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An intelligent exercise machine for measurable and motivational neuro-muscular rehabilitation therapy

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Un dispositif intelligent pour faire de l’exercice à la maison améliore les résultats des patients en rééducation

Tous les ans, des millions de citoyens européens, y compris la population en âge de travailler, doivent faire appel aux services d’un physiothérapeute. Ces chiffres continueront à augmenter en raison du nombre croissant de personnes âgées, plaçant ainsi les systèmes de soins de santé sous une pression accrue.

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Les systèmes d’exercice pour favoriser la rééducation qui se trouvent actuellement sur le marché ne parviennent pas toujours à fournir un traitement efficace en raison de l’entraînement sur mesure nécessaire pour répondre aux besoins de chaque patient. Étant donné qu’un thérapeute formé est nécessaire pour chaque patient, il en découle de longues listes d’attente, de faibles taux d’adhésion à l’entraînement rééducatif et un manque de données précises concernant les progrès du patient. Le projet Enjoint, financé par l’UE, a relevé ces défis en développant une machine intelligente pour faire de l’exercice destinée à la rééducation neuromusculaire. Ce «robot» fournit des informations précises sur le patient, tout en adaptant l’entraînement physiothérapeutique en fonction de sa lésion et des progrès réalisés. Des retours constants sont également fournis, augmentant ainsi la motivation et l’adhésion des patients au programme de rééducation. Le robot fournit des retours Enjoint est un simple système de poulies électriques avec une corde et une poignée. «Le système est fondé sur l’Internet des objets (IdO) et connecté au nuage, où toutes les données et tous les rapports sont générés», explique Jesper Heltzen, coordinateur du projet, PDG et fondateur de RoboFit ApS, une PME danoise. Cette technologie aide les personnes qui ne peuvent pas soulever totalement leur bras. «Le dispositif mesure l’amplitude des mouvements et la force actuelles du patient et peut, par conséquent, fournir l’assistance exacte dans les zones où elle est nécessaire. En outre, les patients reçoivent des retours en direct, à la fois tactiles et visuels, leur indiquant s’ils réalisent les exercices correctement», poursuit M. Heltzen. Il est demandé aux patients d’évaluer leur douleur avant et après la séance d’entraînement. À l’aide de ces informations, le physiothérapeute est capable d’évaluer s’il est nécessaire ou pas d’ajuster l’exercice. Une fois que le physiothérapeute a programmé les exercices du patient, ce dernier peut se connecter au système en utilisant une carte d’accès. Ensuite, la poignée se déplace jusqu’à la position de départ et une fois que le patient l’attrape, le premier exercice démarre. De nombreux avantages Les exercices neuromusculaires sont adaptés à chaque patient en fonction de leur force et de leur courbe de mouvement, mesurées par le robot. «De cette manière, les patients obtiennent de l’aide pendant l’exercice, lorsqu’ils en ont besoin, et les exercices sont plus compliqués en travaillant des zones où la douleur est faible ou la force élevée», commente M. Heltzen. Depuis le début, l’objectif du projet consistait à ce que le robot agisse également comme système d’entraînement à la maison, offrant aux patients la possibilité de travailler de manière indépendante chez eux. Selon M. Heltzen: «Le dispositif est un système d’entraînement à domicile sûr, convivial et facile, conçu pour être accroché au mur et, par conséquent, ne prend pas d’espace utile au sol dans la zone d’entraînement lorsqu’il n’est pas utilisé». Enjoint a augmenté avec succès l’adhésion des patients à leur programme de rééducation, passant de 30 % à presque 90 %. «Ce système permet aux patients de retourner plus rapidement au travail, de libérer des ressources pour le thérapeute et de faire des économies en matière de prestations de maladie et de perte de productivité. Par conséquent, les soignants, les patients et les systèmes nationaux de soins de santé bénéficieront tous de ce système unique», conclut M. Heltzen.

Mots‑clés

Enjoint, exercice, entraînement, rééducation, robot, physiothérapie, neuromusculaire

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