Maladies neurologiques : quand l’IA mesure les écarts de marche

Lorenzo Hermez a effectué son doctorat au sein du laboratoire SAMOVAR de Télécom SudParis. Pendant ses trois années de thèse, il a développé des méthodes d’ingénierie et de machine learning permettant de caractériser la marche de victimes d’accidents vasculaires cérébraux ou de traumatismes. Ses recherches pourraient aider les cliniciens dans leurs décisions dans les phases de diagnostic et d’évaluation des thérapies à proposer à leurs patients.

 

Et si l’intelligence artificielle contribuait à la réhabilitation de la marche chez les patients victimes de maladies neurologiques (AVC, maladie de Parkinson, sclérose en plaques...) ou d’un traumatisme impactant leurs capacités motrices ? Au cours de sa thèse au laboratoire SAMOVAR, Lorenzo Hermez s’est intéressé à la façon dont les méthodes d’apprentissage automatique pourraient innover et éclairer les praticiens dans leurs choix thérapeutiques.

 

Le jeune docteur s’est notamment concentré sur les injections de toxine botulique qui réduit les spasmes musculaires et retonifie la marche. « Cette technique est encore assez expérimentale. Le clinicien ne dispose que de son expérience pour déterminer les doses nécessaires et les zones à cibler. Le machine learning devient alors un véritable outil d’aide à la décision », indique Lorenzo Hermez. Le constat est le même avec certains traitements médicamenteux de la maladie de Parkinson dont les effets ont également été étudiés au cours de cette thèse.

La marche, un processus pas si simple

Pour en arriver là, il a tout d’abord fallu qualifier et quantifier la marche d’un point de vue mathématique et numérique, en commençant par la marche normale. Cette dernière résulte d’un processus complexe qui s’acquiert tout au long de la vie et présente une importante variabilité qu’il fallait également définir. Or, jusqu’à présent, la littérature ne considérait pas ce paramètre. Les données étaient normalisées et ne décrivaient qu’un type de marche normale.

Lire l’intégralité de l’article sur le blog de l'Institut Polytechnique de Paris.

 

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