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Une intelligence artificielle pour surveiller le taux de sucre dans le sang à partir d’un ECG

Publié le: 21/01/2020  |  Par: Guide Informatique  
Une intelligence artificielle pour surveiller le taux de sucre dans le sang à partir d’un ECG

Depuis des décennies le monde de la médecine cherche un moyen de surveiller le taux de glucose dans le sang de façon non invasive, c’est-à-dire sans piqure. Au fil des années de nombreux projets ont tenté d’atteindre cet objectif comme les montres intelligentes ou des lentilles de contacts développées par Google. Mais malgré des innovations prometteuses, l’objectif n’a jamais été atteint. Cela pourrait désormais changer. Des chercheurs de l’Université de Warwick viennent de démontrer qu’il est possible de détecter les crises d’hypoglycémies à partir d’un simple électrocardiogramme.

Actuellement, le taux de glucose est mesuré à l’aide d’un petit capteur et d’une petite aiguille qui envoient les informations et les alarmes à un appareil doté d’un écran pour les visualiser. Bien souvent l’appareil doit être recalibré deux fois par jour. Leandro Pecchia, l’un des chercheurs, ajoute que les piqures sur le bout du doigt peuvent être douloureuses. Et ce, particulièrement de nuit pour les personnes âgées. Son innovation pourrait donc grandement améliorer la situation des patients. Cette nouvelle solution consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour détecter automatiquement les crises d’hypoglycémies grâce à quelques pulsations d’électrocardiogramme. Cette situation est particulièrement pratique puisque les ECG peuvent être effectués à n’importe quel moment, y compris la nuit.

La réussite de l’Université de Warwick consiste à avoir développé une intelligence artificielle capable d’apprendre le rythme cardiaque de chaque individu. Jusqu’à présent toutes les tentatives d’identifier les crises d’hypoglycémies à partir d’un ECG avaient échoués. Et pour cause, d’un patient à l’autre les signaux peuvent énormément varier. Il est donc impossible pour un système de machine learning de développer un modèle universel applicable à tous. Leandro Pecchia développe : « Les grandes différences de rythmes peuvent expliquer l’échec des précédentes tentatives d’utiliser l’ECG pour détecter les crises d’hypoglycémies. L’apprentissage des IA entraînées à partir de données ECG de différentes personnes est forcément entravé par ce phénomène. Notre approche permet une détection personnalisée et montre que les crises d’hypoglycémies affectent le rythme cardiaque de chaque individu différemment. »

Les chercheurs de l’Université de Warwick ont publié leur étude dans le journal Science Reports. Au cours de deux études tests ils ont obtenu un taux de bonne réponse de 82%. C’est un résultat comparable à celui des méthodes utilisées actuellement mais avec une solution non intrusive et bien plus simple à implanter. Toutefois, les chercheurs sont bien conscients qu’ils ne sont pas les premiers à proposer une méthode non intrusive de surveiller le taux de glucose dans le sang opérationnelle dans les premiers stages du développement. Et jusqu’à présent toutes les autres tentatives ont fini par échouer. Ils prennent donc le temps de peaufiner leur système avant d’envisager une commercialisation. Ils précisent toutefois que si leur méthode s’avère fiable, elle pourrait être appliquée à d’autres façons de contrôler le taux de sucre dans le sang telle que le niveau d’activité sportif et l’alimentation. Dans le même temps, les montres connectées sont capables de réaliser des ECG de plus en plus précis. Il se pourrait donc que nous puissions prochainement surveiller notre niveau de sucre dans le sang simplement en portant une montre.

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