan University / West China School of Nursing, Sichuan University, Chengdu, Sichuan 610041, P. R. China;
2. Insitute of Rehabilitation Medicine, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, Sichuan 610041, P. R. China;
3. Key Laboratory of Rehabilitation Medicine in Sichuan Province, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, Sichuan 610041, P. R. China;
4. West China Med Co.Ltd, Chengdu, Sichuan 610041, P. R. China;

Corresponding?author：

WU Xuyi, Email: wuxuyifish@163.com

Keywords：

Stroke; home-based rehabilitation; intelligent assistive device; nursing

DOI：

10.7507/1002-0179.202508121

Video：

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Abstract Full text Figures/Tables Video References Cited by

Intelligent assistive devices that integrate artificial intelligence, robotics and other technologies provide new opportunities to improve the efficiency and professionalism of home-based rehabilitation. This paper outlines the classification and technical principles of intelligent assistive devices, analyzes their application bottlenecks in home scenarios from three dimensions of technical reliability, user compliance and social support, and on this basis, proposes a comprehensive optimization path of improving environmental adaptability through technical iteration, building a precise adaptation service system relying on rehabilitation nurses, and improving the security network with the help of policy coordination, aiming to promote the intelligent and sustainable development of stroke home-based rehabilitation.

1.	國家心血管病中心, 中國心血管健康與疾病報告編寫組, 胡盛壽. 中國心血管健康與疾病報告 2024 概要. 中國循環雜志, 2025, 40(6): 521-559.
2.	米婭莉, 馬微. 腦卒中患者康復治療現狀及對策研究. 世界最新醫學信息文摘(連續型電子期刊), 2019, 19(23): 88, 90.
3.	劉向國, 李佳佳, 武繼磊, 等. 北京市老年康復機構及康復醫學人力資源現狀研究. 中國康復醫學雜志, 2022, 37(7): 937-940.
4.	張洪峰, 焦永亮, 李博, 等. 人工智能在康復輔助技術中的應用研究進展與趨勢. 科學技術與工程, 2022, 22(27): 11751-11760.
5.	徐家棋, 李亞博, 謝知言, 等. 居家養老智能化輔助器具精細化運維策略. 數字通信世界, 2023(4): 174-176.
6.	Huo CC, Zheng Y, Lu WW, et al. Prospects for intelligent rehabilitation techniques to treat motor dysfunction. Neural Regen Res, 2021, 16(2): 264-269.
7.	高斯寒. 世界知識產權組織發布《2021 技術趨勢: 輔助技術》報告. 世界科學, 2021(6): 35-37.
8.	王海洋, 劉傳有, 高揚, 等. 醫療設備在醫院臨床中的創新應用探討. 中國設備工程, 2025(11): 255-257.
9.	殷曉玉, 蔣詩萌, 王軍. 輔助技術在智能可穿戴設備中的研究進展. 毛紡科技, 2024, 52(5): 127-133.
10.	張小玫, 徐蓉貞. 上肢康復機器人輔助訓練對老年腦卒中患者上肢功能的影響. 機器人外科學雜志(中英文), 2025, 6(4): 624-627.
11.	熊興娟, 劉勛, 王月, 等. 上肢康復機器人聯合雙側序貫 rTMS 在促進腦卒中患者康復中的效果. 機器人外科學雜志(中英文), 2025, 6(4): 628-632.
12.	常萬鵬, 張鐘文, 楊鈺琳, 等. 康復外骨骼機器人對腦卒中下肢運動功能障礙療效的 Meta 分析. 中國組織工程研究, 2024, 28(2): 321-328.
13.	于松. 基于表面肌電信號的上肢痙攣量化評估算法及可穿戴式設備研究. 廣州: 華南理工大學, 2021.
14.	石磊, 梁辰雨, 李寶成, 等. 可穿戴式無線肌電儀應用于科學健身的研發設計初探. 儀器與設備, 2022, 10(3): 161-165.
