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La technologie innovante de l’IA facilite les soins personnalisés pour les patients diabétiques nécessitant un traitement médicamenteux complexe

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Hitachi, Ltd., University of Utah Health (U of U Health) et Regenstrief Institute, Inc. (Regenstrief) ont annoncé aujourd’hui le développement d’une méthode d’IA pour améliorer les soins aux patients atteints de diabète sucré de type 2 qui ont besoin d’un traitement complexe. Un adulte sur 10 dans le monde a reçu un diagnostic de diabète de type 2, mais un plus petit nombre nécessite plusieurs médicaments pour contrôler la glycémie et éviter les complications graves, telles que la perte de vision et les maladies rénales.

Pour ce petit groupe de patients, les médecins peuvent avoir une expérience clinique limitée en matière de prise de décision ou des conseils fondés sur des données probantes pour choisir des combinaisons de médicaments. La solution est d’augmenter le nombre de patients pour soutenir le développement de principes généraux pour guider la prise de décision. Toutefois, la combinaison de données de patients provenant de plusieurs établissements de santé nécessite une expertise approfondie en intelligence artificielle (IA) et une vaste expérience dans le développement de modèles d’apprentissage automatique utilisant des données de santé sensibles et complexes.

Les chercheurs d’Hitachi, de l’U of U Health et de Regenstrief se sont associés pour développer et tester une nouvelle méthode d’IA qui a analysé les données des dossiers de santé électroniques dans l’Utah et l’Indiana et appris des schémas de traitement généralisables des patients atteints de diabète de type 2 présentant des caractéristiques similaires. Ces modèles peuvent maintenant être utilisés pour aider à déterminer un régime médicamenteux optimal pour un patient spécifique.

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Certains des résultats de cette étude sont publiés dans la revue médicale à comité de lecture, Journal d’informatique biomédicaledans l’article,

Hitachi travaillait avec U of U Health depuis plusieurs années sur le développement d’un système de sélection pharmacothérapeutique pour le traitement du diabète. Cependant, le système n’a pas toujours été en mesure de prédire avec précision des schémas de traitement plus complexes et moins répandus car il ne disposait pas de suffisamment de données. De plus, il n’était pas facile d’utiliser les données de plusieurs établissements, car il était nécessaire de tenir compte des différences d’états pathologiques des patients et de médicaments thérapeutiques prescrits entre les établissements et les régions. Pour relever ces défis, le projet s’est associé à Regenstrief pour enrichir les données avec lesquelles il travaillait.

La nouvelle méthode d’IA regroupe initialement les patients présentant des états pathologiques similaires, puis analyse leurs schémas de traitement et leurs résultats cliniques. Il associe ensuite le patient d’intérêt aux groupes d’états pathologiques et prédit l’éventail des résultats potentiels pour le patient en fonction des diverses options de traitement. Les chercheurs ont évalué l’efficacité de la méthode pour prédire les résultats positifs compte tenu des schémas thérapeutiques administrés aux patients atteints de diabète dans l’Utah et l’Indiana. L’algorithme a pu prendre en charge la sélection des médicaments pour plus de 83 % des patients, même lorsque deux médicaments ou plus étaient utilisés ensemble.

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À l’avenir, l’équipe de recherche prévoit d’aider les patients diabétiques qui nécessitent un traitement complexe à vérifier l’efficacité de diverses combinaisons de médicaments, puis, avec leurs médecins, à décider d’un plan de traitement qui leur convient. Cela conduira non seulement à une meilleure gestion du diabète, mais aussi à une participation, une observance et une qualité de vie accrues des patients.

Les trois parties continueront d’évaluer et d’améliorer l’efficacité de la nouvelle méthode d’IA et contribueront aux futurs soins aux patients grâce à de nouvelles recherches en informatique de santé.


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