Données numériques de mesure de la santé

Notre projet

Pour traiter l’évolution de la SEP dans le but de ralentir la progression de la maladie et en atténuer les symptômes, il est essentiel de comprendre ses mécanismes sous-jacents et de pouvoir évaluer à quel point elle est avancée. Pour cela, on effectue différents tests dans la pratique clinique quotidienne, souvent basés sur des estimations subjectives du patient et du médecin. Afin de rendre ces évaluations plus objectives, donc plus précises, et généralement comparables, il est possible de recourir à des méthodes d’évaluation basées sur la technique.

Au «laboratoire de réadaptation (RELab)» de l’EPF de Zurich, nous avons mis au point une méthode d’évaluation de ce genre: le «Virtual Peg Insertion Test» (VPIT). Ce test évalue de manière objective la puissance de l’interaction entre les stimuli sensoriels et la mobilité physique des extrémités supérieures (bras et mains). Le VPIT repose sur un système de réalité virtuelle, relié à un appareil muni d’un joystick et d’un retour tactile. La réalité virtuelle représente un jeu composé de 9 tourillons et d’une planche avec neuf trous. L’objectif consiste à insérer tous les tourillons dans les 9 trous de la planche le plus vite possible. Pendant la durée du test, le système enregistre les positions, vitesses, accélérations et forces de préhension, afin d’évaluer ensuite le fonctionnement des bras et des mains de la personne atteinte de SEP concernée.

Dans le cadre de ce projet, des études ont déjà été menées avec plus de 200 personnes atteintes de SEP pendant leur séjour de réadaptation à la clinique Valens. Toutes les personnes examinées ont passé le VPIT ainsi que des tests cliniques classiques. Les données enregistrées pendant la durée du VPIT permettent de développer et de calculer des métriques (= valeurs de mesure définies) représentatives et caractéristiques de la SEP. Elles permettent par exemple de mesurer la fluidité ou la précision des mouvements effectués.

Ces métriques numériques de santé doivent servir de base pour pouvoir tirer des conclusions sur l’influence de divers traitements sur la réadaptation des personnes atteintes de SEP à l’aide d’évaluations statistiques. Notre objectif est de développer et d’appliquer des modèles mathématiques et/ou algorithmes à auto-apprentissage, capables de prédire avec quel traitement une personne obtiendra les meilleurs résultats de réadaptation.

Ces modèles doivent aider les médecins à prendre des décisions dans leur quotidien clinique et à personnaliser les traitements pour les personnes atteintes de SEP. Nous voulons également fournir aux patients un retour visuel, facile à comprendre, sur les progrès thérapeutiques déjà réalisés et sur les pronostics d’évolution du traitement. Nous voulons ainsi motiver les personnes atteintes et leur montrer comment leur maladie peut suivre une évolution positive avec un traitement de réadaptation.

Notre motivation

Nadine Domnik: Avec ma recherche dans le domaine de la SEP, je voudrais aider les personnes atteintes à trouver un traitement individuel leur garantissant la meilleure réadaptation possible. Mon objectif est également de donner aux personnes atteintes la possibilité de mieux comprendre leur maladie et leur traitement, et d’augmenter leur motivation pour la réadaptation. En général, j’espère pouvoir contribuer par mon travail à ce que les personnes atteintes puissent être autonomes au quotidien et retrouvent ainsi une meilleure qualité de vie.

Équipe de l’étude

Nadine Domnik, EPF Zurich, Rehabilitation Engineering Laboratory
Dr. Olivier Lambercy, EPF Zurich, Rehabilitation Engineering Laboratory
Dr. Roman Gonzenbach, Centre de réadaptation Valens, clinique de neurologie et de neuroréhabilitation

Lien vers la vidéo

Améliorer l’évaluation de la fonction des membres supérieurs chez les personnes atteintes de SEP