15.	丁加磊, 郝傳柱. UWB 定位技術的應用研究與分析. 現代信息科技, 2023, 7(13): 161-166.
16.	Bunketorp-K?ll L, Lundgren-Nilsson ?, Samuelsson H, et al. Long-term improvements after multimodal rehabilitation in late phase after stroke: a randomized controlled trial. Stroke, 2017, 48(7): 1916-1924.
17.	Zigiotto L, Damora A, Albini F, et al. Multisensory stimulation for the rehabilitation of unilateral spatial neglect. Neuropsychol Rehabil, 2021, 31(9): 1410-1443.
18.	Chen J, Or CK, Chen T. Effectiveness of using virtual reality-supported exercise therapy for upper extremity motor rehabilitation in patients with stroke: systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. J Med Internet Res, 2022, 24(6): e24111.
19.	Wang YQ, Liu X, Ma RC, et al. Active video games as an adjunct to pulmonary rehabilitation of patients with chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis. Am J Phys Med Rehabil, 2020, 99(5): 372-380.
20.	Park YS, An CS, Lim CG. Effects of a rehabilitation program using a wearable device on the upper limb function, performance of activities of daily living, and rehabilitation participation in patients with acute stroke. Int J Environ Res Public Health, 2021, 18(11): 5524.
21.	李洋, 孫鈺, 王興蕾, 等. 可穿戴智能設備在腦卒中患者中應用的研究進展. 廣西醫學, 2023, 45(18): 2276-2279.
22.	趙潔, 常紅, 李佩佩, 等. 可穿戴設備在腦卒中危險因素監測及風險預測中的研究進展. 中華護理雜志, 2022, 57(9): 1141-1146.
23.	蔣夢蝶, 戴付敏, 徐娟娟, 等. 老年人移動輔助器具的使用現狀及影響因素. 護理學雜志, 2019, 34(1): 23-26.
24.	Hassett L, van den Berg M, Weber H, et al. Activity and mobility using technology (AMOUNT) rehabilitation trial-description of device use and physiotherapy support in the post-hospital phase. Disabil Rehabil, 2021, 43(24): 3454-3460.
25.	李巖靜, 郝曉寧, 董理權, 等. 殘疾老年人智能化輔具適配服務參與意愿影響因素的結構方程模型研究. 中國康復醫學雜志, 2025, 40(2): 269-275.
26.	胡凡. 康復輔助器具綜合服務模式與人才隊伍建設. 智能計算機與應用, 2020, 10(6): 262-263.
27.	周廣瀾, 費玉蓮, 張芳萍. 康復輔助器具產業發展現狀的思考. 中國國情國力, 2021(12): 29-33.
28.	吳德帥. 多模態融合康復信息系統關鍵技術研究. 柳州: 廣西科技大學, 2023.
29.	金奕, 徐旭東. 腦卒中患者康復護理現狀與展望. 中國護理管理, 2018, 18(6): 726-729.
30.	孟玲, 李秀云, 鄭彩娥. 康復專科護士培訓體系的構建與實踐. 中國護理管理, 2018, 18(6): 730-732.
31.	曾素純, 熊瑤. “互聯網+護理服務”在居家養老模式中的優勢、挑戰與發展對策. 湖北成人教育學院學報, 2025, 31(2): 99-103, 118.
32.	沈凌, 張琳琳, 朱明. 國內外康復輔具的探索與發展. 上海預防醫學, 2023, 35(6): 613-616.
33.	魏晨婧, 田中理, 王清, 等. 日本輔助器具社會保障政策研究. 中國康復理論與實踐, 2021, 27(8): 900-907.
34.	Tangcharoensathien V, Witthayapipopsakul W, Viriyathorn S, et al. Improving access to assistive technologies: challenges and solutions in low- and middle-income countries. WHO South East Asia J Public Health, 2018, 7(2): 84-89.
35.	Baudin K, Mullersdorf M, Sundstr?m K?rneus A, et al. The policies of provision of assistive and welfare technology-a literature review. Societies, 2020, 10(1): 22.
36.	馮莉, 李潤, 程霖. 醫院-社區-家庭一體化康復護理模式對腦卒中患者生存質量的影響. 成都醫學院學報, 2023, 18(2): 249-252.

