Utilisation de l’IA/ML pour la prédiction du risque d’hypoglycémie chez les patients diabétiques

Un établissement médical spécialisé dans un programme de soins destiné aux patients atteints de diabète. L’objectif du client était de mettre en œuvre un système permettant de prédire le risque d’hypoglycémie et d’informer automatiquement les patients des menaces potentielles pour leur santé.

L’hypoglycémie représente l’un des risques les plus graves pour les personnes atteintes de diabète. Le processus de surveillance du risque d’hypoglycémie en place jusqu’alors nécessitait une implication importante des équipes médicales et était très chronophage.

Le client avait besoin d’une solution capable de :

• Analyser automatiquement les données issues des glucomètres, les informations relatives aux médicaments ainsi que les données personnelles des patients.
• Prédire le risque d’épisodes d’hypoglycémie.
• Envoyer des notifications aux patients en cas de danger potentiel.
• Réduire la nécessité d’un suivi constant des patients par le personnel médical.

1. Conception et développement du modèle prédictif
   Nous avons créé un modèle d’IA/ML capable d’analyser les niveaux de glucose, les médicaments utilisés et les données individuelles des patients pour anticiper les épisodes d’hypoglycémie.
2. Mise en place d’un système de notifications
   Nous avons conçu un mécanisme permettant d’envoyer des alertes aux patients dès qu’un risque accru d’hypoglycémie est détecté.
3. Validation et optimisation de la solution
   Le modèle a été testé et a atteint des performances élevées :

• Sensibilité : 88 %
• Spécificité : 85 %

Le système a été ajusté pour répondre aux besoins spécifiques de l’établissement et des patients.

Nous avons conçu un système qui a été très bien accueilli par l’équipe médicale ainsi que par les patients bénéficiant du programme de soins. Il a permis une prédiction efficace du risque d’hypoglycémie et une notification automatique des patients.

Grâce à cette mise en œuvre, la sécurité des patients a été considérablement renforcée et leur qualité de vie améliorée. Le processus de développement et la collaboration avec le client se sont déroulés sans encombre et ont été régulièrement suivis. Notre équipe a partagé son expertise, ce qui a facilité l’implémentation et l’adoption continue du système.