Les scientifiques de Klick Applied Sciences ont découvert un moyen de transformer un moniteur de glycémie en continu (CGM) en un puissant outil de dépistage et de prévention du diabète utilisant l’intelligence artificielle.
Dans les résultats présentés vendredi à la conférence NeurIPS à la Nouvelle-Orléans, les scientifiques de Klick ont révélé comment ils utilisaient l’apprentissage automatique et seulement 12 heures de données provenant de CGM pour déterminer si un patient était prédiabétique ou diabétique.
Nous avons démontré que 12 heures de surveillance peuvent faire une grande différence dans la vie des personnes à risque de développer le diabète pendant qu’il est encore temps de corriger le tir. Nous pensons que les CGM pourraient être utilisés non seulement pour surveiller le diabète, mais pour le prévenir complètement. »
Jouhyun Jeon, scientifique principal de l’étude et chercheur principal chez Klick Applied Sciences
Pour l’étude, environ 600 patients identifiés comme étant en bonne santé, prédiabétiques ou vivant avec un diabète de type 2 ont porté un appareil CGM pendant 12 jours en moyenne. Les scientifiques ont examiné leurs mesures de glucose au fil du temps et ont développé des modèles d’apprentissage automatique pour voir si ces valeurs pouvaient être utilisées pour déterminer si cette personne était en bonne santé, prédiabétique ou diabétique.
Jeon a déclaré avoir découvert que leur modèle de 12 heures présentait une précision élevée similaire aux résultats des intervalles plus longs, identifiant correctement les deux tiers des patients atteints de prédiabète, tout en montrant une grande précision dans l’identification des patients en bonne santé et ceux atteints de diabète de type 2. Jeon a déclaré que le délai plus court est un grand pas en avant, ajoutant que la plupart des recherches portent sur 10 à 14 jours de lectures et nécessitent souvent une analyse par des cliniciens experts.
Selon le CDC, le prédiabète est un problème de santé grave dans lequel la glycémie est supérieure à la normale, mais pas encore suffisamment élevée pour être diagnostiquée comme un diabète de type 2. Environ 96 millions d’adultes américains – plus d’un sur trois – sont atteints de prédiabète. Parmi les personnes atteintes de prédiabète, plus de 80 % ne savent pas qu’elles en sont atteintes.
« Une écrasante majorité de personnes atteintes de diabète précoce ne sont pas conscientes de leur état et ne consultent pas de médecin tant que leur capacité à contrôler leur glycémie n’est pas irrémédiablement endommagée », a déclaré Michael Lieberman, directeur général de la recherche et du développement chez Klick. Sciences appliquées. « Notre recherche a un potentiel énorme pour aider à déplacer les biomarqueurs numériques de la glycémie dans une position où ils peuvent être un outil inestimable pour les médecins pour prévenir le diabète avant qu’il ne commence. »
Ces découvertes sont les plus récentes des travaux en cours de Klick dans le domaine du diabète. Leur étude « L’homéostasie en tant que système de contrôle proportionnel-intégral », basé sur la modélisation mathématique pour déterminer certains des changements sous-jacents dans la façon dont le glucose est régulé qui peut causer le diabète, a été publié dans La nature en 2020. Ils ont également présenté des conclusions antérieures lors de la Conférence internationale conjointe sur l’intelligence artificielle (IJCAI) de 2018 à Stockholm, en Suède.