1. 國家心血管病中心, 中國心血管健康與疾病報告編寫組, 胡盛壽. 中國心血管健康與疾病報告 2024 概要. 中國循環雜志, 2025, 40(6): 521-559.
2. 米婭莉, 馬微. 腦卒中患者康復治療現狀及對策研究. 世界最新醫學信息文摘(連續型電子期刊), 2019, 19(23): 88, 90.
3. 劉向國, 李佳佳, 武繼磊, 等. 北京市老年康復機構及康復醫學人力資源現狀研究. 中國康復醫學雜志, 2022, 37(7): 937-940.
4. 張洪峰, 焦永亮, 李博, 等. 人工智能在康復輔助技術中的應用研究進展與趨勢. 科學技術與工程, 2022, 22(27): 11751-11760.
5. 徐家棋, 李亞博, 謝知言, 等. 居家養老智能化輔助器具精細化運維策略. 數字通信世界, 2023(4): 174-176.
6. Huo CC, Zheng Y, Lu WW, et al. Prospects for intelligent rehabilitation techniques to treat motor dysfunction. Neural Regen Res, 2021, 16(2): 264-269.
7. 高斯寒. 世界知識產權組織發布《2021 技術趨勢: 輔助技術》報告. 世界科學, 2021(6): 35-37.
8. 王海洋, 劉傳有, 高揚, 等. 醫療設備在醫院臨床中的創新應用探討. 中國設備工程, 2025(11): 255-257.
9. 殷曉玉, 蔣詩萌, 王軍. 輔助技術在智能可穿戴設備中的研究進展. 毛紡科技, 2024, 52(5): 127-133.
10. 張小玫, 徐蓉貞. 上肢康復機器人輔助訓練對老年腦卒中患者上肢功能的影響. 機器人外科學雜志(中英文), 2025, 6(4): 624-627.
11. 熊興娟, 劉勛, 王月, 等. 上肢康復機器人聯合雙側序貫 rTMS 在促進腦卒中患者康復中的效果. 機器人外科學雜志(中英文), 2025, 6(4): 628-632.
12. 常萬鵬, 張鐘文, 楊鈺琳, 等. 康復外骨骼機器人對腦卒中下肢運動功能障礙療效的 Meta 分析. 中國組織工程研究, 2024, 28(2): 321-328.
13. 于松. 基于表面肌電信號的上肢痙攣量化評估算法及可穿戴式設備研究. 廣州: 華南理工大學, 2021.
14. 石磊, 梁辰雨, 李寶成, 等. 可穿戴式無線肌電儀應用于科學健身的研發設計初探. 儀器與設備, 2022, 10(3): 161-165.
15. 丁加磊, 郝傳柱. UWB 定位技術的應用研究與分析. 現代信息科技, 2023, 7(13): 161-166.
16. Bunketorp-K?ll L, Lundgren-Nilsson ?, Samuelsson H, et al. Long-term improvements after multimodal rehabilitation in late phase after stroke: a randomized controlled trial. Stroke, 2017, 48(7): 1916-1924.
17. Zigiotto L, Damora A, Albini F, et al. Multisensory stimulation for the rehabilitation of unilateral spatial neglect. Neuropsychol Rehabil, 2021, 31(9): 1410-1443.
18. Chen J, Or CK, Chen T. Effectiveness of using virtual reality-supported exercise therapy for upper extremity motor rehabilitation in patients with stroke: systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. J Med Internet Res, 2022, 24(6): e24111.
19. Wang YQ, Liu X, Ma RC, et al. Active video games as an adjunct to pulmonary rehabilitation of patients with chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis. Am J Phys Med Rehabil, 2020, 99(5): 372-380.
20. Park YS, An CS, Lim CG. Effects of a rehabilitation program using a wearable device on the upper limb function, performance of activities of daily living, and rehabilitation participation in patients with acute stroke. Int J Environ Res Public Health, 2021, 18(11): 5524.
21. 李洋, 孫鈺, 王興蕾, 等. 可穿戴智能設備在腦卒中患者中應用的研究進展. 廣西醫學, 2023, 45(18): 2276-2279.
22. 趙潔, 常紅, 李佩佩, 等. 可穿戴設備在腦卒中危險因素監測及風險預測中的研究進展. 中華護理雜志, 2022, 57(9): 1141-1146.
23. 蔣夢蝶, 戴付敏, 徐娟娟, 等. 老年人移動輔助器具的使用現狀及影響因素. 護理學雜志, 2019, 34(1): 23-26.
24. Hassett L, van den Berg M, Weber H, et al. Activity and mobility using technology (AMOUNT) rehabilitation trial-description of device use and physiotherapy support in the post-hospital phase. Disabil Rehabil, 2021, 43(24): 3454-3460.
25. 李巖靜, 郝曉寧, 董理權, 等. 殘疾老年人智能化輔具適配服務參與意愿影響因素的結構方程模型研究. 中國康復醫學雜志, 2025, 40(2): 269-275.
26. 胡凡. 康復輔助器具綜合服務模式與人才隊伍建設. 智能計算機與應用, 2020, 10(6): 262-263.
27. 周廣瀾, 費玉蓮, 張芳萍. 康復輔助器具產業發展現狀的思考. 中國國情國力, 2021(12): 29-33.
28. 吳德帥. 多模態融合康復信息系統關鍵技術研究. 柳州: 廣西科技大學, 2023.
29. 金奕, 徐旭東. 腦卒中患者康復護理現狀與展望. 中國護理管理, 2018, 18(6): 726-729.
30. 孟玲, 李秀云, 鄭彩娥. 康復專科護士培訓體系的構建與實踐. 中國護理管理, 2018, 18(6): 730-732.
31. 曾素純, 熊瑤. “互聯網+護理服務”在居家養老模式中的優勢、挑戰與發展對策. 湖北成人教育學院學報, 2025, 31(2): 99-103, 118.
32. 沈凌, 張琳琳, 朱明. 國內外康復輔具的探索與發展. 上海預防醫學, 2023, 35(6): 613-616.
33. 魏晨婧, 田中理, 王清, 等. 日本輔助器具社會保障政策研究. 中國康復理論與實踐, 2021, 27(8): 900-907.
34. Tangcharoensathien V, Witthayapipopsakul W, Viriyathorn S, et al. Improving access to assistive technologies: challenges and solutions in low- and middle-income countries. WHO South East Asia J Public Health, 2018, 7(2): 84-89.
35. Baudin K, Mullersdorf M, Sundstr?m K?rneus A, et al. The policies of provision of assistive and welfare technology-a literature review. Societies, 2020, 10(1): 22.
36. 馮莉, 李潤, 程霖. 醫院-社區-家庭一體化康復護理模式對腦卒中患者生存質量的影響. 成都醫學院學報, 2023, 18(2): 249-252.

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