59歲的徐女士職業是美姿美儀老師，去年7月因顱內出血送到臺北醫學大學附設醫院動手術，住院三個月期間接受傳統復健，當時她右側肢體癱瘓無力，需坐輪椅，去年10月經副院長暨復健科主任陳適卿評估後，在物理治療師陳俊宇的指導下，徐女士開始機器人步態復健訓練，一個療程一個月，共進行三個月療程，便不需藉助任何輔具，可以完全靠自己走路、上下樓梯，步態近乎正常，日常生活亦恢復80％以上。（圖：徐女士原癱瘓坐輪椅，經機器人步態復健訓練，現能行走、上下樓梯）35歲的許先生是一位精神科醫師，本應與其他醫者一樣懸壺濟世，卻在2009年1月因一場滑雪意外不幸造成脊髓損傷，導致下半身癱瘓，必須依靠輪椅行動。受傷後許先生積極接受傳統復健治療，成效卻不大，讓一心想重返職場為病人服務的他相當沮喪。前年5月許先生轉至北醫附醫接受機器人步態復健療程，逐漸從下肢癱瘓無力到僅能靠長腿支架、助行器緩慢前進，直到現在行走步幅變大、步行變快、身體對稱性變佳、體力變好、也可自主控制下肢及腿部力量，並從輪椅上站起來。以前依靠鐵鞋、助行器前進5公尺要花20分鐘，現在使用拐杖3分鐘就能達成，重新體驗行走的感覺，並持續進步中。臺北醫學大學附設醫院復健科主治醫師賴建宏表示，機器人步態復健訓練系統須經專業醫師評估及有操作經驗的物理治療師指導，才能使該系統發揮效用。Lokomat系統主要由步態矯正器、先進的體重支援系統和跑步機組成，加上由電腦控制機器人步態矯正器，以模擬實境訓練模式，來輔助移動患者的雙腿，並依不同病人需要調整訓練參數，如體重支援重量、步行速度、導引力等，藉由重複練習正確步態，幫助大腦和脊髓重新學習步行動作，並改善病人心肺功能、肌力、平衡、對稱性、行走速度及正確步態。復健科主治醫師康峻宏表示，Lokomat系統運用神經可塑性原理為基礎建構而成，透過該系統反覆不斷的行走輔助動作，讓神經去記憶、重新學習行走的感覺，使日常活動能力獲得訓練和改善。傳統復健方式是運用輔具如長腿支架、助行器等進行行走及上下樓梯訓練，最大限制就是過程中治療師及病人都須耗費很大的體力和時間，病人容易因訓練疲累、成效緩慢而無法持久。機器人步態復健系統突破傳統限制，給予病人下肢力量的支持，在系統的引導下，病人不易疲累，可以專注訓練，循序漸進地增強體力及訓練強度並達成目標。物理治療師陳俊宇指出，該系統治療成效依目前累積的個案結果及臨床文獻報告顯示，病人不會因單一且反覆訓練方式產生無趣感，其虛擬實境功能使病人藉由接近現實環境的場景，訓練符合現實生活的統合動作及學習因應環境變換之複雜度能力，讓病人自在舒適的進行復健，進而增進自信心及樂趣。
