Theia 3D Aide Soignants À Prévenir Les Blessures
Imaginez un service de soins où chaque geste de repositionnement d’un patient n’est plus synonyme de risque pour le dos du soignant. Une réalité encore trop rare dans les hôpitaux canadiens, où les troubles musculo-squelettiques restent l’une des premières causes d’arrêt de travail. Pourtant, une technologie née à Toronto pourrait bien changer la donne, et ce sans coller le moindre marqueur réfléchissant sur le corps des soignants.
Une collaboration inédite entre Toronto et le Nouveau-Brunswick
Ce mardi, la société Theia a officialisé un partenariat avec des chercheurs du Nouveau-Brunswick. Leur objectif commun : évaluer scientifiquement si un dispositif de retournement de patients, le Vendlet fabriqué par DHG Denmark, allège réellement la charge physique des soignants. Pour y parvenir, ils s’appuient sur la plateforme de capture de mouvement 3D de Theia, capable de transformer de simples vidéos multi-caméras en données biomécaniques précises.
L’étude, dirigée par Michelle Cardoso de l’Université de Moncton et Wayne Albert, doyen à l’Université du Nouveau-Brunswick et responsable du laboratoire de performance occupationnelle, compare deux situations. D’un côté, les soignants qui retournent des « patients simulés » — en réalité des membres de l’équipe de recherche — à la force des bras. De l’autre, ceux qui utilisent le dispositif motorisé. Plus de 500 essais sont prévus. Les premiers résultats sont attendus pour décembre 2026.
Financée par la Workers’ Compensation Board, WorkSafe Saskatchewan et l’organisation Mitacs, cette recherche répond à un besoin criant. Selon le BC Nurses’ Union, les blessures musculo-squelettiques figurent parmi les motifs les plus fréquents de perte de temps dans le système d’indemnisation des travailleurs canadiens. Les soulèvements et transferts de patients restent les principaux coupables, concentrant une pression extrême sur le bas du dos.
Pourquoi la capture sans marqueurs change tout
Historiquement, mesurer précisément les angles articulaires et les efforts durant un geste de soins exigeait de coller des dizaines de marqueurs réfléchissants sur le corps du soignant et du patient. Une procédure longue, intrusive et quasi impossible à répéter sur des centaines d’essais en conditions quasi réelles. Marcus Brown, PDG de Theia, le résume sans détour :
Historiquement, cela aurait été très délicat — probablement impossible à réaliser.
– Marcus Brown, PDG de Theia
La solution de Theia s’affranchit de cette contrainte. Son moteur d’apprentissage automatique génère un modèle squelettique 3D à partir de vidéos ordinaires filmées sous plusieurs angles. Les données restent traitées localement, ce qui limite les risques liés à l’envoi d’images sensibles vers un cloud distant. Le résultat : des informations biomécaniques riches, obtenues plus rapidement et avec une charge logistique drastiquement réduite.
Cette approche ouvre la porte à des protocoles d’évaluation que les laboratoires n’osaient pas imaginer auparavant. Elle permet aussi d’observer les gestes dans des conditions plus naturelles, sans que le simple fait d’être « équipé » de capteurs n’altère le mouvement étudié.
Le dispositif Vendlet sous la loupe canadienne
Le Vendlet n’est pas un nouveau venu. Des études européennes ont déjà montré qu’il réduisait la contrainte physique lors du repositionnement d’un patient alité. Mais aucune validation robuste n’avait encore été menée dans le contexte canadien, avec ses particularités organisationnelles et ses normes de sécurité au travail. C’est précisément ce vide que l’équipe albertaine et monctonienne souhaite combler.
Wayne Albert souligne l’importance de données objectives :
Les mesures de Theia fournissent les preuves dont nous avons besoin pour évaluer de nouvelles technologies et déterminer quelles approches peuvent réduire les exigences physiques imposées aux soignants.
– Wayne Albert, Université du Nouveau-Brunswick
En croisant les trajectoires articulaires, les amplitudes de mouvement et les estimations de charge, les chercheurs pourront quantifier précisément l’impact du dispositif. Si les résultats confirment les bénéfices attendus, les établissements de santé disposeront d’arguments concrets pour investir dans des solutions d’aide à la manutention.
Theia3D : bien plus qu’un outil de laboratoire
Le produit phare de la startup torontoise, Theia3D, convertit les flux vidéo en une cartographie dynamique du mouvement. Chaque articulation est suivie dans l’espace, permettant d’analyser non seulement la posture globale, mais aussi les micro-compensations qui, à force de répétition, conduisent aux blessures chroniques.
