Quand l’IA permet d’optimiser l’auto-administration de médicaments

17/05/2021 Par Pr Philippe Chanson
Endocrinologie-Métabolisme
Des erreurs dans l’auto-administration de médicaments conduisent à une mauvaise adhérence aux traitements et à une augmentation des hospitalisations ainsi qu’à des coûts de santé supérieurs. Ces erreurs sont particulièrement fréquentes lorsque les médicaments sont administrés au moyen d’appareils comme les inhalateurs ou les stylos à insuline.  

Une équipe américaine a développé un système d’intelligence artificielle (IA) sans contact et discret qui peut détecter et surveiller les erreurs d’auto-administration d’un médicament, au domicile du patient, sans nécessité d’un contact physique. Le senseur sans fil est monté sur un mur et analyse les signaux radios environnants en utilisant l’IA. La solution IA détecte les différents temps de la manipulation de l’appareil. Ainsi, en cas d’administration d’insuline via un stylo, les différents moments sont décomposés et analysés de manière séquentielle : détecte lorsque le sujet ouvre le stylo à insuline, puis charge la cartouche, puis ajoute l’aiguille, puis ajuste le stylo, puis charge la dose, puis l’administre, puis enlève l’aiguille et finalement referme le stylo (6 étapes).  

Bien évidemment les heures d’administration sont enregistrées. Pour évaluer les performances de leur modèle d’IA, ils ont comparé sa prédiction avec des annotations faites par des professionnels observant le patient. Les comparaisons, en termes de sensibilité et de spécificité, faites par rapport à l’observation humaine, permettent de construire une courbe ROC. Cette approche permet de détecter de manière automatique quasiment aussi bien que l’observation humaine, lorsque les sujets manipulent leur inhalateur (aire sous la courbe ROC = 0.992) ou leur stylo à insuline (aire sous la courbe ROC = 0.967) et d’évaluer si les patients suivent les différentes étapes nécessaires pour utiliser ces appareils (aire sous la courbe = 0.952). Cette approche démontre le potentiel de solutions reposant sur l’intelligence artificielle pour améliorer la sécurité des médicaments avec une charge minimale pour les patients et les professionnels de santé.  

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Michel Lemariey-Barraud

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