Mouvement humain, orthopédie, médecine sportive et méthodes digitales (HOSD)

activités

L’objectif de la plateforme HOSD est de comprendre et d’exploiter, en vue d’essais et de pratiques cliniques, la manière dont, chez l’homme, le mouvement et l’activité physique, leurs dimensions comportementales et fonctionnelles, ainsi que leurs dimensions de performance (sportive) font office dans de nombreux domaines pathologiques de mesures de résultats, de biomarqueurs de diagnostic (précoce) et de modalité de traitement, de prévention ou de retardement. Cela s’applique en particulier aux régions du corps où le système locomoteur est directement affecté, p. ex. en cas de blessures orthopédiques et sportives, ainsi qu’aux régions où les effets des lésions sont moins directs, mais perceptibles. C’est le cas des maladies neurodégénératives et d’autres maladies non transmissibles (NCD), comme le cancer, le diabète, la sclérose en plaques ou le vieillissement, qui représentent un fardeau socioéconomique élevé pour le patient. Ici les profils d’activité physique et les schémas de mouvement sont également pertinents pour la stratification du patient lors d’essais cliniques. 

Nous menons et soutenons des recherches relatives à l’évaluation systématique de la biomécanique du mouvement humain, du comportement en matière d’activité physique, de la performance fonctionnelle et de la biométrie associée au moyen de méthodes de laboratoire (capture de mouvement 3D, plateformes de force). Des méthodes portatives, mobiles ou à distance pour les mesures hors laboratoire et en champ libre, ainsi que le suivi en vie réelle au moyen notamment de dispositifs portables, de capteurs ou d’autres outils numériques, notamment des autodéclarations électroniques par le patient, des méthodes d’échantillonnage des expériences, ainsi que des approches multimodales sont également employées. Nos activités comprennent la mise en place, la sélection, la configuration, la validation technique et clinique, ainsi que l’application de telles méthodes dans la recherche et la pratique clinique, et ce, de façon translationnelle (du laboratoire au lit du patient et vice versa) et transversale (à travers les disciplines et les maladies). Ces activités se situent naturellement à l’interface du traitement de biosignaux et des méthodes de la science des données, telles que l’apprentissage automatique.