Système intelligent de mesure physiologique et biomécanique embarqué pour Vélo à assistance électrique

Nom thésard-e : Eli Gabriel Avina Bravo Nom Laboratoire principal : LAAS - Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes

Autre(s) personne(s) impliquée(s) : Georges SOTO ROMERO

Résumé : Conception, développement et validation d'un système intelligent de mesure physiologique et biomécanique embarqué : Vélo à assistance électrique avec IA pour les interventions thérapeutiques et la prévention santé.

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Site web : https://cloud.fabmob.io/s/atBqBSiRefLwNeK

Description détaillée : Selon les projections de l'Organisation mondiale de la santé (OMS), il est estimé qu'en 2050, plus de 22 % de la population mondiale aura 60 ans ou plus. Cette évolution démographique s'accompagne d'une prévalence croissante des maladies chroniques. En France, une personne sur quatre souffre actuellement d'une maladie chronique, un chiffre qui atteint trois personnes sur quatre chez les personnes âgées de 65 ans et plus. Ces maladies contribuent de manière significative à la mortalité, représentant 74 % du nombre total de décès en 2019. Heureusement, bon nombre de ces affections peuvent être prévenues ou retardées en suivant les recommandations d'activité physique de l'OMS. De nombreuses études ont démontré l'impact profond de l'activité physique sur la prolongation de l'espérance de vie et l'amélioration de la qualité de vie de la population. Dans cette optique, les objectifs de recherche de cette étude s'inscrivent dans le domaine de la Gestion de la santé prédictive (PHM) et de la prescription du sport, en mettant l'accent sur le parcours de soins des patients atteints de maladies chroniques. Cependant, la modalité précise du contrôle, en particulier le mécanisme de rétroaction concernant le comportement des individus pendant l'activité physique, reste à déterminer. Pour relever ce défi, le projet propose la mise en place d'un dispositif médical connecté, spécifiquement un vélo à assistance électrique intégré à une intelligence artificielle embarquée. Cette combinaison vise à recueillir des données et à contribuer à la prévention des pathologies chroniques chez les individus. L'effort scientifique principal consiste à concevoir et intégrer une architecture matérielle et logicielle innovante et adaptable, en incorporant des capteurs de pointe utilisant une technologie flexible. Ce cadre permet la surveillance à la fois des cyclistes occasionnels et expérimentés pendant leur pratique, en permettant un contrôle intelligent du niveau d'assistance électrique et la mise en oeuvre d'instructions médicales basées sur des évaluations médicales préalables.

Thème : Véhicules intermédiaires, eXtrême Défi, Vélo et Mobilités Actives

Tags : santé

Défi associé : L'extrême défi ADEME

Commun produit / utilisé :

Communauté d'intérêt : Communauté de l'eXtrême Défi

Texte libre :