Robotique de rééducation

La robotique de rééducation est le domaine de la recherche et de la médecine qui cherche à utiliser des robots comme outils de rééducation de fonctions motrices et/ou cognitives. Ce champ d'étude est dédié à la compréhension et à l'amélioration d'une rééducation assistée par un ou plusieurs dispositifs robotiques ; il s'agit ici d'assister ou compenser ou provisoirement remplacer certaines fonctions sensorimotrices[1] (par exemple liées aux bras, main[2],[3], jambe, poignet, cheville[4]…). Il s'agit aussi de développer des dispositifs d'assistance à l'entraînement thérapeutique[5] et d'évaluation des performances sensorimotrices (capacité à bouger)[6] du patient.

Ici, les robots sont surtout utilisés comme outils thérapeutiques de rééducation, et non comme appareils d'assistance ou prothèses permanentes[7],[8]. Des orthèses motorisées peuvent aussi être conçues pour fonctionner en coopération avec le corps intact, afin de l'aider à contrôler ses mouvements.

La robotique de rééducation est généralement bien tolérée par les patients. C'est un complément efficace aux thérapies utilisées chez les personnes souffrant de déficiences motrices, notamment dues à un accident vasculaire cérébral[9].

Aperçu modifier

La robotique de réadaptation est l'un des aspects, spécifique, du génie biomédical, de la réadaptation numérique[10] et une partie de l'interaction homme-robot. Dans ce domaine, cliniciens, thérapeutes et ingénieurs collaborent pour aider à la réadaptation des patients.

Il existe déjà des expérimentations de robots utilisés pour :

  • la réadaptation physique (Bertani et al., 2017)[11] ; Kim et al. (2917)[11],[12] ; Morone et al.(2017)[13] ; Veerbeek et al. (2017)[14] ;
  • la réadaptation cognitive[15] ; qui vise des patients spécifiques (ex. : enfants atteints de Troubles du spectre autistique (Pennisi et al., 2016)[16],[17] (qui ont souvent un intérêt spontané pour les robots et les jouets robotiques)[18],[19], d'enfants dyslexiques[20] ou des adultes plus âgés (Mewborn et al. (2017) 10.1007/S11065-017-9350-8 ; Mois et al. (2020)[21],[22].

Histoire modifier

Une Conférence internationale sur la robotique de réadaptation a lieu tous les deux ans, depuis 1989. Celle de 2019 à eu lieu à Toronto, dans le cadre de la RehabWeek[réf. nécessaire].

La robotique de rééducation a été introduite à la toute fin du XXe siècle pour aider des patients souffrant de troubles neurologiques[23] et leurs thérapeutes[24]. Ces premiers robots de rééducation notamment ont aidé des personnes souffrant de troubles du système nerveux à reconnaître des objets par le toucher.

Des robots de rééducation ont ensuite aussi utilisés dans le processus de récupération des patients handicapés en position debout, en équilibre et et en situation de marche[24].

Certains ont ensuite été également conçus pour suivre le rythme de travail et de récupération de la personne handicapée[25] ; certains intègrent la réalité virtuelle[26],[27] et ils pourraient peu à peu intégrer l'intelligence artificielle et à la fois être des robots d'assistance et de rééducation[28].

Dans les pays qui sont en phase de vieillissement de la population, alors que les services de réadaptation se multiplient, les thérapie réparatrice dédiées aux personnes âgées sont de plus en plus demandées ; elles peuvent aussi bénéficier de ce type de robotique[29].

Fonction modifier

Le robot de rééducation est conçu pour - dans le mesure du possible - tenir compte du niveau d'adaptabilité et des progrès (ou régressions) du patient.

Il aide ce dernier à faire des exercices actifs assistés, des exercices actifs contraints, des exercices résistifs actifs, des exercices passifs et des exercices adaptatifs.

Lors d'un exercice actif assisté, le patient bouge par exemple sa main dans une trajectoire prédétermée, et sans qu'aucune force ne la pousse ; alors que l'exercice actif contraint guidera le mouvement du bras s'il n'est pas conforme à l'exercice. L'exercice de résistance actif est un mouvement réalisé « contre » une force opposée[réf. nécessaire].

