Cet été, une série d’études parue dans The Lancet estimait qu’1,3 milliard d’êtres humains vont souffrir de diabète sucré en 2050, presque trois fois les 529 millions de malades en 2021. En cause : la sédentarité, le sucre et le surpoids qu’entraînent les deux premiers ou, pour le dire comme les auteurs, “un environnement obésogénique”. Les dépenses iront de pair, dépassant les 1000 milliards de dollars par an dans le monde dès 2045. Quant à l’insulinorésistance, un signe précurseur du diabète, elle touchait 40% des Américains de 18 à 44 ans en 2021, d’après les National Institutes of Health. (En Europe, ou du moins au Danemark, une étude de 2012 montrait que le pourcentage n’était que de 15%… en 2006).
Cela entraîne un bouillonnement dans la recherche, notamment sur les analogues du GLP-1 et d’autres molécules nouvelles, mais aussi sur l’intelligence artificielle. Une étude publiée mi-octobre sur Mayo Clinic Proceedings montre ainsi que des modèles d’IA sont capables de déceler le diabète de type 2 dans la voix humaine, avant même parfois que les patients ou leurs médecins n’en aient conscience. Ces méthodes de prédiction atteignent une précision d’environ 86 % pour les hommes et 89 % pour les femmes. Bien que le mécanisme exact ne soit pas encore pleinement compris, il semble que le diabète précoce puisse affecter les propriétés mécaniques des cordes vocales et le contrôle sur les muscles vocaux, des changements détectables par l’IA dans les enregistrements.
Changer la vie
La surveillance de la glycémie n’a pas attendu l’intelligence artificielle, mais ses données peuvent se révéler précieuses. Le capteur FreeStyle Libre 2 des laboratoires Abbott, par exemple, enregistre continuellement la concentration de glucose dans le sang et la transmet au téléphone mobile du “patient” ainsi, éventuellement, qu’à son médecin traitant. Une app sur le téléphone génère des alertes si le taux dépasse certains seuils. L’enjeu est de taille : une gestion efficace de la glycémie peut réduire considérablement le risque de complications telles que les maladies des yeux, des reins et des nerfs.
Les données ainsi collectées peuvent aussi nourrir des IA. Des app mobiles comme Nudge ou GlucoseZone utilisent l’IA pour prédire les pics de glycémie et recommander des activités physiques personnalisées. La quantité d’exercice prise au quotidien reste en effet la meilleure manière de faire reculer le syndrome métabolique qui précède le diabète.
Pour en savoir plus :
- Jaycee Kaufmann et al., Acoustic Analysis and Prediction of Type 2 Diabetes Mellitus Using Smartphone-Recorded Voice Segments, Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, 17 octobre 2023
- Andrew M. Freeman et al., Insulin Resistance, National Library of Medicine, 17 août 2023.
- Nele Friedrich et al., The Association Between IGF-I and Insulin Resistance: A general population study in Danish adults, Diabetes Care, Avril 2012
- The Lancet
- Forbes
Source archive Kessel : https://qant.kessel.media/posts/pst_4df29a862972406991aa43f81ffbf74d