DIABETE DE TYPE 1: L'IA POURRAIT AIDER LES GENS A GERER LEUR ETAT

Les chercheurs ont développé un système automatisé pour les personnes atteintes de diabète de type 1. Le système basé sur l'IA fournit des conseils pour aider ces personnes à éviter une glycémie dangereusement basse.

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L'IA pourrait-elle aider les gens à gérer le diabète de type 1?

Une étude préliminaire suggère que les recommandations hebdomadaires du système sur les doses d'insuline et le régime alimentaire correspondent étroitement à celles fournies par les spécialistes du diabète.

Les personnes atteintes de diabète de type 1 produisent une insuline insuffisante, l'hormone que le corps utilise pour réguler la glycémie.

Pour maintenir des niveaux de glucose optimaux et éviter des épisodes de niveaux de sucre dans le sang dangereusement bas ou élevés - connus respectivement sous le nom d'hypoglycémie et d'hyperglycémie - les personnes atteintes de cette maladie doivent prendre des doses d'insuline soigneusement contrôlées.

De nombreuses personnes atteintes de diabète de type 1 gèrent leur maladie avec succès en utilisant un schéma posologique connu sous le nom d'injections quotidiennes multiples , ce qui implique d'injecter une ou deux fois par jour une forme d'insuline à action prolongée, ainsi que de l'insuline à action rapide à chaque repas.

Entre les repas, ils ont également la possibilité d'injecter des «doses de correction» d'insuline à action rapide si leur glycémie augmente trop.

Cependant, des erreurs de dosage répétées au fil du temps augmentent le risque de dommages progressifs à la vue, au système nerveux et aux reins, et un épisode aigu d'hypoglycémie peut entraîner le coma ou même la mort.

Trop ou trop peu

Les spécialistes du diabète de l'Oregon Health & Science University (OHSU) à Portland disent que plusieurs facteurs peuvent conduire les gens à se donner trop ou trop peu d'insuline.

Ces facteurs comprennent la difficulté à calculer les doses, les craintes de surdosage et les changements dans la sensibilité à l'insuline du corps pendant l'exercice, la maladie, le stress et les menstruations.

Les endocrinologues (médecins spécialisés dans les troubles hormonaux) peuvent offrir des conseils sur les ajustements qu'une personne doit apporter à leur schéma posologique et à leur régime alimentaire, mais les gens peuvent y passer plusieurs mois sans rendez-vous.

Pour résoudre ce problème, les chercheurs de l'OHSU ont utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour développer un algorithme qui donne aux gens des conseils hebdomadaires basés sur les données d'un moniteur de glucose en continu , des stylos à insuline pour injecter de l'insuline et un appareil portable qui surveille l'activité physique.

Dans sa version finale, l'algorithme émet ses conseils via une application pour smartphone appelée DailyDose.

La recherche apparaît dans la revue Nature Metabolism .

Patients virtuels

Pour former leur algorithme d'IA à émettre des conseils, les chercheurs ont utilisé des patients virtuels - des représentations mathématiques de la façon dont le métabolisme d'une vraie personne réagit à la nourriture, aux injections d'insuline et à l'exercice.

Pour vérifier que les recommandations de l'algorithme résultant étaient exactes et sûres, ils ont alimenté les données de 25 vrais patients qui recevaient un traitement à l'OHSU. Ils ont ensuite demandé à un panel d'endocrinologues d'examiner les mêmes données et d'émettre leurs conseils.

Les chercheurs rapportent que les recommandations de l'algorithme correspondaient à celles des endocrinologues 67,9% du temps.

À titre de comparaison, ils citent des preuves suggérant que les endocrinologues sont entièrement d'accord les uns avec les autres sur les conseils d'insuline aux patients seulement environ 41% du temps.

«Notre conception de système est unique», explique l'auteur principal Nichole Tyler, étudiant en médecine et au doctorat à l'École de médecine de l'OHSU. «Nous avons conçu l'algorithme d'IA entièrement à l'aide d'un simulateur mathématique, et pourtant, lorsque l'algorithme a été validé sur des données réelles de personnes atteintes de diabète de type 1 à l'OHSU, il a généré des recommandations qui étaient très similaires aux recommandations des endocrinologues.»

Sur la base de près de 100 semaines de données sur les patients, les endocrinologues ont également jugé les conseils de l'algorithme sûrs plus de 99% du temps.

De vrais patients

Confiants que leur nouvel algorithme était efficace et sûr, les chercheurs ont mené une petite étude clinique impliquant 16 adultes atteints de diabète de type 1.

Une fois par semaine pendant 4 semaines, un médecin a examiné les antécédents de glucose des sujets ainsi que les recommandations de l'algorithme, avant d'émettre des conseils sur la posologie de l'insuline et les changements de comportement.

Alors que l'essai était trop petit pour fournir des résultats définitifs, les chercheurs rapportent une réduction du nombre d'épisodes hypoglycémiques chez les participants.

Pour développer l'algorithme, le centre de santé du diabète Harold Schnitzer de l'OHSU a collaboré avec le laboratoire d'intelligence artificielle pour les systèmes médicaux dirigé par Peter Jacobs, Ph.D., professeur agrégé de génie biomédical à l'École de médecine de l'OHSU.

«Il existe d'autres algorithmes publiés à ce sujet, mais pas beaucoup d'études cliniques. Très peu ont montré un résultat statistiquement pertinent - et la plupart ne comparent pas les recommandations d'algorithmes avec celles d'un médecin. En plus de montrer une amélioration du contrôle de la glycémie, notre algorithme a généré des recommandations qui avaient une très forte corrélation avec les recommandations des médecins, avec plus de 99% des recommandations de l'algorithme délivrées au cours de 100 semaines de tests des patients considérées comme sûres par les médecins. »

- Peter Jacobs, École de médecine OHSU.

Les cliniciens et les chercheurs de l'OHSU prévoient désormais de mener plusieurs essais cliniques de plus grande envergure sur leur application DailyDose sur 8 puis 12 semaines.

L'équipe comparera également l'application avec d'autres stratégies de traitement à l'insuline, y compris l'administration d'insuline entièrement automatisée.