Avec les années, le nombre de robots de rééducation a augmenté, mais lentement, en raison des contraintes imposées par les protocoles d'essais cliniques. La robotique médicale et de rééducation est maintenant (années 2000) cependant de plus en plus utilisée pour la formation médicale, en chirurgie (chirurgie à distance notamment) et dans d'autres domaines ; parfois avec des reproches ou des plaintes concernant les robots autonomes (non asservis à une télécommande) associés à des risques de sécurité, de cybersécurité ou à un sentiment de malaise chez le patient. En termes juridiques et d'éthique médicale : est-il éthique de permettre à un robot de prendre des décisions susceptibles d'éventuellement affecter la santé et/ou le bien-être d'un patient ? En cas d'accident avec un robot autonome, qu'elle est la part de responsabilité du robot, du fabricant, du détenteur, de l’opérateur ou du patient ?

Avantages : le robot ne se lasse pas ; il soulage de thérapeute d'une partie de ses efforts physiques ; le processus ou l'exercice peuvent être répétés aussi souvent que nécessaire. Le robot peut mémoriser et fournir des mesures exactes d'amélioration ou de déclin des résultats du patient grâce aux capteurs de l'appareil[25]. Le robot de rééducation ne remplace pas un thérapeute expérimenté[24].

Le robot industriel classique est conçu pour des taches précises et répétitives. Le robot de rééducation doit, lui, être réglables, finement adaptable et programmable pour répondre à des besoins divers et évoluant dans le temps[25].

Intérêts de la robotique de rééducation modifier

En Espagne par exemple, le nombre de personnes handicapées (et en perte d'autonomie) nécessitant de l'aide croît avec le vieillissement de la population.

Dans ce contexte, le robot de rééducation a gagné en popularité, car à coût acceptable, il aide notamment les victimes d'AVC, avec des méthodes de facilitation neuromusculaire proprioceptive[24].

Le robot (pneumatique ou autre) aide les personnes ayant subi un accident vasculaire cérébral ou toute autre accident ou maladie ayant provoqué certains troubles moteurs[30].

La « thérapie par le miroir » utilise un miroir pour créer l'illusion (tromper le cerveau) qu’un mouvement a eu lieu sans douleur, ou pour créer un retour visuel positif d’un mouvement du membre affecté.
Une étude (2018) sur une thérapie de ce type, mais associant la réalité virtuelle et la robotique pour tout type de pathologie a conclu que : 1) Une grande partie de la recherche sur la thérapie par le miroir de deuxième génération est de très mauvaise qualité ; 2) Il manque des justifications fondées sur des données probantes pour mener de telles études ; 3) Il n'est pas pertinent de recommander aux professionnels et aux institutions de réadaptation d'investir dans de tels dispositifs[31].

Types de robots modifier

Certains appareils visent à restaurer la force et d'autres à réapprendre le contrôle fin des mouvements. D'autres encore peuvent réunir ces deux objectifs (ex. : robot Armeo® pour la rééducation des membres supérieurs après un AVC ou une blessure ; robot Lokomat® et robot GaitTrainer® pour la rééducation de la marche après un AVC ou une blessure…).

Deux grands types de robots sont utilisés pour la rééducation, avec chacun des avantages et limites :

Les robots basés sur des effecteurs terminaux, plus rapides à mettre en place, parfois portables, et plus adaptables.

Les exosquelettes, offrent une isolation articulaire plus précise, mais sont plus couteux et difficiles à adapter à des tailles et morphologies variées. Ils peuvent faciliter la rééducation de membres ou des mains, et parfois grandement améliorer l'autonomie du patient.

Domaines de recherche actuels modifier

Les exosquelettes de rééducation pourraient bénéficier des nombreux travaux en cours sur divers types d'exosquelettes.

Certains roboticiens de ce domaine tentent de mieux tirer parti de la neuroplasticité du cerveau humain pour améliorer le réapprentissage du contrôle du mouvement, ce qui implique parfois d'augmenter progressivement l'intensité et/ou la répétition d'un exercice.

Au XXIe siècle, la recherche sur la thérapie assistée par robot, pour les exercices d’entraînement cérébral[32], notamment de patients victimes d'AVC s'est beaucoup développée, avec l'espoir d'une thérapie moins chère et plus efficace[33].

C'est la rééducation post accident vasculaire cérébral qui a été la plus étudiée, en raison de sa prévalence en Amérique du Nord[7], mais la robotique de rééducation peut aussi bénéficier aux personnes (enfants y compris) atteintes de paralysie cérébrale[4] ou à celles qui se remettent une chirurgie orthopédique[33].

