Aujourd’hui, la principale utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) dans le diabète concerne les algorithmes en boucle fermée dans le diabète de type 1 (DT1), pour prédire la dose d’insuline à délivrer. Une nouvelle vague d’algorithmes encore plus performants est attendue : ils permettront à terme de ne plus avoir à annoncer de repas ou d’activité physique et d’apprendre des habitudes des patients (apprentissage automatique). Une autre utilisation clé de l’IA en diabétologie concerne la détection automatisée des complications oculaires (rétinopathie diabétique) avec des logiciels capables d’analyser les fonds oculaires et de détecter et classer la rétinopathie diabétique : ils sont utilisés comme aide au diagnostic. par un ophtalmologiste (apprentissage profond).
LE QUOTIDIEN : À quoi doit-on s’attendre dans un avenir proche ?
Dr FAGHERAZZI : Dans un avenir plus ou moins proche, nous nous dirigeons vers l’intégration de nouveaux algorithmes d’IA dans différents domaines de la vie : de quoi imaginer, par exemple, mieux identifier les personnes à risque de diabète.
Le dépistage des diabétiques pourrait donc être possible grâce à l’IA, mais comment ?
Notre laboratoire travaille beaucoup sur la voix comme source d’information sur la santé des personnes, non seulement pour le diabète, mais aussi pour les maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson, la santé mentale, la santé cardiorespiratoire, etc. La voix est analysée et utilisée, soit comme outil de dépistage outil ou, en cas de pathologie connue, de surveillance. Nous avons déjà montré que les personnes vivant avec le diabète ont des voix différentes de celles de la population générale (toutes choses étant égales par ailleurs comme l’âge, le sexe, etc.). Ce n’est pas nécessairement perceptible à l’oreille humaine, mais le traitement du signal audio et l’IA peuvent faire la différence.
Comment expliquez-vous ce changement de voix ?
L’hyperglycémie chronique, l’hypoglycémie, le reflux gastrique, plus fréquent chez les personnes diabétiques, la fatigue chronique et les problèmes d’hydratation, peuvent jouer un rôle. L’idée de travailler sur la voix nous est venue de quelques cas de personnes diabétiques depuis plus de 15 ans et qui rapportaient une voix plus rauque.
Pensez-vous pouvoir développer un outil de dépistage à terme ?
Oui, notre objectif est de développer un outil de dépistage pour identifier les personnes à haut risque avec une précision de 70 à 75 % (mais pas un outil de diagnostic car cet outil ne sera pas assez sensible et pas assez spécifique). La voix étant très simple à collecter de manière non invasive, via un smartphone par exemple, cet outil pourrait être déployé à grande échelle. Il y a plus de 530 millions de personnes diabétiques dans le monde, dont la moitié ne le savent pas : il existe donc un réel problème à l’échelle mondiale de sous-dépistage du diabète et de découverte trop précoce de la pathologie. tardivement, à l’occasion de complications.
Pouvons-nous aider cette recherche sur la voix à notre échelle ?
Nous avons besoin que des personnes diabétiques ou non, âgées de plus de 15 ans, partout dans le monde, donnent leur voix à notre étude sur colivevoice.org. Cela comprend quelques questions de santé et des enregistrements vocaux. Cela servira à développer des modèles d’IA pour détecter le diabète et la détresse liée au diabète (incapacité à gérer son diabète au quotidien car il génère trop de charge mentale). Il faut environ 20 minutes pour un don vocal. N’hésitez pas à en parler à vos patients !
L’IA peut-elle encore avoir d’autres applications dans le dépistage des complications, par exemple ?
Oui, il existe déjà des modèles capables de prédire la survenue d’un événement cardiovasculaire à 5 ou 10 ans et des travaux sont en cours pour améliorer ces modèles grâce à l’IA. L’objectif est d’être encore plus efficace dans le domaine de la prévention personnalisée basée sur des risques calculés pour intensifier leur thérapie si nécessaire et mieux retarder ou réduire ce risque cardiovasculaire qui reste la complication la plus fréquente chez les personnes vivant avec le diabète. tapez 1.
Pouvons-nous imaginer des outils qui accompagneraient les personnes vivant avec le diabète de manière très personnalisée ?
On peut en effet imaginer des stylos à insuline connectés, qui pourraient à terme faire des recommandations personnalisées en fonction des profils des patients, mais aussi des applications pour smartphone qui pourraient intégrer l’IA dans les recommandations de santé, d’alimentation et donc les choix à faire. de manière personnalisée. Mais pour pouvoir individualiser les conseils, il faut de grandes bases de données validées, et c’est ce qui prend du temps.
Quel est le principal risque lié à l’utilisation de ces nouveaux outils intégrant l’IA ?
Le plus gros risque est le biais des données, avec l’entraînement d’un algorithme sur un sous-groupe de la population en pensant qu’il est généralisable, alors qu’il ne l’est pas : l’outil délivrera alors de mauvais conseils. Exemple : prenez des données collectées sur des hommes blancs de 50 ans et appliquez-les à une femme afro-américaine de 30 ans ! Le problème réside donc dans la qualité et la diversité des données, plus que dans les modèles d’IA. Les données doivent parfaitement correspondre à la population cible, dans laquelle l’algorithme ainsi développé sera utilisé.
Les algorithmes d’IA doivent être stables, robustes, explicables : les caractéristiques des données utilisées pour faire la prédiction ou les recommandations doivent être connues des médecins et des patients pour gagner leur confiance : c’est ce que l’on appelle les défis de l’explicabilité.
Existe-t-il un risque que des pirates malveillants altèrent ces outils en échange d’une demande de rançon, par exemple, avec des risques pour la santé des personnes qui les utilisent ?
Il s’agit d’un risque théorique qui ne peut être exclu, mais la fantaisie ne doit pas non plus nous empêcher d’avancer. L’Europe a adopté l’« AI Act », un règlement sur l’intelligence artificielle qui, depuis cette année, fournit de larges recommandations sur la manière de développer des outils basés sur l’IA tout en minimisant les risques et en maximisant les bénéfices. Il existe différents niveaux de classification des risques. Les outils de santé sont généralement classés à haut risque et nécessitent donc que les développeurs disposent de preuves de cybersécurité concernant l’utilisation des données, leur stockage, leurs processus, etc.
Quelle sera la place de l’IA générative dans le futur ?
De nouveaux modèles comme ChatGPT qui génèrent du contenu à partir d’une énorme quantité de données pourraient permettre de communiquer avec les patients : ces derniers pourraient poser des questions et obtenir des réponses pertinentes concernant le suivi de leur maladie. Dans notre laboratoire, nous travaillons par exemple actuellement sur un outil de détection de la détresse liée au diabète, insuffisamment détectée en pratique car les diabétologues ont déjà beaucoup à faire en consultation. Cet outil pourrait aider à prévenir et à gérer cette détresse liée au diabète.
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