On espère qu’une combinaison intelligente améliorera considérablement la rééducation après une grave lésion de la moelle épinière. La solution basée sur l’IA sera développée au cours des trois prochaines années par des chercheurs de la Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) travaillant en collaboration avec l’Université de Heidelberg et l’hôpital universitaire de Heidelberg. Il combine la simulation électrique des muscles avec une assistance au mouvement à l’aide de tendons artificiels et réagit aux mouvements voulus par les patients. La Fondation allemande pour la recherche a apporté un financement total d’environ un million d’euros au projet « HIT-Reha », dont 357 000 euros sont alloués à la FAU.
Les lésions de la moelle épinière résultant d’accidents de la circulation ou de sport, d’opérations tumorales ou d’infections ont un impact dramatique sur la vie des personnes touchées. Les activités quotidiennes comme manger et boire, s’habiller ou faire sa toilette ne sont plus possibles, ou si c’est le cas, alors seulement dans une mesure très limitée. Cependant, de telles blessures ne sont pas nécessairement irréversibles. Par exemple, si les fibres nerveuses longues ne sont pas entièrement séparées du cerveau, certains vestiges du contrôle moteur subsistent.
Dans de tels cas, il y a de bonnes chances de retrouver au moins une certaine mobilité. Le potentiel de régénération est particulièrement élevé au cours des douze premiers mois suivant la blessure, lorsque de nouveaux neurones peuvent être générés et de nouveaux réseaux créés. »
Prof. Dr. Claudio Castellini de la chaire de robotique intelligente d’assistance à la FAU
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Le traitement standard n’exploite pas tout le potentiel
La rééducation de la fonction du bras et de la main repose principalement sur l’exécution répétée d’exercices de mobilité, où les patients doivent, par exemple, saisir un cylindre et le déplacer vers un certain endroit. Les patients sont pris en charge par des thérapeutes qualifiés, ou parfois aussi par des robots. Les méthodes utilisées incluent la simulation électrique fonctionnelle (FES), dans laquelle des électrodes déclenchent des contractions musculaires ciblées, ainsi que des exosquelettes ou des combinaisons. Ce sont des orthèses qui soutiennent et facilitent le mouvement à l’aide de mécanismes à poulies ou de chambres à air gonflables. « Bien que de grands progrès aient été réalisés ces dernières années, les thérapies actuellement disponibles ne correspondent pas aux principes de l’apprentissage moteur », explique Castellini.
« Premièrement, les muscles particulièrement faibles ne sont pas suffisamment ciblés, et deuxièmement, les patients ne sont pas activement encouragés à exécuter des exercices moteurs utiles. Notre expérience a montré que cela conduit à une diminution de l’engagement des patients avec le temps. » Combiné au fait que les mesures de réadaptation actuelles ne sont pas suffisamment adaptées aux besoins et aux capacités individuelles des patients, cela signifie que le plein potentiel de traitement n’est pas pleinement exploité.
La combinaison intégrée reconnaît les mouvements voulus
Au cours des trois prochaines années, Claudio Castellini vise à travailler avec l’Institut d’informatique de l’Université de Heidelberg et le Département de neurohabilitation expérimentale de l’Hôpital universitaire de Heidelberg pour développer une combinaison qui devrait améliorer considérablement le succès de la thérapie après des lésions de la moelle épinière. Le Exo-Combinaison se compose d’une veste de compression, de manchettes et de gants et combine les systèmes de soutien disponibles à ce jour tels que la FES et la mécanique de poulie, mais a un ajout spécial : la reconnaissance assistée par l’IA des mouvements intentionnels des patients. « Des capteurs intégrés mesurent l’activité musculaire », explique Marek Sierotowicz, doctorant impliqué dans le projet. « Les algorithmes d’auto-apprentissage prennent cette entrée et l’utilisent pour calculer le mouvement prévu du patient et ajuster les systèmes d’assistance en conséquence. » Plus précisément, cela signifie que l’IA indique au système FES et à l’exo-combinaison où les contractions musculaires doivent être déclenchées ou les poulies tendues afin de soutenir le mouvement prévu.
L’intention de surveillance permet une thérapie ciblée et douce
FAU est principalement responsable du développement de méthodes pour percevoir les mouvements intentionnels du patient. Pour que cela fonctionne, les chercheurs doivent d’abord construire un modèle virtuel complet de la structure anatomique des muscles et du squelette et l’entraîner en conséquence. « Nous allons effectuer nos premiers tests avec des personnes non handicapées et collecter autant de données que possible », explique Sierotowicz. « Mieux nous entraînerons l’IA, plus nous serons en mesure de reconnaître les schémas de mouvement de manière fiable et plus les systèmes d’assistance pourront fonctionner avec précision à l’avenir. » Cela n’est pas seulement nécessaire pour un soutien précis du mouvement, l’interaction intelligente entre l’EFS et les systèmes de poulies robotiques assure également un traitement plus doux. L’expérience a montré que l’utilisation de la FES seule nécessite une forte intensité de simulation et que les patients la trouvent souvent désagréable. Les chercheurs sont convaincus que leur invention conduira à une amélioration significative du succès de la rééducation après une lésion de la moelle épinière.
La FAU excelle dans l’IA en médecine
Le projet « HIT-Reha » – l’abréviation signifie « Human Impedance control for Tailored Rehabilitation » – a été lancé le 1er juin 2023. Il a reçu environ un million d’euros de la Fondation allemande pour la recherche, dont 357 000 euros ont été alloués à la FAU. Ce financement est une preuve supplémentaire de l’expertise particulière de la FAU en tant que lieu d’innovation et plaque tournante de l’intelligence artificielle en médecine. La chaire dirigée par Claudio Castellini a été créée au Département d’intelligence artificielle en génie biomédical (AIBE). L’AIBE a été créée fin 2019 dans le cadre de l’Agenda High-Tech Bavaria et adopte une approche interdisciplinaire et interdisciplinaire à l’intersection de la médecine et de l’ingénierie.