Un avantage supplémentaire de ce type de thérapie robotique adaptative est une diminution marquée de la spasticité et une amélioration du tonus musculaire du membre affecté. Différentes orientations spatiales du robot permettent des exercices allant de mouvements horizontaux à des mouvements verticaux, et diverses combinaisons dans les trois dimensions[7].

Références modifier

  1. (en) Bambi R. Brewer, Sharon K. McDowell et Lise C. Worthen-Chaudhari, « Poststroke Upper Extremity Rehabilitation: A Review of Robotic Systems and Clinical Results », Topics in Stroke Rehabilitation, vol. 14, no 6,‎ , p. 22–44 (PMID 18174114, DOI 10.1310/tsr1406-22, S2CID 207260716).
  2. (en) Sivakumar Balasubramanian, Julius Klein et Etienne Burdet, « Robot-assisted rehabilitation of hand function », Current Opinion in Neurology, vol. 23, no 6,‎ , p. 661–70 (PMID 20852421, DOI 10.1097/WCO.0b013e32833e99a4).
  3. (en) Doyoung Jeon Yongsuk Kang, 2012 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), , 192–197 p. (ISBN 978-1-4673-1497-8, DOI 10.1109/SII.2012.6427313, S2CID 21181553), « Rehabilitation robot control using the VSD method ».
  4. a et b (en) Konstantinos P. Michmizos, Stefano Rossi, Enrico Castelli et Paolo Cappa, « Robot-Aided Neurorehabilitation: A Pediatric Robot for Ankle Rehabilitation », IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 23, no 6,‎ , p. 1056–67 (PMID 25769168, PMCID 4692803, DOI 10.1109/TNSRE.2015.2410773).
  5. (en) Laura Marchal-Crespo et David J. Reinkensmeyer, « Review of control strategies for robotic movement training after neurologic injury », Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, vol. 6,‎ , p. 20 (PMID 19531254, PMCID 2710333, DOI 10.1186/1743-0003-6-20).
  6. (en) Sivakumar Balasubramanian, Roberto Colombo, Irma Sterpi et Vittorio Sanguineti, « Robotic Assessment of Upper Limb Motor Function After Stroke », American Journal of Physical Medicine & Rehabilitation, vol. 91, no 11 Suppl 3,‎ , S255–69 (PMID 23080041, DOI 10.1097/PHM.0b013e31826bcdc1, S2CID 34630716).
  7. a b et c (en) Hermano Krebs, Mark Ferraro, Stephen P. Buerger et Miranda J. Newbery, « Rehabilitation robotics: pilot trial of a spatial extension for MIT-Manus », Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, vol. 1, no 1,‎ , p. 5 (PMID 15679916, PMCID 544952, DOI 10.1186/1743-0003-1-5)
  8. (en) Mahdi Haghshenas-Jaryani, Rita M. Patterson, Nicoleta Bugnariu et Muthu B. J. Wijesundara, « A pilot study on the design and validation of a hybrid exoskeleton robotic device for hand rehabilitation », Journal of Hand Therapy, vol. 33, no 2,‎ , p. 198–208 (PMID 32423846, DOI 10.1016/j.jht.2020.03.024, S2CID 218688698).
  9. (en) Rami Alhamad, Nitin Seth et Hussein A. Abdullah, « Initial Testing of Robotic Exoskeleton Hand Device for Stroke Rehabilitation », Sensors, vol. 23, no 14,‎ , p. 6339 (ISSN 1424-8220, PMID 37514633, PMCID PMC10385738, DOI 10.3390/s23146339, lire en ligne, consulté le ).
  10. (en) Christian Grüneberg, « Technologies in Home-Based Digital Rehabilitation: Scoping Review », JMIR Rehabilitation and Assistive Technologies, vol. 10, no 1,‎ , e43615 (DOI 10.2196/43615, lire en ligne, consulté le ).
  11. a et b (en) Rachele Bertani, Corrado Melegari, Maria C. De Cola et Alessia Bramanti, « Effects of robot-assisted upper limb rehabilitation in stroke patients: a systematic review with meta-analysis », Neurological Sciences, vol. 38, no 9,‎ , p. 1561–1569 (ISSN 1590-1874 et 1590-3478, DOI 10.1007/s10072-017-2995-5, lire en ligne, consulté le ).
