Les statistiques indiquent qu’à l’échelle mondiale, 1 adulte sur 4 de plus de 25 ans subira un AVC au cours de sa vie. L’une des conséquences les plus graves de cette maladie est l’invalidité. L’étude conjointe de Rytis Maskeliūnas, chercheur à l’Université de technologie de Kaunas, Faculté d’informatique (KTU IF), et des chercheurs lituaniens se concentre sur la création d’un système basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui vise à faciliter le processus de réadaptation.
Plus récemment, une équipe de chercheurs a présenté BiomacVR, une innovation qui vise à aider les victimes d’AVC à se remettre sur pied le plus rapidement possible. Peu de temps après, un troisième composant de cette technologie a été développé : BiomacEMG.
Selon Maskeliūnas, le nouveau système fait partie des solutions du projet Biomac, pour la surveillance du bras. Ce système sera utile pour les patients qui ont besoin de surveiller les mouvements de la main ou de tout le bras pendant les exercices de rééducation.
Le chercheur du KTU estime que l’intégration de la technologie de reconnaissance du mouvement dans la physiothérapie est une innovation qui permettra aux patients de se concentrer sur la tâche à accomplir et de l’exécuter correctement. Le logiciel permet au patient d’étudier et d’ajuster les exercices, ce qui garantit un processus de guérison et de rééducation efficace.
Le mouvement est mesuré par un bracelet
Selon le chercheur, le nouveau système mesure essentiellement les mouvements musculaires : « Notre étude a évalué la faisabilité technique de mesurer et de reconnaître les mouvements des bras des participants à l’expérience, et ainsi de suivre la rééducation ou un autre processus médical ».
A ce stade, afin de vérifier la précision, il a été choisi de mesurer non seulement les mouvements du bras entier ou d’une autre grande partie du corps mais aussi des scénarios plus précis, c’est-à-dire d’étudier les mouvements effectués par les doigts.
L’équipement portable, plus précisément un bracelet mesurant l’état des nerfs, des muscles et des cellules nerveuses qui les contrôlent, est placé sur l’avant-bras et utilisé pour mesurer différents types de groupes musculaires en temps réel. Selon Maskeliūnas, le processus est simple – vous mettez le bracelet sur votre bras et essayez de faire les gestes montrés sur l’image. Le système (ou un médecin en ligne) vous informe si vous faites les exercices correctement ou non.
Notre équipe était responsable du système, et les collègues d’autres universités lituaniennes ont développé le modèle biomécanique (un modèle des muscles et de leurs mouvements) et ont effectué les tests. »
Rytis Maskeliūnas, chercheur, Université de technologie de Kaunas
Le système profite non seulement au patient mais aussi au professionnel
« Notre nouvelle méthodologie avec des éléments d’électromyographie (EMG) est particulièrement importante pour la conception d’exercices appropriés pendant un programme de rééducation. Grâce à cette nouvelle technologie, vous pouvez voir exactement quel muscle travaille et à quelle capacité, comment il réagit à la charge et à quelle vitesse il récupère. Cette information permet au spécialiste de travailler avec le patient non pas à l’aveugle, mais en sachant exactement quels muscles fonctionnent bien, lesquels sont surmenés ou qui ne sont même pas fatigués », explique Aušra Adomavičienė, chercheuse à la Faculté de médecine de l’Université de Vilnius ( VU MF).
À son avis, une telle technologie est non seulement d’une grande aide pour le spécialiste de la réadaptation, mais elle est également essentielle pour le patient, qui, avec une telle technologie, peut continuer les exercices à la maison, voir les progrès et se sentir en sécurité, sans se demander s’il le fait correctement, s’il se fait du mal, etc.
« Ce système est important pour les patients souffrant de troubles musculo-squelettiques ou de maladies qui nécessitent la restauration de la fonction de mouvement et de mobilité perdue, qui est directement causée par une fonction musculaire réduite ou perdue. Ce sont les patients qui ont subi un infarctus cérébral, divers traumatismes, fractures, lésions des tissus mous ou des nerfs, maladies systémiques telles que la sclérose en plaques ou la maladie de Parkinson », explique Adomavičienė.
Le chercheur souligne que cette technologie innovante peut également être utilisée à des fins de bien-être. Par exemple, les personnes qui, en raison d’une mauvaise posture de travail irrégulière ou de mouvements répétitifs au travail qui sollicitent un segment du corps, présentent des déséquilibres musculaires dans leur corps et souffrent souvent de douleurs chroniques (dos, épaule ou poignet) ou de fatigue. Selon Adomavičienė, la technologie simple, conviviale et facile à utiliser convient aux personnes de tout âge, qu’il s’agisse d’enfants ou d’adultes.
Ces technologies sont notre avenir
« Je pense qu’après 20 ans, les patients et les professionnels impliqués dans la réadaptation ne pourront même pas imaginer que lors de l’évaluation fonctionnelle, des tests et de l’exécution du programme, ils ont été guidés par les instruments portatifs subjectifs que nous utilisons désormais quotidiennement », déclare Adomavičienė.
Selon elle, des systèmes informatisés et intelligents basés sur des stratégies d’intelligence artificielle pourront non seulement identifier en détail les problèmes rencontrés par le patient, mais après l’évaluation, ils pourront analyser, systématiser et fournir des commentaires, c’est-à-dire fournir des informations et des recommandations lors des séances en direct sur la façon d’ajuster le programme de rééducation individuellement en fonction de la situation du patient pour augmenter la tolérance à la charge physique, activer les mécanismes de récupération et le processus de guérison.
Le chercheur de KTU Maskeliūnas est d’accord avec son collègue : « Les recherches futures devraient également se pencher sur le développement de plans de traitement individualisés et l’adaptation de l’algorithme pour répondre à un plus large éventail d’actions possibles, en tenant compte des besoins individuels du patient.
Bien que l’étude ait évalué la précision du système dans la mesure des schémas de mouvement de la main, l’impact à long terme sur la récupération fonctionnelle chez les patients victimes d’un AVC doit être étudié plus avant, y compris l’intégration de cette approche avec d’autres thérapies telles que l’ergothérapie et la physiothérapie, selon Maskeliūnas.
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