IA ET DIABETE DE TYPE 1

Le diabète, par ses nombreuses données de suivi, numériques, biologiques et cliniques
se prête logiquement aux applications de l’Intelligence Artificielle (IA).

Non pas que l’esprit des soignants en diabétologie ne suffirait pas à leur usage pour toujours faire au mieux pour les personnes vivant avec un diabète, mais car ces données diabétologiques sont tellement foisonnantes qu’une analyse rapide dépassant nos capacités cérébrales est forcément à prendre en compte.

Je ne reviendrai pas sur les définitions de l’IA ,vous laissant consulter celle-ci pour qu’elle vous parle d’elle-même.

 Quand peut-on dire que l’IA a franchi les portes de la diabétologie ?
Avec les premiers capteurs de glucose interstitiel au milieu des années 2010 ? Ces capteurs permettent une prédiction à 30 minutes du glucose interstitiel à venir et ainsi l’affichage de flèche de tendance et d’alertes prédictives. Stricto sensu nous ne sommes peut-être pas ici dans une situation d’IA mais de l’application d’un modèle mathématique partant de données limitées.

L’apport majeur de l’IA dans le monde « chiffré » de la diabétologie est celui des boucles semi-fermées ou dites « hybrides », couplant mesure continue du glucose interstitiel à l’administration continue sous cutanée d’insuline par pompe externe.

Physiologiquement, la sécrétion d’insuline par les cellules beta des îlots pancréatiques est très finement régulée par le flux glucose arrivant à ces cellules par un couplage entre glucose pénétrant dans ces cellules et production d’insuline induit. Cette insulinosécrétion est ainsi en permanence adaptée à l’état métabolique instantané.

Le challenge thérapeutique de l’insulinothérapie optimisée dans le diabète de type 1 est de reproduire au mieux cette insulinosécrétion…
Chose souvent peu aisée avec des doses fixes en multi-injections et un peu plus adaptée avec les débits de base d’une pompe à insuline.

Le constat que ces thérapeutiques insuliniques « classiques » sont limitées dans leur effet est que l’HBA1C moyenne des personnes diabétiques de type 1 sous ceilles ci restent autour de 8% pour une cible à 7% et le temps dit passé dans la cible de glucose interstitielle 70-180 mg/dl à 50% en moyenne pour un objectif à plus de 70%, sans compter le temps passé en hypoglycémie toujours trop important en parallele.

On constate que ces thérapeutiques insuliniques « classiques » sont limitées dans leur effet car l’HBA1C moyenne obtenue reste autour de 8% pour une cible à 7% ; quant au temps dit passé dans la cible de glucose interstitiel 70-180 mg/d, il est de 50% en moyenne pour un objectif à 70%. Sans compter le temps passé en hypoglycémie toujours trop important en parallèle.

Ainsi, l’IA a parfaitement trouvé sa place pour intégrer, analyser les dizaines de données de glucose interstitiel quotidiennes et guider alors l’administration d’insuline pas à pas.

En France ces premiers systèmes de boucle semi-fermée hybrides sont disponibles depuis 2022-2023.
Depuis, 5 systèmes sont remboursés dont 4 principaux utilisés au quotidien par des milliers de personnes vivant avec un diabète de type 1.

Plusieurs types d’ « algorithmes » – sous-entendu de profils d’IA – sont utilisés en fonction des systèmes : un modèle prédictif simple non auto-apprenant, des modèles prédictifs et rétrospectifs apprenant et dont l’auto-apprentissage, c’est-à-dire l’adaptation du travail du modèle d’IA aux retours quotidiens glucose / insuline injectée, se fait selon les modèles sur des périodes de 24h, 72h ou de quelques jours à plus d’1 semaine.

L’efficacité de l’ensemble de ces systèmes intelligents a depuis bien été démontrée : réduction significative de l’HbA1C, majorité de personnes arrivant à + de 70% du temps dans la cible de glucose et en parallèle réduction de 2 à 3 du nombre des hypoglycémies. Sans parler de l’amélioration du sommeil, des capacités et de la qualité de vie, liée à l’impressionnante normalisation et stabilisation des taux de glucose.

L’étape suivante est celle d’un système de boucle fermée complète, là encore grâce aux progrès de l’IA. Les systèmes actuels nécessitent en effet que la personne annonce les glucides aux repas et doit encore ainsi aider le système pour au moins un tiers de l’administration d’insuline. C’est pour cela que l’on parle de boucle semi-fermée ou hybride Prochainement, seront disponibles des systèmes complètement fermés sans nécessité de renseigner les glucides. Là encore, c’est l’IA qui induira par la pente de glucose selon le moment une forte augmentation des micro-débits de base sur une période adaptée pour ainsi arriver à l’équivalent d’un bolus repas.
Est-ce à dire que ce serait la fin de l’insulinothérapie fonctionnelle… ?

En attendant la disponibilité large de ces systèmes complets, l’IA est également utilisable dans l’évaluation des glucides aux repas. Une simple photo (d’une assiette néanmoins bien « agencée »), quelques secondes de réflexion de votre appli IA (payante) et l’ « addition » glucides est disponible. Méthode efficace pour des assiettes séparant bien les différents composantes de celle-ci

Il ne faut néanmoins pas qu’à travers l’usage de l’IA dans ces systèmes de boucle semi-fermée et fermée à venir soit oubliée la nécessité d’un contrôle humain du bon fonctionnement du système, pompe et capteur, de leur bonne mise en place, de leur bon couplage.
Dans ce domaine il existe des alertes mais qui sont souvent tardives.
De même l’efficacité nette de ces systèmes n’empêche pas des accidents métaboliques aigus, cétose et hypoglycémie, que la personne vivant avec un diabète de type 1 doit savoir traiter à temps pour prévenir leur aggravation.

A savoir que dans le domaine de la cétose, une prochaine étape attendue est celle du capteur de cétonémie qui permet de veiller en permanence à l’apparition de celle-ci, d’en alerter précocement la personne sans qu’elle en ait à faire la mesure d’emblée. On peut ainsi penser que cette nouvelle donnée de cétonémie monitorée pourra être intégrée aux algorithmes d’IA qui pourra optimiser, renforcer l’administration d’insuline en conséquence. Toujours dans le domaine de mesures supplémentaires intégrables, peut s’imaginer celle de la fréquence cardiaque, marqueur potentiel indirect d’une activité physique. Avec la nécessité que ces données restent, comme c’est le cas actuellement, sécurisées en condition de RGPD santé respectées.