Apporter de la précision à la santé musculo-squelettique | Nouvelles du MIT

Un clinicien enquêtant sur une blessure musculaire commencera généralement l’examen avec des questions sur les antécédents médicaux du patient et comment ils pensent que la blessure s’est produite. Le clinicien peut alors placer ses mains sur la zone blessée et demander au patient de se déplacer. Souvent, les seules données quantitatives recueillies au cours du processus proviennent de la demande au patient d’utiliser une échelle de douleur de 1 à 10.

Comparez cela à la routine pour traiter une fièvre ou une pression artérielle élevée. Un médecin ou une infirmière peut effectuer un test simple et quantifier le problème. Une fois le traitement commencé, ils peuvent mesurer les progrès du patient et déterminer à quel point ils sont loin d’une ligne de base saine.

C’est le genre d’approche précise et basée sur les données que la startup Figur8 apporte au diagnostic et au traitement musculo-squelettiques. La société, fondée par le PDG Nan-Wei Gong SM ’09, PhD ’13, a créé un système basé sur des capteurs qui peut suivre les mouvements du corps et l’activité musculaire pour quantifier la gravité des blessures, aider les médecins à créer des plans de traitement et mesurer l’amélioration.

« Figur8 est un système de diagnostic musculo-squelettique », explique Gong, qui est actuellement affilié à la recherche Media Lab. « C’est une solution pour le clinicien et le patient pour identifier le risque de blessure, la source de blessure, et pour quantifier la récupération dans une catégorie de santé qui ne dispose traditionnellement pas de beaucoup de données scientifiques facilement disponibles. »

Figur8 travaille dans des cliniques de santé pour recueillir des données qui amélioreront ses modèles prédictifs basés sur l’IA. Il atteint ces cliniques en s’associant avec des assureurs et des employeurs. Le système de la société a déjà été utilisé pour aider des milliers de patients, et Gong affirme que le système sera en mesure d’aider à diagnostiquer et à traiter 80 pour cent des blessures musculo-squelettiques d’ici la fin de cette année.

À plus long terme, Gong pense que le système de Figur8 pourrait améliorer le type de soins à domicile qui a monté en flèche pendant la pandémie.

« Notre vision est de créer un outil d’autodiagnostic que les patients peuvent utiliser avec leurs médecins », explique Gong. « S’il est assez facile de s’auto-administrer à la maison, nous pouvons réduire les visites en personne à l’avenir. Le bon outil peut résoudre le casse-tête des soins musculo-squelettiques à domicile, des étapes diagnostiques aux étapes thérapeutiques.

Figur8 est la dernière étape de Gong dans l’entrepreneuriat. En 2013, elle a terminé son doctorat dans le Responsive Environments Group du Media Lab sous la direction de Joe Paradiso, professeur Alexander W. Dreyfoos au MIT. Son travail s’est concentré sur la combinaison de données provenant de nouvelles conceptions de capteurs. Le travail a conduit à une collaboration avec Ahmed Kirmani SM ’10, PhD ’15, Andrea Colaco SM ’10, PhD ’14 et le professeur Vivek K. Goyal, qui construisaient des algorithmes pour suivre les gestes de la main.

Tout en poursuivant leur doctorat, les chercheurs ont créé une société appelée 3dim Technologies pour apporter la reconnaissance gestuelle aux smartphones et autres appareils. Ils ont ensuite breveté une technologie qui permettait aux utilisateurs d’interagir avec des appareils en faisant des mouvements de la main dans les airs.

La société a remporté le concours d’entrepreneuriat de 100 000 $ du MIT en 2013 et a suscité un vif intérêt de la part de l’industrie. Il a été racheté par Google en 2014.

« [3dim] a été une expérience formidable qui m’a aidé à comprendre ce que signifie commercialiser un projet de recherche et élaborer un plan d’affaires », a déclaré Gong. « Je n’aurais jamais parcouru ce nouveau chemin sans lui. »

Suite à ce succès, Gong a continué au MIT en tant qu’affiliée de recherche au Media Lab, un poste qu’elle a occupé pendant les sept dernières années. En 2017, elle a décidé de créer une nouvelle entreprise basée sur des capteurs portables.

« La communauté du MIT est une communauté formidable », déclare Gong. « C’est différent des autres écoles parce que les étudiants du MIT créent des entreprises de technologie profonde. … [Figur8’s] système de capteurs n’est pas une retombée de mon travail de doctorat, mais tout le concept d’utilisation de dispositifs portables pour quantifier la biomécanique est né d’une collaboration entre [the Responsive Environments Lab] et le Massachusetts General Hospital il y a plus de 20 ans. Aujourd’hui, Figur8 travaille avec le même groupe de cliniciens qui étudient les wearables avec le MIT depuis des décennies.

Figur8 a reçu le soutien du fonds E14 affilié à Media Lab et a passé les premières années à développer une plate-forme basée sur des capteurs, des algorithmes et des logiciels propriétaires pour aider les utilisateurs à comprendre et à répondre à ces résultats.

D’autres systèmes de suivi de mouvement 3D à grande vitesse utilisent des dizaines de caméras coûteuses montées autour d’une pièce. Vous voyez ces systèmes lorsque les studios hollywoodiens vous montrent des scènes de films avant que les effets spéciaux ne soient ajoutés, révélant des acteurs en costumes de spandex recouverts de points chargés de capteurs.

« Nous avons conçu un système portable qui cartographie les articulations, les groupes musculaires et les mouvements minuscules, et maintenant nous sommes plus précis que le système qui coûte des centaines de milliers de dollars », a déclaré Gong. « Notre système représentera peut-être 5 % du coût du principal système de suivi de la vision, car nous n’avons pas besoin des marqueurs, nous n’avons pas besoin de la salle ou du superordinateur en arrière-plan – tout est calculé sur votre mobile. application.

Gong dit que la configuration de Figur8 est également plus rapide que la configuration de systèmes traditionnels. Pour une évaluation complète du corps, les utilisateurs attachent sept capteurs sur leur corps. Pour évaluer un groupe musculaire ou une articulation spécifique, le système fonctionne avec seulement un ou deux capteurs. Les capteurs envoient des données à une application mobile qui guide les utilisateurs à travers une série de mouvements similaires à un examen physique. Le système utilise une technologie appelée mécanomyographie de surface, qui suit de minuscules mouvements musculaires pour mesurer les contractions et autres activités musculaires. Un rapport est ensuite généré automatiquement qui montre les différences entre les performances musculo-squelettiques d’une personne en bonne santé et celles de l’utilisateur.

« Le rapport vous permet de mettre en évidence les anomalies de contraction et de qualité musculaire, ainsi que l’amplitude des mouvements, et vous pouvez suivre les progrès », explique Gong. « Vous entendrez un physiothérapeute ou un entraîneur dire : « Je peux dire quelle blessure vous avez à la façon dont vous marchez ». Cela demande beaucoup d’expérience. Nous avons traduit cela en données et analyses.

Lorsque la pandémie a perturbé pour la première fois les procédures de soins de santé non essentielles, Gong a vu le système de Figur8 comme un moyen d’apporter l’augmentation de la télémédecine aux blessures musculo-squelettiques. Elle pense que l’entreprise est sur la bonne voie pour remplir cette mission.

« La vision pour la prochaine génération de ce produit est de permettre à tout le monde d’y avoir accès à la maison. »