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Zineb El Otmani Dehbi : Université Mohammed VI des sciences de la santé
Contexte : L'accident vasculaire cérébral (AVC) reste la troisième cause de décès et d'handicap combinés dans le monde. La plupart des survivants nécessitent des traitements intensifs de rééducation et de physiothérapie afin de réduire les effets d'incapacité et de récupérer les fonctionnalités perdues. La restauration de la marche après un AVC est une tâche majeure en neuro-rééducation.
Objectif : Améliorer la prise en charge et le suivi des résultats fonctionnels atteints après la rééducation à distance chez les personnes à mobilité réduite en post AVC est une alternative pour pallier au manque d’adhésion thérapeutique.
Méthodologie : Nous proposons d’établir un système intelligent de télé réhabilitation en utilisant les capteurs (accélération, gyroscope, et EMG), des outils de transfert de données (ZigBee, Cloud), combinés à des algorithmes d’intelligence artificielle.
Résultats : Un programme de diagnostic automatique intelligent permet le suivi précis de l’évolution de la réhabilitation des patients en post AVC à distance, le stockage de données et la prédiction de l’évolution de l’amélioration.
Conclusion: Ce travail permettra d’améliorer la qualité du suivi des patients en post AVC et de permettre un meilleur engagement à la rééducation.
Titre du colloque :