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L'IA va changer en profondeur la prise en charge du diabète
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Aujourd’hui évoquons les progrès de l’intelligence artificielle dans le domaine médical, et plus particulièrement de la façon dont elle pourrait révolutionner l’usage de votre glucomètre. Ce petit appareil utilisé pour mesurer votre glycémie pourrait devenir un outil bien plus puissant grâce à l’IA.
Comment ? Et bien déjà en analysant mieux les sous-types de diabète.
Oui parce que quand on parle de diabète, on pense souvent au deux types principaux, le type 1 et le type 2.
Le diabète de type 2, qui concerne environ 95 % des patients, est complexe
Mais ce qu’on sait moins, c’est que le diabète de type 2, qui concerne environ 95 % des patients diabétiques, est en réalité beaucoup plus complexe. Il existe plusieurs sous-types, chacun associé à des risques spécifiques, comme des problèmes cardiaques, rénaux ou hépatiques.
Des chercheurs de l’Université de Stanford ont donc développé un algorithme d’intelligence artificielle capable d’identifier trois des sous-types les plus courants de diabète de type 2.
L’idée est simple. Il s'agit d'utiliser les données que votre glucomètre collecte déjà pour analyser votre métabolisme, et ce sans nécessiter de tests très chers ou compliqués.
Une précision impressionnante
Et la bonne nouvelle, c'est que les résultats de l'algo sont d'une précision impressionnante.
L’algorithme atteint environ 90 % de précision, surpassant même les tests traditionnels en clinique.
Il peut identifier si un patient souffre, par exemple, d’une résistance à l’insuline ou d’un déficit en cellules bêta.
Aller vers des soins plus accessibles
Ces informations sont cruciales, car elles permettent aux médecins de personnaliser les traitements. Certains médicaments, par exemple, seront bien plus efficaces pour un sous-type spécifique.
Prenons un exemple concret. Une personne diagnostiquée avec un déficit en cellules bêta pourrait bénéficier d’un traitement axé sur la stimulation de ces cellules. Par ailleurs, une personne souffrant de résistance à l’insuline aurait besoin d’une autre approche que celle jusqu'alors proposée.
Au final, cette innovation doit permettre des soins plus accessible.
5,6 % des français sont diabétiques
En effet, l’algorithme fonctionne avec des données déjà collectées par des appareils que les patients possèdent souvent chez eux, comme les glucomètres.
Pas besoin d’un nouveau processus pour bénéficier de cette avancée.
En France, où 5,6 % de la population est diagnostiquée diabétique, cette technologie pourrait transformer la vie de millions de personnes.
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Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
310 эпизодов
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Comment ? Et bien déjà en analysant mieux les sous-types de diabète.
Oui parce que quand on parle de diabète, on pense souvent au deux types principaux, le type 1 et le type 2.
Le diabète de type 2, qui concerne environ 95 % des patients, est complexe
Mais ce qu’on sait moins, c’est que le diabète de type 2, qui concerne environ 95 % des patients diabétiques, est en réalité beaucoup plus complexe. Il existe plusieurs sous-types, chacun associé à des risques spécifiques, comme des problèmes cardiaques, rénaux ou hépatiques.
Des chercheurs de l’Université de Stanford ont donc développé un algorithme d’intelligence artificielle capable d’identifier trois des sous-types les plus courants de diabète de type 2.
L’idée est simple. Il s'agit d'utiliser les données que votre glucomètre collecte déjà pour analyser votre métabolisme, et ce sans nécessiter de tests très chers ou compliqués.
Une précision impressionnante
Et la bonne nouvelle, c'est que les résultats de l'algo sont d'une précision impressionnante.
L’algorithme atteint environ 90 % de précision, surpassant même les tests traditionnels en clinique.
Il peut identifier si un patient souffre, par exemple, d’une résistance à l’insuline ou d’un déficit en cellules bêta.
Aller vers des soins plus accessibles
Ces informations sont cruciales, car elles permettent aux médecins de personnaliser les traitements. Certains médicaments, par exemple, seront bien plus efficaces pour un sous-type spécifique.
Prenons un exemple concret. Une personne diagnostiquée avec un déficit en cellules bêta pourrait bénéficier d’un traitement axé sur la stimulation de ces cellules. Par ailleurs, une personne souffrant de résistance à l’insuline aurait besoin d’une autre approche que celle jusqu'alors proposée.
Au final, cette innovation doit permettre des soins plus accessible.
5,6 % des français sont diabétiques
En effet, l’algorithme fonctionne avec des données déjà collectées par des appareils que les patients possèdent souvent chez eux, comme les glucomètres.
Pas besoin d’un nouveau processus pour bénéficier de cette avancée.
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