Die Projektgruppen stellten sich gegenseitig ihre Zwischenergebnisse vor, die interdisziplinär diskutiert und in ihrer Relevanz für die weitere Forschung gemeinsam erörtert wurden.
Der als Forschungsvorhaben konzipierte humanoide Roboter als Therapieassistent ist mehr als eine Computer-App, er soll adäquat sozial interaktiv sein und in einer Weise konzipiert werden, dass er sowohl einen klinischen Nutzen bei den Betroffenen unterstützt, als auch für diese akzeptabel ist.
Ein großer Teil der Forschung bezieht sich daher auf die Frage, wie soziale Interaktion mit dem humanoiden Roboter implementiert werden kann und soll. Die klinische Arbeitsgruppe untersucht dafür die therapeutische Interaktion von humanen Therapeuten bei den Therapien, die später vom humanoiden Roboter unterstützt werden sollen. Hierzu gab es bislang kein gesichertes Wissen. Im Forschungsprojekt wird dieses Wissen systematisch generiert: Wie verhalten sich Therapeuten in Abhängigkeit von den verschiedenen, zur Anwendung kommenden Therapieformen? Aber auch, gibt es Patienten-Charakteristika, die darüber hinaus zu eine Individualisierung der Interaktion bei den menschlichen Behandlern führen? Die komplexen Zusammenhänge bedürfen zur Aufklärung einer standardisierten Betrachtung von Therapiesituationen einerseits und andererseits multivarianter statistisch Analysen sowie nachfolgend auch qualitativer Betrachtungen. Auf diese Weise kann insgesamt die Interaktion sehr gut beschrieben werden, die dann auch vom humanoiden Roboter übernommen werden kann. Dabei stellt sich seitens der Informatik die Frage, wie nicht nur der Roboter modelliert werden kann, sondern auch sein Gegenüber, also ob es Nutzermodelle geben kann, die in der künstlichen Intelligenz abbildbar sind. Die psychologische Arbeitsgruppe befasst sich mit der Frage, welche motivationalen Faktoren im Training eine Rolle spielen und vom humanoiden Roboter gezielt unterstützt werden können. Dazu wurden motivationale Faktoren in Therapiesitzungen erhoben und nun in mathematischen Modellen auf ihre Zusammenhänge und Relevanz für Therapieeffekte überprüft. Auch wenn hier bereits erste Zusammenhänge beschrieben werden konnten, waren die zuvor getroffenen Annahmen noch nicht vollständig zu bestätigen, weswegen weitere Analysen folgen werden. Die Informatik prüft, ob diese Aspekte der situationsbezogenen Interaktion auch mit wahrscheinlichkeitsabhängigen Entscheidungsmodellen verknüpft werden können. So könnte der humanoide Roboter zum Beispiel aus aktuellen Verlaufsdaten im Training Rückschlüsse auf ein verändertes Befinden beim Patienten ziehen und seine Interaktion anpassen. Beschränkend stellt der Forschungsverbund fest, dass hier die Zusammenhänge noch nicht exakt mathematisch beschreibbar sind, weswegen im Weiteren noch stärker das Expertenwissen interdisziplinär gebündelt werden soll, um so Entscheidungsregeln im Verhalten des Roboters mit zu unterstützen. Viele weitere Aspekte werden seitens der Informatik parallel erforscht und entwickelt, wie etwa therapiebezogen standardisierte Dialogstrukturen, eine möglichst natürliche Sprachgenerierung durch den humanoiden Roboter, oder das Erkennen von Therapiesituationen (Trainingsverhalten) mittels Klassifikationen, die von (trainierten) neuronalen Netzwerken unterstützt werden.

Insgesamt geht es im Projekt um eine digitale Transformation von Gesundheitsdienstleistungen. Man darf dabei nicht vergessen, dass die Behandlungssituation mit einem humanoiden Roboter, auch wenn sie ähnlich der menschlichen Therapiesituation gestaltet wird, dennoch eine ganz andere Situation darstellt, nämlich die Situation eines Patienten, der mit einem Roboter (und eben nicht einem Menschen) gemeinsam trainiert. Wird das von zukünftigen Nutzern als nützlich und als akzeptabel eingeschätzt werden? Wenn ja, was sind die Eigenschaften eines humanoiden Roboters, die für die Entscheidung eines Nutzers im Sinne einer Präferenzbildung eine mehr oder minder wichtige Rolle spielen und in welcher Kombination? Die beteiligten Forscher aus dem Bereich Gesundheitsmanagement sind schon ein gutes Stück dabei weiter gekommen, Erhebungen, die ein solches Entscheidungsmodell eruieren lassen, vorzubereiten. Dabei wird auch die subjektive Relevanz von Verbesserung von Körperfunktionen durch das Training und mittelbar der Alltagskompetenz berücksichtigt. Ziel ist es auch, möglichst zu einer Gesamt-Nutzen-Einschätzung zu kommen, um einem solchen Gesamtnutzen auch mögliche Kosten-Konstellationen gegenüberstellen zu können.
In dieser vielfältigen Weise ist der Forschungsbundverbund gemeinsam interdisziplinär aktiv und unterwegs. Viele Detailfragen für eine Umsetzung von neurorehabilitativer Behandlung mit einem humanoiden Roboter konnten bereits beantwortet werden. Viele bedürfen der weiteren Analysen und des gemeinsamen Zusammentragens von Wissen. Alle sind schon sehr gespannt, ob diese wichtige konzeptuelle und Implementierungsarbeit dann auch zu einer Anwendung mit einem humanoiden Roboter führt, der in dieser Weise von Patienten nach Schlaganfall für ein Training akzeptiert wird und ihnen hilft, in ähnlicher Weise wie ein Training mit einem humanen Therapeuten Fortschritte für die eigene Rehabilitation zu erreichen. Man darf weiter gespannt sein. Was man schon sagen kann ist, dass der interprofessionell aufgestellte Forschungsverbund des Landes M-V eine große Chance bietet, eine solche Frage wissenschaftlich zu bearbeiten und valide Antworten für die weitere Forschungen zur Verfügung zu stellen.