Selon une étude réalisée par Johns Hopkins Medicine, le Kennedy Krieger Institute et l’Université du Maryland, un nouveau logiciel d’estimation de la pose a le potentiel d’aider les neurologues et leurs patients à capturer des données cliniques importantes à l’aide d’outils simples tels que les smartphones et les tablettes. L’estimation de la pose humaine est une forme d’intelligence artificielle qui détecte et étiquette automatiquement des points de repère spécifiques sur le corps humain, tels que les coudes et les doigts, à partir de simples images ou vidéos.
Pour mesurer la vitesse, le rythme et l’amplitude de la fonction motrice d’un patient, les neurologues demandent souvent au patient d’effectuer certains mouvements répétitifs, comme taper des doigts ou ouvrir et fermer les mains. Une évaluation objective de ces tests fournit les informations les plus précises sur la gravité de l’état d’un patient, ce qui permet de mieux éclairer les décisions de traitement. Cependant, les appareils de capture de mouvement objectifs sont souvent coûteux ou n’ont la capacité de mesurer qu’un seul type de mouvement. Par conséquent, la plupart des neurologues doivent procéder à des évaluations subjectives de la fonction motrice de leurs patients, généralement en observant simplement les patients pendant qu’ils effectuent différentes tâches.
La nouvelle étude dirigée par Hopkins visait à déterminer si le logiciel d’estimation de pose développé par l’équipe de recherche pouvait suivre le mouvement humain aussi précisément que les inspections visuelles manuelles, image par image, des enregistrements vidéo de patients effectuant des mouvements.
« Notre objectif était de développer une méthode rapide, peu coûteuse et facilement accessible pour mesurer objectivement les mouvements d’un patient sur plusieurs extrémités », explique l’auteur principal de l’étude, Ryan Roemmich, Ph.D., professeur adjoint au Département de médecine physique et de réadaptation à Johns Hopkins University School of Medicine et scientifique du mouvement humain au Kennedy Krieger Institute.
L’équipe de recherche a demandé à 10 sujets en bonne santé âgés de 24 à 33 ans d’enregistrer une vidéo sur smartphone d’eux-mêmes effectuant cinq tâches souvent assignées aux patients en neurologie lors des évaluations de la fonction motrice : tapotements des doigts, fermetures des mains, tapotements des orteils, tapotements du talon et rotations des mains. Les sujets ont effectué chaque tâche à quatre vitesses différentes. Leurs mouvements ont été suivis à l’aide d’un algorithme d’estimation de pose humaine disponible gratuitement, puis introduits dans le logiciel de l’équipe pour évaluation.
Les résultats ont montré que dans les cinq tâches, le logiciel a détecté avec précision plus de 96 % des mouvements détectés par la méthode d’inspection manuelle. Ces résultats ont résisté à plusieurs variables, notamment l’emplacement, le type de smartphone utilisé et la méthode d’enregistrement : certains sujets ont placé leur smartphone sur une surface stable et ont appuyé sur « enregistrer », tandis que d’autres ont demandé à un membre de la famille ou à un ami de tenir l’appareil.
Avec des résultats encourageants de leur échantillon de jeunes personnes en bonne santé, la prochaine étape de l’équipe de recherche consiste à tester le logiciel sur des personnes nécessitant des soins neurologiques. Actuellement, l’équipe collecte un large échantillon de vidéos de personnes atteintes de la maladie de Parkinson effectuant les cinq mêmes tâches motrices que les sujets sains.
« Nous voulons que toute personne disposant d’un smartphone ou d’une tablette puisse enregistrer une vidéo qui puisse être analysée avec succès par son médecin », déclare Roemmich. « Avec le développement ultérieur de ce logiciel d’estimation de pose, des évaluations motrices pourraient éventuellement être effectuées et analysées sans que le patient ait à quitter son domicile. »
Source de l’histoire :
Matériaux fourni par Médecine Johns Hopkins. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.
