当該年度は、歩行介入エンジンのデータベース構築のためのインタフェースを構築する。熟練療法士が適切に介入パラメータを調整できるようにするため、介入量や介入のタイミングを決定する位相空間上での応答性が向上する下肢リハビリテーションロボットの改良を実施し、施設間差異を軽減させるための空圧制御システムの改良を行った。また、神経経路の賦活を定量化するための評価デバイスの開発を行うとともに、脳卒中片麻痺の脊髄神経経路の賦活を定量化する実験系の構築と臨床での臨床データを取得した。ＡＴＲの実証機関において下肢リハビリテーションロボットの実証１０例以上を推進し、プロジェクト全体で分担機関を合わせて累積100例の臨床実証を達成し、歩行介入エンジンの基本性能の検証を行った。また、患者と介入者の親和性を発揮するような臨床例として、理学療法士と協調した状態での臨床データを集積し、介入者とロボット・人工知能が協働してリハビリテーションの効率化・高度化が実現できることを実証した。。また、先端テクノロジーをニューロリハビリテーションで活用するため理学療法と人工知能の共進化を育成指標をデザインして、理学療法士およびリハビリテーション医の人材育成の指針をコンセプトとしてデザインし、ワークショップとして実践した。