Lorsque le patient éduque sa prothèse

10. Alors qu'il faut beaucoup de temps pour apprendre à contrôler les neuroprothèses, une recherche de José del R. Millán, publiée dans Nature Scientific Reports, permettra de créer une nouvelle génération d'interfaces cerveau-machine facile d'utilisation et capable d'apprendre de ses erreurs. Les Brain-Machines Interfaces (BMI ou interfaces cerveau-machine) constituent un grand espoir pour des milliers de patients affectées par les maux les plus divers: amputées ou encore paralysées. Les patients équipés de ces équipements peuvent contrôler un membre artificiel grâce à des électrodes connectées - directement ou de façon non-invasiveau cerveau. Dans un article paru aujourd'hui dans Nature Scientific Reports, José Millán, titulaire de la Chaire Defitech en interfaces cerveau-machine, décrit l'application d'une technologie innovante qui pourrait permettre le développement d'une nouvelle génération de BMI non-invasives. La plupart des BMI fonctionnent en interprétant les variations de l'activité électrique du cerveau, notamment par le biais d'un électroencéphalogramme. Pour être efficace, une telle méthode requiert un entraînement important de la part des patients.