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Equipements de production & Techniques de fabrication > Impression 3D

Réinventer les arthroplasties du genou avec la fabrication additive et l’IA

Publié le 08 décembre 2020 par Patrick RENARD
Source : GE Additive
Embases tibiales en chrome-cobalt imprimées avec une machine Arcam EBM Q10plus.

Personnaliser : c'est le credo du fabricant italien Rejoint, qui s'est lancé dans l'impression 3D de prothèses de genou en chrome-cobalt spécifiques à chaque patient, à l'aide d'une machine de GE Additive. Une personnalisation optimisée grâce à l'intelligence artificielle.

Jusqu'à une période récente, le marché de l'arthroplastie du genou se composait uniquement de systèmes prothétiques standard, avec une gamme limitée de tailles disponibles. Or, un dimensionnement correct et précis est l'un des facteurs critiques de la réussite de ce type d'intervention, désormais cliniquement courante, mais au succès toujours un peu hypothétique.

Fondée en 2015, l’entreprise italienne Rejoint est entrée sur ce marché en se démarquant par des solutions sur mesure, spécifiques à chaque patient, à base d'impression 3D et d'intelligence artificielle.

En ce qui concerne la fabrication additive, l’entreprise cherchait l’équipement le mieux adapté pour produire des prothèses personnalisées en chrome-cobalt. Elle a évalué deux procédés, DMLM et EBM, pour finalement opter pour le système Arcam EBM Q10plus de GE Additive. « Les connaissances et le soutien à l'industrialisation que GE nous a apportés ont joué en faveur de cette décision », souligne Gian Guido Riva, PDG de Rejoint.

Pour produire chaque prothèse, Rejoint commence par modéliser en 3D les données d’imagerie (CT Scan) du patient. Des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) sont ensuite utilisés pour analyser les images et identifier la taille la plus appropriée.

L'IA est employée pour comparer l'anatomie unique du patient sur plusieurs milliers de dimensions prothétiques, chaque possibilité offrant une multitude de variables dimensionnelles dans les zones spécifiques de l'implant.

Le chirurgien se voit alors proposer la configuration optimale, pour positionner les composants prothétiques mais aussi pour simuler l'opération. Cette analyse constitue la base de la production de la prothèse et des outils spécifiques au patient pour la planification de l'intervention (laquelle est réalisée à l'aide d'outils de chirurgie assistée par ordinateur).

Améliorer la conception avec des données pré- et post-opératoires

« Disposer de toutes ces données de conception nous a fait réaliser que nous pouvions les optimiser en les reliant à des informations enregistrées lors de l'opération », explique Gian Guido Riva. « Pour cela, il faut collecter des mesures pré- et post-opératoires, par exemple sur la manière dont le patient exerce des contraintes sur sa jambe ou plie son genou. C'est possible grâce à des dispositifs portables comme des bandeaux et des chaussettes équipés de capteurs ».

Cette approche innovante permet d’identifier une série de corrélations qui retracent l’ensemble du processus, de la planification pré-opératoire interactive à la phase de rééducation.

Selon le professeur Maurilio Marcacci, chef du centre de reconstruction articulaire du genou de l'hôpital de recherche Humanitas de Milan, qui a réalisé la première pose d’un implant ainsi produit, l’approche de Rejoint se traduit par un degré élevé de satisfaction des patients, sans précédent dans ses nombreuses années d'expérience.

Les évolutions à venir

Rejoint est engagé auprès de la FDA dans une procédure 510 (k) pour pouvoir accéder au marché américain. L’autorisation est prévue pour le premier semestre 2021.

L’entreprise travaille avec GE Additive pour réduire les coûts de production, en se concentrant sur la réduction des temps de cycle et l'optimisation des paramètres, y compris par le développement de stations de contrôle de production à distance.

Pour les patients plus jeunes, Rejoint développe également un système prothétique à un seul compartiment associé à une approche chirurgicale mini-invasive robotisée.


www.ge.com

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