  12. (en) GaYeong Kim, SeungYeop Lim, HyunJong Kim et ByungJoon Lee, « Is robot-assisted therapy effective in upper extremity recovery in early stage stroke? —a systematic literature review », Journal of Physical Therapy Science, vol. 29, no 6,‎ , p. 1108–1112 (ISSN 0915-5287 et 2187-5626, PMID 28626337, PMCID PMC5468212, DOI 10.1589/jpts.29.1108, lire en ligne, consulté le ).
  13. (en) Giovanni Morone, Stefano Paolucci, Andrea Cherubini, Vincenzo Venturiero, Paola Coiro et Marco Iosa, « Robot-assisted gait training for stroke patients: current state of the art and perspectives of robotics », Neuropsychiatric Disease and Treatment,‎ , p. 1303—1311 (ISSN 1178-2021, DOI 10.2147/ndt.s114102).
  14. (en) Janne M. Veerbeek, Anneli C. Langbroek-Amersfoort, Erwin E. H. van Wegen et Carel G. M. Meskers, « Effects of Robot-Assisted Therapy for the Upper Limb After Stroke: A Systematic Review and Meta-analysis », Neurorehabilitation and Neural Repair, vol. 31, no 2,‎ , p. 107–121 (ISSN 1545-9683 et 1552-6844, DOI 10.1177/1545968316666957, lire en ligne, consulté le ).
  15. (en) Antonio Andriella, Alejandro Suárez-Hernández, Javier Segovia-Aguas et Carme Torras, « Natural Teaching of Robot-Assisted Rearranging Exercises for Cognitive Training », dans Social Robotics | 11th International Conference, ICSR 2019, Madrid, Spain, November 26–29, 2019, Proceedings, vol. 11876, Springer International Publishing, , 611–621 p. (ISBN 978-3-030-35887-7, DOI 10.1007/978-3-030-35888-4_57, lire en ligne).
  16. (en) Paola Pennisi, Alessandro Tonacci, Gennaro Tartarisco et Lucia Billeci, « Autism and social robotics: A systematic review », Autism Research, vol. 9, no 2,‎ , p. 165–183 (ISSN 1939-3792 et 1939-3806, DOI 10.1002/aur.1527, lire en ligne, consulté le ).
  17. (en) Fady Alnajjar, Massimiliano Cappuccio, Abdulrahman Renawi et Omar Mubin, « Personalized Robot Interventions for Autistic Children: An Automated Methodology for Attention Assessment », International Journal of Social Robotics, vol. 13, no 1,‎ , p. 67–82 (ISSN 1875-4791 et 1875-4805, DOI 10.1007/s12369-020-00639-8, lire en ligne, consulté le ).
  18. (en) Momotaz Begum, Richard W. Serna, David Kontak et Jordan Allspaw, « Measuring the Efficacy of Robots in Autism Therapy: How Informative are Standard HRI Metrics' », HRI '15: Proceedings of the Tenth Annual ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (conférence), ACM,‎ , p. 335–342 (ISBN 978-1-4503-2883-8, DOI 10.1145/2696454.2696480, lire en ligne, consulté le ).
  19. (en) Jaishankar Bharatharaj, Loulin Huang, Rajesh Mohan et Ahmed Al-Jumaily, « Robot-Assisted Therapy for Learning and Social Interaction of Children with Autism Spectrum Disorder », Robotics, vol. 6, no 1,‎ , p. 4 (ISSN 2218-6581, DOI 10.3390/robotics6010004, lire en ligne, consulté le ).
  20. Gabriela Gladiola Andruseac, Raluca Ioana Adochiei, Alexandru Pasarica et Felix-Constantin Adochiei, « Training program for dyslexic children using educational robotics », 2015 E-Health and Bioengineering Conference (EHB) (conférence), IEEE,‎ , p. 1–4 (ISBN 978-1-4673-7544-3, DOI 10.1109/EHB.2015.7391547, lire en ligne, consulté le ).
  21. (en) George Mois, Bailey A. Collete, Lisa M. Renzi-Hammond et Laura Boccanfuso, « Understanding Robots' Potential to Facilitate Piano Cognitive Training in Older Adults with Mild Cognitive Impairment », HRI '20: Companion of the 2020 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (conférence), ACM,‎ , p. 363–365 (ISBN 978-1-4503-7057-8, DOI 10.1145/3371382.3378299, lire en ligne, consulté le ).
  22. Fengpei Yuan, Elizabeth Klavon, Ziming Liu et Ruth Palan Lopez, « A Systematic Review of Robotic Rehabilitation for Cognitive Training », Frontiers in Robotics and AI, vol. 8,‎ (ISSN 2296-9144, PMID 34046433, PMCID PMC8144708, DOI 10.3389/frobt.2021.605715, lire en ligne, consulté le ).
