BOAT Innosuisse
En bref
Composants mécaniques à haute valeur ajoutée
Innosuisse
Swibrace SA, Hôpital de l'île Berne, Idiap
Bernard Masserey
Répertoire des compétences
avril 2019 - décembre 2021
Génération automatisée d’attelles pour le traitement orthopédique anatomique de fractures
Grâce aux progrès récents en science des données et en fabrication additive, la génération d’attelles anatomiques personnalisées est actuellement possible.
L’insuffisance des attelles conventionnelles en termes de fixation des fragments osseux et de stabilité fait que, au stade actuel, plus de 80% des fractures de poignet et de cheville nécessitent une intervention chirurgicale. Même lorsque la fracture est stable, et donc non-opérée, les attelles plâtrées ou synthétiques conventionnelles sont très gênantes chez la plupart des patients. Pour remédier à ce problème, les attelles anatomiques personnalisées proposent un niveau beaucoup plus élevé de précision et d’adaptabilité. Ceci permet une immobilisation optimale de la fracture, donne plus de confort au patient, et réduit la probabilité d’une intervention chirurgicale.
Le projet Innosuisse BOAT a l’ambition de prendre ce qui se fait de meilleur en médecine, en mécanique des structures ainsi que dans le domaine du data-driven machine learning afin de créer un processus de production intégrée, commençant par l’imagerie du membre fracturé et allant jusqu’à la production de l’attelle personnalisée. L’objectif à long-terme de Swibrace, une start-up fondée à Fribourg en 2017, est en effet de fournir des solutions rapides et efficaces de production d’attelles personnalisées.
En partenariat avec la HEIA-FR, Swibrace a développé une attelle personnalisée obtenue à partir du scan 3D du membre fracturé. La génération de cette attelle se base sur des logiciels traditionnels de modélisation dont l’utilisation implique un ajustement manuel de la géométrie d’une attelle générique. Une contribution clé à l’innovation des attelles personnalisées est donc la création d’une approche automatisée basée sur le statistical machine learning.
L’institut de recherche Idiap, Swibrace SA, l’HEIA-FR et l’Inselspital Bern conjuguent leurs efforts afin de rendre possible l’enregistrement de membres fracturés et l’automatisation du design en ajustement géométriquement l’attelle au membre du patient (tout en considérant le gonflement post-traumatique), le tout de manière rapide et rentable. La participation de l’Inselspital est essentielle pour analyser et améliorer la qualité des attelles dans un processus de tests cliniques mené dans le respect des normes éthiques.