L’IA au secours des victimes d’AVC

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AVC : alerte sur un fléau qui frappe toutes les 10 minutesPhoto illustration © iStock / peterschreiber.media

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Une équipe de chercheurs de l’Université Simon Fraser, en Colombie-Britannique, met en lumière le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) combinée à l’informatique vestimentaire pour améliorer la rééducation des personnes ayant subi un accident vasculaire cérébral (AVC). En équipant plus de 50 survivants d’un AVC de capteurs corporels, les scientifiques ont pu recueillir des données précieuses pour créer des modèles de mouvement personnalisés. Cette technologie pourrait non seulement accélérer la récupération, mais aussi prévenir les risques de chute, souvent critiques chez les patients en convalescence.

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Dans cette optique, le professeur adjoint Gustavo Balbinot, spécialiste en rééducation neurologique à l’université, souligne que cette approche pourrait aussi profiter à d’autres groupes vulnérables, comme les personnes atteintes de troubles de l’équilibre ou de lésions médullaires. Au cœur de cette innovation, un logiciel développé par son équipe est capable d’analyser les mouvements par tranches de trois secondes. Il peut détecter les anomalies annonciatrices d’un déséquilibre imminent, permettant ainsi une intervention préventive avant une chute potentielle. L’objectif à terme est d’intégrer ces systèmes à des objets connectés du quotidien, comme des montres intelligentes, afin d’offrir un soutien en temps réel.

Vers un suivi personnalisé du mouvement

«Ce type de technologie pourrait nous alerter lorsqu’un mouvement devient risqué, nous incitant par exemple à faire une pause», explique le Pr. Balbinot. «L’algorithme s’adapte et apprend progressivement ce qui est sécuritaire ou non pour chaque individu». Publiée dans la revue Clinical Rehabilitation, cette étude ouvre la voie à une nouvelle ère de suivi personnalisé. Les chercheurs prévoient désormais d’évaluer l’efficacité de ces outils sur une période prolongée et auprès d’un échantillon plus diversifié de patients.

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