La technologie de détection sans fil pourrait aider à améliorer la technique des patients avec des inhalateurs et des stylos à insuline –

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  • De l’ingestion de pilules à l’injection d’insuline, les patients administrent fréquemment leurs propres médicaments. Mais ils ne font pas toujours les choses correctement. Le non-respect des ordonnances des médecins est monnaie courante, ce qui représente des milliers de décès et des milliards de dollars de frais médicaux chaque année. Les chercheurs du MIT ont développé un système pour réduire ces chiffres pour certains types de médicaments.

    La nouvelle technologie associe la détection sans fil à l’intelligence artificielle pour déterminer quand un patient utilise un stylo à insuline ou un inhalateur, et signale les erreurs potentielles dans la méthode d’administration du patient. «Certains travaux antérieurs indiquent que jusqu’à 70% des patients ne prennent pas leur insuline comme prescrit, et de nombreux patients n’utilisent pas correctement les inhalateurs», explique Dina Katabi, professeur Andrew et Erna Viteri au MIT, dont le groupe de recherche Solution. Les chercheurs disent que le système, qui peut être installé dans une maison, pourrait alerter les patients et les soignants des erreurs de médication et potentiellement réduire les visites inutiles à l’hôpital.

    La recherche apparaît dans la revue Médecine de la nature. Les principaux auteurs de l’étude sont Mingmin Zhao, doctorant au Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL), et Kreshnik Hoti, ancien chercheur invité au MIT et actuellement membre du corps professoral de l’Université de Prishtina au Kosovo. Parmi les autres co-auteurs figurent Hao Wang, un ancien post-doctorant du CSAIL et actuellement membre du corps professoral de l’Université Rutgers, Aniruddh Raghu, un étudiant au doctorat du CSAIL.

    Certains médicaments courants impliquent des mécanismes d’administration complexes. «Par exemple, les stylos à insuline nécessitent un amorçage pour s’assurer qu’il n’y a pas de bulles d’air à l’intérieur. Et après l’injection, vous devez tenir pendant 10 secondes», explique Zhao. “Toutes ces petites étapes sont nécessaires pour administrer correctement le médicament à son site actif.” Chaque étape présente également des possibilités d’erreurs, surtout lorsqu’il n’y a pas de pharmacien présent pour offrir des conseils correctifs. Les patients peuvent même ne pas se rendre compte lorsqu’ils font une erreur – alors l’équipe de Zhao a conçu un système automatisé qui le peut.

    Leur système peut être divisé en trois grandes étapes. Tout d’abord, un capteur suit les mouvements d’un patient dans un rayon de 10 mètres, en utilisant des ondes radio qui se reflètent sur son corps. Ensuite, l’intelligence artificielle parcourt les signaux réfléchis à la recherche de signes d’un patient qui s’auto-administre un inhalateur ou un stylo à insuline. Enfin, le système alerte le patient ou son prestataire de soins lorsqu’il détecte une erreur dans l’auto-administration du patient.

    Les chercheurs ont adapté leur méthode de détection à partir d’une technologie sans fil qu’ils utilisaient auparavant pour surveiller les positions de sommeil des gens. Cela commence par un appareil mural qui émet des ondes radio de très faible puissance. Lorsque quelqu’un bouge, il module le signal et le renvoie vers le capteur de l’appareil. Chaque mouvement unique produit un modèle correspondant d’ondes radio modulées que l’appareil peut décoder. «Une bonne chose à propos de ce système est qu’il n’oblige pas le patient à porter des capteurs», déclare Zhao. “Il peut même fonctionner à travers les occlusions, de la même manière que vous pouvez accéder à votre Wi-Fi lorsque vous êtes dans une pièce différente de celle de votre routeur.”

    Le nouveau capteur se trouve en arrière-plan à la maison, comme un routeur Wi-Fi, et utilise l’intelligence artificielle pour interpréter les ondes radio modulées. L’équipe a développé un réseau neuronal pour saisir les modèles indiquant l’utilisation d’un inhalateur ou d’un stylo à insuline. Ils ont formé le réseau à apprendre ces modèles en exécutant des exemples de mouvements, certains pertinents (par exemple en utilisant un inhalateur) et d’autres non (par exemple en mangeant). Grâce à la répétition et au renforcement, le réseau a détecté avec succès 96% des administrations de stylos à insuline et 99% des utilisations d’inhalateurs.

    Une fois qu’il a maîtrisé l’art de la détection, le réseau s’est également avéré utile pour la correction. Chaque administration appropriée de médicament suit une séquence similaire – ramasser le stylo à insuline, l’amorcer, l’injecter, etc. Ainsi, le système peut signaler des anomalies à une étape particulière. Par exemple, le réseau peut reconnaître si un patient maintient son stylo à insuline enfoncé pendant cinq secondes au lieu des 10 secondes prescrites. Le système peut alors relayer cette information au patient ou directement à son médecin, afin qu’il puisse fixer sa technique.

    «En le décomposant en ces étapes, nous pouvons non seulement voir à quelle fréquence le patient utilise son appareil, mais également évaluer sa technique d’administration pour voir à quel point il va bien», déclare Zhao.

    Les chercheurs affirment qu’une caractéristique clé de leur système basé sur les ondes radio est sa non-invasion. «Une autre façon de résoudre ce problème consiste à installer des caméras», déclare Zhao. “Mais l’utilisation d’un signal sans fil est beaucoup moins intrusive. Cela ne montre pas l’apparence des gens.”

    Il ajoute que leur cadre pourrait être adapté aux médicaments au-delà des inhalateurs et des stylos à insuline – il suffirait de recycler le réseau neuronal pour qu’il reconnaisse la séquence de mouvements appropriée. Zhao dit que “avec ce type de technologie de détection à la maison, nous pourrions détecter les problèmes tôt, afin que la personne puisse voir un médecin avant que le problème ne soit exacerbé.”

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