Comment les prothèses robotiques modifiées pourraient aider à résoudre les problèmes de hanche et de dos chez les personnes amputées
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Des chercheurs ont mis au point un nouvel algorithme qui combine deux processus de personnalisation des prothèses robotisées. Cet algorithme permet d'optimiser les mouvements du membre prothétique et, pour la première fois, d'aider l'utilisateur à adopter une démarche plus naturelle. Cette nouvelle approche peut contribuer à restaurer et à maintenir différents aspects de la mobilité, dans le but de répondre aux problèmes de santé liés à une amputation.
« Les algorithmes conçus pour améliorer le comportement des prothèses robotiques ne sont pas nouveaux, mais il s'agit du premier algorithme qui améliore également de manière holistique le comportement physique de la personne interagissant avec ces prothèses », explique Varun Nalam, co-responsable et co-auteur correspondant d'un article sur ces travaux.
« Lorsqu’une personne subit une amputation au-dessus du genou, cela affecte sa mobilité », souligne Varun Nalam, professeur adjoint de recherche au département conjoint de génie biomédical Lampe de l’Université d’État de Caroline du Nord et de l’Université de Caroline du Nord à Chapel Hill. « Cela peut entraîner des douleurs lombaires, des problèmes de hanche, etc. Jusqu’à présent, les prothèses robotiques se sont concentrées sur la reproduction des mouvements de l’articulation manquante. Ainsi, par exemple, le logiciel qui gère le fonctionnement des prothèses de genou robotisées s’est exclusivement concentré sur l’optimisation du mouvement de l’articulation prothétique. »
« Notre objectif était de développer un nouvel algorithme permettant de réaliser deux choses », lance Varun Nalam. « Nous voulons garantir le bon fonctionnement de la prothèse de genou, mais aussi veiller à ce que le corps de l’utilisateur retrouve les mêmes mouvements qu'avant l'amputation. Cela lui permet non seulement de bénéficier d'une amplitude de mouvement complète, mais contribue également à prévenir les douleurs lombaires, les problèmes de hanche, etc. »
Cette nouvelle recherche s'appuie sur des travaux antérieurs au cours desquels les chercheurs ont développé un système intelligent de réglage des prothèses de genou motorisées. Ce système permettait aux patients de marcher confortablement avec la prothèse en quelques minutes, au lieu des heures nécessaires pour un réglage effectué par un professionnel de santé qualifié. Il s'agissait du premier système à reposer exclusivement sur l'apprentissage par renforcement pour régler une prothèse robotisée.
« Ces travaux ont permis d'obtenir un contrôle optimal de la prothèse grâce à un algorithme d'apprentissage par renforcement », précise Helen Huang, auteure principale de l'article et professeure émérite de génie biomédical à l'Institut Lamp. « Toutefois, ils se concentraient uniquement sur le comportement de la prothèse. Dans ces nouveaux travaux, nous avons perfectionné ce système précédent en développant un nouvel algorithme qui utilise l'apprentissage par renforcement inverse pour prendre en compte les mouvements de la prothèse et de l'utilisateur. »
La prothèse de genou robotisée intègre des capteurs permettant de suivre ses mouvements. Lors des tests de validation de principe, les chercheurs se sont également intéressés aux mouvements de la hanche de l'utilisateur, surveillés grâce à des capteurs connectés à ce dernier.
« Le nouvel algorithme prend essentiellement en compte le mouvement des deux articulations – le genou prothétique et la hanche de l’utilisateur – et ajuste le comportement du genou prothétique pour aider l’utilisateur à reproduire le mouvement naturel de sa hanche », renchérit Varun Nalam.
« Bien que nous nous soyons concentrés sur le mouvement des hanches pour cette étude, l'algorithme pourrait également être utilisé pour aider les utilisateurs à améliorer leurs mouvements du tronc, leur marche symétrique ou d'autres aspects de la performance humaine », explique Helen Huang.
Pour tester le nouvel algorithme, les chercheurs ont recruté cinq participants : deux personnes amputées au-dessus du genou et trois personnes non amputées. Les cinq participants ont réalisé une série de tâches à l’aide d’une prothèse de genou robotisée dans deux conditions différentes. Dans la première condition, le genou était commandé par un logiciel intégrant uniquement l’ancien système de contrôle. Dans la seconde condition, le logiciel intégrait la nouvelle combinaison d’algorithmes.
« Le principal résultat de cette étude est que l’intégration du nouvel algorithme a amélioré l’amplitude de mouvement de la hanche chez les cinq sujets, ce qui démontre son impact positif sur la santé de cette articulation », met en avant Varun Nalam. « Nous avons également constaté que le nouvel algorithme a modifié la démarche des participants, leur procurant ainsi une sensation de mouvement plus naturelle. Par exemple, leurs pas étaient plus longs. »
« Concrètement, les prochaines étapes consistent à collaborer avec les cliniciens afin d’observer l’impact de cette approche sur le bien-être des utilisateurs au fil du temps », explique Huang. « Nous souhaitons également travailler avec les entreprises qui fabriquent des prothèses robotiques afin d’étudier les questions liées à l’intégration de cette approche dans leurs logiciels. »
« D’un point de vue de recherche, nous souhaitons déterminer comment cette approche peut être utilisée pour aider à étudier divers comportements locomoteurs humains », explique Varun Nalam.
L'article intitulé « Addressing Human-Robot Symbiosis via Bilevel Optimization of Robotic Knee Prosthesis Control » est publié dans la revue IEEE Transactions on Robotics . Wentao Liu, ancien doctorant au sein du département conjoint de génie biomédical Lampe, en est le co-auteur principal. Jennie Si, professeure de génie électrique, informatique et énergétique à l'Arizona State University, en est la co-auteure correspondante.
https://news.ncsu.edu/2025/11/modified-prosthetics-help-amputees