Au-delà de la santé, la technologie a déjà séduit le monde du sport de haut niveau. L’an dernier, la NBA a sélectionné Theia parmi quatre partenaires de son programme pilote de biomécanique. L’objectif : aider les athlètes à comprendre et optimiser leurs gestes sur le terrain. Cette double expertise — santé et performance sportive — renforce la crédibilité de la plateforme auprès des laboratoires de recherche et des entreprises soucieuses de la sécurité de leurs employés.
Marcus Brown précise que Theia commercialise sa solution auprès de deux grands types de clients. D’un côté, les laboratoires académiques qui étudient la biomécanique. De l’autre, les entreprises qui cherchent à identifier les gestes répétitifs à risque et à concevoir des plans de formation adaptés. Sans dévoiler le chiffre exact, il indique que le chiffre d’affaires annuel dépasse les 5 millions de dollars canadiens.
Les enjeux concrets pour les soignants canadiens
Dans un système de santé sous tension, chaque arrêt de travail lié à une blessure musculo-squelettique pèse lourd. Remplacements, coûts de formation, perte d’expérience : les répercussions dépassent largement le simple dossier d’indemnisation. Réduire la charge physique des transferts et repositionnements pourrait donc améliorer à la fois la qualité de vie au travail et la continuité des soins.
Voici quelques leviers que l’étude actuelle pourrait éclairer :
- Quantification précise de la réduction de contrainte lombaire grâce au dispositif.
- Identification des phases du geste les plus à risque, même avec assistance mécanique.
- Comparaison entre techniques manuelles et assistées sur des centaines d’essais standardisés.
- Validation d’une méthode de mesure non intrusive adaptable à d’autres contextes hospitaliers.
Ces éléments, s’ils se confirment, offriront aux décideurs hospitaliers et aux organismes de prévention un socle de données solides pour orienter leurs investissements.
Une technologie qui respecte la vie privée
Dans un milieu où les images de patients et de soignants sont particulièrement sensibles, le choix de Theia de traiter les données localement n’est pas anodin. Aucune vidéo n’est envoyée vers des serveurs distants pour analyse. Cette architecture rassure les comités d’éthique et facilite l’obtention des autorisations nécessaires pour mener des études à grande échelle.
Elle ouvre également la voie à des déploiements futurs directement dans les unités de soins, sans que les équipes n’aient à s’inquiéter d’une fuite potentielle d’images. La confiance est un prérequis indispensable si l’on veut un jour utiliser ces outils en routine pour la formation continue ou l’évaluation ergonomique des postes de travail.
Perspectives au-delà de l’étude actuelle
Si les résultats de décembre 2026 s’avèrent positifs, plusieurs pistes se dessinent. D’abord, l’intégration progressive de dispositifs d’aide à la manutention dans les protocoles de soins canadiens. Ensuite, l’utilisation de la capture de mouvement 3D comme outil de formation : filmer un soignant, analyser ses gestes et lui proposer des correctifs personnalisés. Enfin, l’extension de la méthode à d’autres tâches à risque, comme les transferts lit-fauteuil ou les mobilisations en réanimation.
Theia se positionne déjà comme un acteur capable d’accompagner ces évolutions. Sa présence dans le programme NBA montre que la technologie est mature. Sa collaboration avec des universités canadiennes prouve qu’elle peut s’adapter aux exigences de la recherche en santé au travail. Le croisement de ces deux univers — sport de haut niveau et prévention des blessures professionnelles — pourrait bien accélérer l’adoption de solutions fondées sur des données objectives.
Ce que l’on peut retenir dès maintenant
L’annonce de ce partenariat illustre une tendance de fond : les technologies de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique sortent des laboratoires de performance sportive pour entrer dans le quotidien des soignants. Elles offrent une manière nouvelle, moins intrusive et plus scalable, de mesurer ce qui était jusqu’ici difficile à quantifier.
Pour les équipes de soins, l’espoir est concret. Moins de fatigue, moins de microtraumatismes répétés, moins d’arrêts de travail. Pour les gestionnaires, des données robustes pour justifier des investissements dans des aides techniques. Pour les chercheurs, une méthodologie qui rend possible des études d’envergure sans les contraintes logistiques d’autrefois.
Il reste à attendre les résultats définitifs. Mais dès aujourd’hui, une chose est claire : la prévention des blessures chez les soignants n’est plus uniquement une question de formation ou de bonne volonté. Elle devient aussi une question de données précises, obtenues grâce à une technologie canadienne qui, silencieusement, change les règles du jeu.
Dans les mois qui viennent, les regards se tourneront vers le Nouveau-Brunswick. Si l’étude confirme ce que beaucoup espèrent, le Vendlet et la plateforme Theia pourraient marquer un tournant dans la façon dont le Canada protège celles et ceux qui soignent au quotidien.
