L’intelligence artificielle au service du dépistage du diabète de type 2

À la clinique d’insuffisance cardiaque du Centre universitaire de santé McGill (CUSM), le tiers environ des patients admis sont diabétiques de type 2 (DT2), mais ne le savent pas encore. Maladie silencieuse, dont les premiers symptômes – trouble de la vue, sensation de faim ou de soif, assèchement de la peau, etc. – sont plutôt subtils à jauger, le DT2 est en moyenne diagnostiqué quatre à sept ans après sa survenue. «Souvent, on fait le dépistage en cardiologie, car le cœur est déjà atteint étant donné que ça traîne depuis des années. En fait, on réagit plus qu’on agit, alors qu’on aurait pu prévenir l’événement», observe la cheffe du programme d’insuffisance cardiaque du CUSM, la Dre Nadia Giannetti. Pour remédier à ces diagnostics tardifs, et aux complications qui en découlent, la cardiologue participe au projet de son confrère, le Dr Abhinav Sharma, qui vient de lancer un programme de recherche et développement d’une nouvelle technologie nommée DECIDE-CV, pour Delivering Evidence-based Care using Artificial Intelligence to Patients with Diabetes and Cardiovascular Comorbidities. Celle-ci fait appel à l’intelligence artificielle pour d’abord identifier les personnes à risque de développer un diabète, puis les diagnostiquer rapidement. Il y a quelques semaines, 250 personnes présentant des facteurs de risque cardiovasculaire, tels l’âge, la surcharge pondérale, l’inactivité ou l’hypertension artérielle, ont été sélectionnées pour participer à une étude. Elles vont tour à tour être équipées de bracelets connectés munis de capteurs bionumériques, conçus par l’entreprise québécoise HOP Tech. Ceux-ci vont surveiller en temps réel des indicateurs spécifiques au DT2 comme les fréquences cardiaque et respiratoire, la température corporelle, l’humidité de la peau ou l’activité physique. Les données ainsi collectées seront ensuite colligées dans les dossiers médicaux électroniques (DMÉ) des patients à des fins d’exploitation. Concrètement, la finalité de cette étude consiste à paramétrer et affiner les algorithmes prédictifs développés par HOP Tech. Leur rôle est double dans le cadre de ce projet: ils permettent d’abord de sélectionner les candidats au dépistage précoce du diabète en allant fouiller dans les DMÉ pour identifier les patients à risque, puis d’analyser les données rassemblées à l’aide du bracelet connecté afin de diagnostiquer s’ils sont atteints, ou pas, du diabète de type 2. «Les conséquences du DT2 sont terribles pour les malades et très coûteuses pour le système de santé, souligne la Dre Giannetti. À terme, l’idée serait de généraliser DECIDE-CV à l’ensemble de la population afin de pouvoir dépister à moindre coût et de manière non invasive les gens prédiabétiques ou diabétiques.» Elle imagine par exemple que les omnipraticiens pourraient ainsi facilement soumettre au dépistage leurs patients à risque, ce qui leur permettrait ensuite d’adapter leur prise en charge. Le projet DECIDE-CV est entré en phase de test grâce à une collaboration multidisciplinaire qui prend la forme d’un partenariat de trois ans entre l’Institut de recherche du CUSM, sa fondation, la pharmaceutique Boehringer Ingelheim, la PME HOP Tech et MEDTEQ+, un consortium pancanadien pour l’innovation médicale. «On a saisi l’opportunité de solutionner un problème de santé majeur en montant un partenariat qui va bénéficier aux patients, au-delà de simplement leur fournir des pilules pour guérir du diabète», signale le directeur des grands comptes stratégiques de Boehringer Ingelheim Canada, Christian Fulham, en indiquant que l’entreprise apporte une contribution financière au projet en jouant le rôle de liant entre les partenaires.

L’intelligence artificielle au service du dépistage du diabète de type 2

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