Un exosquelette connecté au cerveau permet à un patient tétraplégique de marcher grace à l'AI

IA exosquelette medecine
IA exosquelette medecine

Grâce à une neuroprothèse et à un système de machine learning développés par des chercheurs de Clinatec (CEA, CHU Grenoble Alpes), un tétraplégique a réussi à commander les mouvements d’un exosquelette uniquement grâce à son activité cérébrale. Un moment historique pour la recherche dans le domaine des interfaces hommes-machines.

Première mondiale : un patient tétraplégique est parvenu à se déplacer et à contrôler ses deux bras grâce à un exosquelette contrôlé par la pensée, une première mondiale. C’est la percée du projet Brain Computer Interface (BCI), dans le cadre d'un essai clinique d'un système à base de neuroprothèse réalisé à Clinatec (CEA, CHU Grenoble Alpes) sur un homme de 28 ans depuis juin 2017. Les résultats de cet essai, dirigé par le professeur Alim-Louis Benabid, ont été publiés dans la revue The Lancet Neurology ce 3 octobre.

 

Chez un patient tétraplégique, les signaux transmis par le cortex cérébral n’atteignent pas les membres à cause d’une lésion de la moelle épinière. Un exosquelette peut agir à la place des membres du patient, mais il faut que celui-ci puisse le commander. « La grande innovation de ce dispositif est de pouvoir mesurer [...] en haute résolution l’activité électrique dans le cerveau correspondant à des intentions de mouvement du patient puis de les transmettre en temps réel et sans fil vers un ordinateur pour les décoder afin de contrôler les mouvements des 4 membres de l’exosquelette », développe le communiqué publié par Clinatec.

L'IA pour traduire les signaux du cerveau en intentions de mouvement
Cette « activité électrique » est récoltée sous forme d’électrocorticogrammes (ECoG) par la neuroprothèse Wimagine, une matrice de 64 électrodes en contact avec la dure-mère, une membrane rigide qui entoure le cerveau et la moelle épinière. Deux dispositifs Wimagine ont été implantés en juin 2017 « au niveau des zones sensorimotrices supérieures du cerveau » du patient, soit au-dessus de la dure-mère. Les électrocorticogrammes sont ensuite interprétés en « intentions de mouvements » grâce à des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique (machine learning) développés par des ingénieurs du CEA-List. Le tout est traité par des logiciels qui permettent de contrôler les mouvements de l’exosquelette.

Cette percée des chercheurs de Clinatec témoigne des progrès étonnants des interfaces cerveau-machine. Le deep learning et sa capacité à identifier, à partir de masses de données, des corrélations auparavant invisibles ont dopé la recherche dans le domaine. Une recherche à laquelle s'intéresse de près certaines entreprises du numérique toujours en quête d'interfaces toujours plus fluides avec leurs services. Alors que la commande vocale se diffuse, la commande mentale s'affiche en prochaine étape.

Une commande mentale qui intéresse aussi des géants du numérique
Facebook vient, par exemple, de racheter CTRL Labs, une start-up new-yorkaise qui développe un bracelet qui traduirait les impulsions électriques du cerveau en signaux numériques afin de contrôler des appareils par la pensée. Neuralink, une entreprise fondée en 2016 par Elon Musk, travaille sur un minuscule capteur destiné à être implanté dans le cerveau. Intel a annoncé, le même jour que la publication des travaux de Clinatec, le début de travaux de recherche en partenariat avec l'université de Brown sur une interface intelligente pour permettre aux personnes paralysées de retrouver leur mobilité. Les ambitions de Clinatec ou celles d'Intel sont vertueuses mais d’autres projets posent un certain nombre de questions éthiques : sécurité, confidentialité des données, responsabilité juridique...

 

 

 

Source: https://www.industrie-techno.com/ 

Pour en savoir plus: https://www.thelancet.com/journals/laneur/article/PIIS1474-4422(19)30321-7/fulltext 

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