Des scientifiques développent une méthode de 12 heures pour prédire l'apparition du diabète chez les patients à l'aide de l'intelligence artificielle

La nouvelle recherche de Klick Applied Sciences présentée lors d'une importante conférence sur l'IA

NEW YORK ET TORONTO–(BUSINESS WIRE)–#AI– Des scientifiques de Cliquez Sciences Appliquées ont découvert un moyen de transformer un glucomètre en continu (CGM) en un puissant outil de dépistage et de prévention du diabète utilisant l'intelligence artificielle.

Dans les conclusions présentées vendredi à la NeuroIPS conférence 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 un diabète alors qu'il est encore temps de corriger le tir", a déclaré Jouhyun Jeon, scientifique principal de l'étude et chercheur principal chez Klick Applied Sciences. « Nous pensons que les CGM pourraient être utilisés non seulement pour surveiller le diabète, mais aussi pour le prévenir complètement. »

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, soit plus d'un sur trois, souffrent 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 jusqu'à ce que leur capacité à contrôler leur glycémie soit irrémédiablement endommagée", a déclaré Michael Lieberman, directeur général de la recherche et du développement chez Klick. Sciences appliquées. « Notre recherche a un énorme potentiel pour aider à faire évoluer les biomarqueurs numériques de la glycémie dans une position où ils peuvent constituer un outil précieux pour les médecins dans la prévention du diabète avant qu’il ne se déclare. »

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 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.

À propos de Klick Sciences Appliquées

Cliquez sur Sciences appliquées' Une équipe diversifiée de data scientists, d'ingénieurs et de biologistes mène des recherches scientifiques et développe des solutions d'IA/ML et logicielles dans le cadre du travail de l'entreprise pour soutenir les efforts commerciaux en utilisant son expertise commerciale, scientifique, médicale et technologique éprouvée. Son étude 2019 sur la compréhension des noms médicaux des assistants vocaux a jeté les bases scientifiques pour tester rigoureusement les appareils grand public d'assistants vocaux de manière contrôlée. Des recherches supplémentaires dans des revues à comité de lecture incluent "Le besoin d'intelligence artificielle dans les thérapeutiques numériques», « Étude consensuelle des facteurs de risque et des symptômes du SRAS-CoV-2 (COVID-19) à l'aide de la littérature biomédicale et des données des médias sociaux » et «COVID-19 a inspiré l'innovation mondiale dans le domaine des soins de santé. »

À propos du groupe Klick

Le groupe d'entreprises Klick - Klick Health (y compris Klick Katalyst), Klick Media Group, Klick Applied Sciences (y compris Klick Labs), Klick Consulting, Klick Ventures et Sensei Labs - est un écosystème de brillants talents qui travaillent collectivement pour maximiser les ressources humaines et le plein potentiel des clients. Fondée en 1997, Klick a des équipes à travers l'Amérique du Nord, avec des bureaux à New York, Philadelphie et Toronto, et ouvre des bureaux mondiaux à Bâle, Buenos Aires, Londres, Munich, Paris, Singapour, São Paulo et Tokyo. Klick a toujours été nommé Entreprise la mieux gérée et Great Place to Work. En 2021, l'entreprise a reçu 15 prix Best Workplace, dont Best Workplaces for Women, Best Workplaces for Inclusion, Best Workplaces for Giving Back, Fast Company's Meilleurs lieux de travail pour les innovateurs, et FORTUNE's Meilleurs lieux de travail pour la génération Y.

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