  23. (en) Francesca Gimigliano, Angela Palomba, Chiara Arienti et Giovanni Morone, « Robot-assisted arm therapy in neurological health conditions: rationale and methodology for the evidence synthesis in the CICERONE Italian Consensus Conference », European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine, vol. 57, no 5,‎ , p. 824–830 (ISSN 1973-9095, PMID 34128606, DOI 10.23736/S1973-9087.21.07011-8, S2CID 235439893 dl=11392/2474755, lire en ligne).
  24. a b c et d (en) Isela Carrera, Héctor A. Moreno, Roque Saltarén et Carlos Pérez, « ROAD: domestic assistant and rehabilitation robot », Medical & Biological Engineering & Computing, vol. 49, no 10,‎ , p. 1201–1211 (PMID 21789672, DOI 10.1007/s11517-011-0805-4, S2CID 1171144, lire en ligne).
  25. a b et c (en) Marko Munih et Tadej Bajd, « Rehabilitation robotics », Technology and Health Care, vol. 19, no 6,‎ , p. 483–95 (PMID 22129949, DOI 10.3233/THC-2011-0646).
  26. (en) Jennyfer Ansado, Clelia Chasen, Stéphane Bouchard et Georg Northoff, « How brain imaging provides predictive biomarkers for therapeutic success in the context of virtual reality cognitive training », Neuroscience & Biobehavioral Reviews, vol. 120,‎ , p. 583–594 (DOI 10.1016/j.neubiorev.2020.05.018, lire en ligne, consulté le ).
  27. (en) Lal Bozgeyikli, Evren Bozgeyikli, Matthew Clevenger et Andrew Raij, « VR4VR: vocational rehabilitation of individuals with disabilities in immersive virtual reality environments », PETRA '15: Proceedings of the 8th ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments (conférnce), ACM,‎ , p. 1–4 (ISBN 978-1-4503-3452-5, DOI 10.1145/2769493.2769592, lire en ligne, consulté le ).
  28. (en) Philipp Beckerle, Gionata Salvietti, Ramazan Unal et Domenico Prattichizzo, « A Human–Robot Interaction Perspective on Assistive and Rehabilitation Robotics », Frontiers in Neurorobotics, vol. 11,‎ (ISSN 1662-5218, PMID 28588473, PMCID PMC5440510, DOI 10.3389/fnbot.2017.00024, lire en ligne, consulté le ).
  29. (en) H. I. Krebs et B. T. Volpe, « Rehabilitation Robotics », dans Handbook of Clinical Neurology, vol. 110, Elsevier, , 283–294 p. (ISBN 978-0-444-52901-5, PMID 23312648, PMCID PMC4688009, DOI 10.1016/b978-0-444-52901-5.00023-x, lire en ligne).
  30. Candace Tefertiller, Beth Pharo, Nicholas Evans et Patricia Winchester, « Efficacy of rehabilitation robotics for walking training in neurological disorders: A review », The Journal of Rehabilitation Research and Development, vol. 48, no 4,‎ , p. 387–416 (PMID 21674390, DOI 10.1682/JRRD.2010.04.0055).
  31. Nelly Darbois, Albin Guillaud et Nicolas Pinsault, « Does Robotics and Virtual Reality Add Real Progress to Mirror Therapy Rehabilitation? A Scoping Review », Rehabilitation Research and Practice, vol. 2018,‎ , p. 6412318 (PMID 30210873, PMCID 6120256, DOI 10.1155/2018/6412318).
  32. (en) Antonio Andriella, Carme Torras et Guillem Alenyà, « Cognitive System Framework for Brain-Training Exercise Based on Human-Robot Interaction », Cognitive Computation, vol. 12, no 4,‎ , p. 793–810 (ISSN 1866-9956 et 1866-9964, DOI 10.1007/s12559-019-09696-2, lire en ligne, consulté le ).
  33. a et b Michael Hillman, Advances in Rehabilitation Robotics, vol. 306, coll. « Lecture Notes in Control and Information Science », , 25–44 p. (ISBN 978-3-540-44396-4, DOI 10.1007/10946978_2), « 2 Rehabilitation Robotics from Past to Present – A Historical Perspective ».

Voir aussi modifier

Bibliographie modifier

Articles modifier

Ouvrages modifier

Articles connexes modifier

Liens externes modifier

  • Notice dans un dictionnaire ou une encyclopédie généralisteVoir et modifier les données sur Wikidata :