Des chercheurs de l’université de Cambridge ont développé un pancréas artificiel qui utilise un algorithme de machine learning (apprentissage automatique) pour déterminer la quantité d’insuline à administrer chez des enfants souffrant de diabète de type 1. Ce dispositif basé sur intelligence artificielle (IA) s’est révélé plus efficace pour gérer les taux de glycémie que la technologie actuelle.
Les résultats de l’étude* ont été publiés le 20 janvier 2022 dans le New England Journal of Medicine.
L’équipe de scientifiques a cherché à améliorer le système traditionnel – qui repose sur une pompe à insuline et un capteur de glucose – en développant une IA pour déterminer la quantité d’insuline nécessaire. L’application, baptisée « CamAPS FX », associée à un moniteur de glucose et à une pompe à insuline, agit comme un pancréas artificiel, ajustant automatiquement la quantité d’insuline administrée en fonction des niveaux de glucose prévus ou en temps réel. Il s’agit donc d’un « système hybride en boucle fermée », ce qui signifie que la personne qui s’occupe de l’enfant devra lui administrer de l’insuline au moment des repas, mais qu’à tout autre moment, l’algorithme fonctionne tout seul.
L’essai incluait 74 enfants atteints de diabète de type 1, âgés de 1 à 7 ans. L’étude a notamment révélé :
• que les jeunes patients avaient passé environ 71,6 % de leur journée dans la fourchette cible de leur taux de glucose lorsqu’ils utilisaient le système CamAPS FX, soit plus de deux heures supplémentaires par jour dans la fourchette cible ;
• que l’application avait permis de réduire le taux de glycémie moyen (HbA1c) de 0,7 %.
CamAPS FX est disponible dans un certain nombre de services du NHS au Royaume-Uni, dont le Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust. L’équipe de chercheurs à l’origine de l’étude espère que la technologie sera bientôt disponible à plus grande échelle.