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L'IA utilisée pour mesurer le sucre dans le sang

L'IA utilisée pour mesurer le sucre dans le sang

Toute personne souffrant de diabète sait à quel point le suivi du sucre dans le sang est important. La technologie a amélioré ce processus, mais elle nécessite toujours des aiguilles et des piqûres au doigt.

Des chercheurs de l'Université de Warwick au Royaume-Uni tentent de changer cela en appliquant l'intelligence artificielle au problème.

Dans un article publié dans un journal Scientifique, les scientifiques dirigés par le Dr Leandro Pecchia ont démontré comment ils pouvaient détecter le sucre dans le sang à l'aide de signaux ECG et de capteurs portables disponibles dans le commerce.

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Le système d'IA fonctionne aussi bien

Deux études pilotes sur des volontaires sains ont montré que la sensibilité et la spécificité moyennes du système étaient d'environ 82%, ce qui est comparable au système actuel utilisé pour détecter l'hypoglycémie. En l'état, des glucomètres en continu ou des CGM sont disponibles via le NHS pour détecter les niveaux de sucre dans le sang. Ils mesurent le glucose dans le liquide à l'aide d'un capteur avec une aiguille. Le capteur envoie des alarmes et des données à un appareil. Les appareils doivent souvent être étalonnés deux fois par jour et inclure des tests de glycémie par piqûre au doigt.

«Les piqûres ne sont jamais agréables et dans certaines circonstances, elles sont particulièrement lourdes. Prendre le doigt pendant la nuit est certainement désagréable, en particulier pour les patients en âge pédiatrique ", a déclaré le Dr Pecchia dans un communiqué de presse annonçant le travail." Notre innovation a consisté à utiliser l'intelligence artificielle pour détecter automatiquement l'hypoglycémie via quelques battements ECG. Ceci est pertinent car L'ECG peut être détecté dans toutes les circonstances, y compris le sommeil. »

Les propres données du sujet utilisées pour entraîner l'algorithme d'IA

Ce qui a pu rendre la méthode des scientifiques de Warwick si efficace, c'est que les algorithmes d'IA sont entraînés avec les propres données du sujet. Si les données de cohorte étaient utilisées, le système ne donnerait pas les mêmes résultats.

«Notre approche permet un réglage personnalisé des algorithmes de détection et met l'accent sur la façon dont les événements hypoglycémiques affectent l'ECG chez les individus. Sur la base de ces informations, les cliniciens peuvent adapter le traitement à chaque individu. Il est clair que davantage de recherches cliniques sont nécessaires pour confirmer ces résultats dans des populations plus larges. C'est pourquoi nous recherchons des partenaires., a déclaré le Dr Pecchia.


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