L’IA peut prédire la glycémie des diabétiques en laboratoire

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Le diabète est une épidémie. Selon un récent rapport des Centers for Disease Control and Prevention (CDC), plus de 100 millions d’Américains vivent avec le diabète ou le prédiabète et environ 1,4 million de nouveaux cas sont diagnostiqués chaque année.

Les progrès de la médecine ont facilité la prise en charge du diabète, mais les patients qui ne maîtrisent pas leur glycémie courent le risque de perdre connaissance, de commettre un coma et même de mourir.

Il y a cependant de bonnes nouvelles: les chercheurs ont mis au point un système artificiellement intelligent (IA) capable de prédire la glycémie future avant l’apparition d’une hyperglycémie (taux très élevé de sucre dans le sang) ou d’une hypoglycémie (très faible taux de sucre dans le sang).

Dans un article publié sur le serveur de préimpression Arxiv.org (« Predicting Blood Glucose with a LSTM et Bi-LSTM Based Deep Neural Network »), ils décrivent un réseau neuronal récurrent avec une longue mémoire bidirectionnelle à court terme (LSTM). capable d’apprendre les dépendances à long terme. Fondamentalement, les cellules de mémoire dans les LSTM permettent au réseau neuronal de combiner sa mémoire et ses entrées, améliorant ainsi la précision de la prédiction. Et parce qu’il est bidirectionnel, il peut accéder au contexte des orientations passées et futures, accélérant ainsi le temps de formation.

L’équipe a testé son modèle sur 26 ensembles de données provenant de 20 patients (qui avaient tous vécu avec le diabète pendant plus de 10 ans), en plus des mesures de glucose effectuées chez 11 patients adultes virtuels créés à l’aide d’un simulateur. Le LSTM a surpassé les méthodes de base, et mieux encore, il pourrait être utilisé pour les patients ayant des médicaments oraux, des stylos à insuline ou une pompe à insuline «car il ne nécessitait que des mesures de surveillance continue du glucose».

Au cours de la prochaine phase de recherche, l’équipe prévoit «d’inclure davantage de fonctionnalités» pour améliorer les performances du modèle et ajouter un «mécanisme d’alarme» pour détecter les événements hyper- et hypoglycémiques à venir.

La taille de l’échantillon de cette étude était assez petite, mais ce n’est pas la première fois que les chercheurs utilisent l’apprentissage automatique pour faire des prédictions sur le diabète.

4 Paradigm, basé à Beijing, a créé un modèle précis à 88% pour détecter la probabilité qu’un patient développe un diabète dans les 15 ans. Startup Klick Health a développé des algorithmes pour prédire la glycémie 30 minutes dans le futur. Et One Drop, une société biomédicale qui produit des systèmes de surveillance de la glycémie compatibles avec l’Apple Watch, a récemment introduit une fonctionnalité qui prévoit les valeurs de glycémie au fil du temps et fournit des recommandations comportementales.

Les applications comme Sweetch adoptent une approche différente, utilisant l’IA pour encourager les utilisateurs diabétiques à rester actifs et à respecter les objectifs de leur régime alimentaire. Dans une étude réalisée en mars par la division de l’endocrinologie, du diabète et du métabolisme de l’Université John Hopkins, il a été montré que les recommandations de Sweetch réduisaient significativement les taux de sucre dans le sang .

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