Na ontslag uit de kliniek vallen veel mensen met hersenletsel terug, omdat persoonlijke begeleiding en monitoring buiten de behandelkamer grotendeels ontbreken. Het platform trAIn@home moet dat gat dichten door therapeuten en patiënten te voorzien van objectieve, gepersonaliseerde data over het herstelproces thuis.
Het idee voor trAIn@home ontstond in 2024 bij HvA-onderzoekers Karin Gerrits en Kristel Lankhorst, vanuit hun gezamenlijke bestuurswerk voor de vereniging Aandachtsgroep Inspanningsfysiologie in de Revalidatie. Ze signaleerden dat fysiotherapeuten hun patiënten goed in beeld hebben tijdens oefentherapie, maar dat wat er thuis gebeurt grotendeels onzichtbaar blijft. De vergelijking met topsport was daarbij inspirerend: in die wereld worden atleten continu gevolgd met geavanceerde sensoren en meetapparatuur, zodat keuzes over training, intensiteit en rust op basis van data worden gemaakt. Samen met de VU, Amsterdam UMC en medtech-bedrijf Orikami is een driejarig onderzoekstraject gestart, gefinancierd door het subsidieprogramma RehabAI@Home van Health Holland.
De overgang van intensieve klinische begeleiding naar thuisrevalidatie is voor veel mensen met niet-aangeboren hersenletsel een kwetsbaar moment. Erwin van Wegen, universitair hoofddocent Neurorevalidatie bij Amsterdam UMC, stelt dat mensen in die fase gepersonaliseerd advies missen, onzeker zijn over hoeveel belasting ze aankunnen en daardoor gedemotiveerd raken. Generaliserende oplossingen bieden dan maar beperkt houvast, omdat ieder lichaam anders reageert op hersenletsel en herstel. Floor Hettinga, hoogleraar bewegingswetenschappen aan de VU, benadrukt dat een persoonlijke aanpak niet alleen gerichter werken mogelijk maakt, maar ook preventief handelen in plaats van uitsluitend curatief.
Het platform verzamelt objectieve gegevens via wearables, sensortechnologie en een app. Hartfrequentie, activiteitsniveau, zuurstofopname, inspanningsscore en rust- en slaapkwaliteit worden inzichtelijk gemaakt. Een centrale maatstaf is training readiness: de mate van inspanning die iemand op een bepaald moment aankan. De AI analyseert alle gegevens en vertaalt die naar gepersonaliseerde inzichten voor de therapeut en concrete coaching voor de patiënt. Daarmee verschuift het werk van zorgprofessionals van reactief naar proactief, en kunnen zij hun tijd besteden aan meer patiënten en complexere vraagstukken.