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Rééducation post-AVC : une aide venue de l’IA ?


Des chercheurs canadiens ont mis au point un système combinant intelligence artificielle et capteurs corporels pour aider les patients victimes d’AVC à se rééduquer en toute sécurité.



L’IA s’invite dans les soins post-AVC

L’intelligence artificielle pourrait bien devenir un allié précieux dans la récupération des patients victimes d’accidents vasculaires cérébraux.

Une étude canadienne récente démontre comment des capteurs intelligents et un logiciel d’analyse des mouvements peuvent améliorer le suivi des patients et prévenir certains risques.

Des capteurs pour observer les mouvements

Des chercheurs de l’Université Simon Fraser, en Colombie-Britannique, ont mené des tests sur plus de 50 personnes ayant survécu à un AVC.

Les participants ont été équipés de capteurs capables de capter leurs mouvements. Ces données ont ensuite été analysées pour créer des modèles précis de leur motricité.

Ces modèles sont découpés par le logiciel en séquences de trois secondes, permettant d’identifier des variations dans les gestes.

En cas d’anomalie – comme un déséquilibre – le système peut détecter un risque de chute et alerter l’utilisateur.


Vers une prévention personnalisée

Cette technologie vise à intégrer l’informatique vestimentaire, comme les montres connectées, dans le quotidien des patients.

Le logiciel apprend progressivement à reconnaître ce qui constitue un comportement à risque pour chaque individu. Il pourrait par exemple signaler qu’un mouvement est dangereux et recommander à la personne de s’asseoir.

Selon les chercheurs, cette innovation ne se limite pas aux AVC : elle pourrait aussi profiter à ceux qui souffrent de vertiges ou de lésions de la colonne vertébrale.


Des perspectives pour les professionnels de santé

Publiée dans la revue Clinical Rehabilitation, l’étude souligne également l’intérêt de ces données pour les médecins.

Grâce aux analyses générées par l’IA, les professionnels peuvent adapter leur accompagnement et mieux orienter leurs patients dans leur parcours de rééducation.

Les prochaines étapes de la recherche porteront sur l’efficacité de cette technologie sur le long terme et sur son adaptation à une population de patients plus diversifiée.


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Vendredi 18 Avril 2025



Rédigé par le Vendredi 18 Avril 2025

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