Diabète et niveau de sucre dans le sang
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Chez les personnes atteintes de diabète de type 2, la prise en charge de la glycémie peut être un défi quotidien.
Cependant, l'introduction d'une nouvelle application basée sur les algorithmes pourrait bientôt enlever une partie de ce stress.
PublicitéPublicitéBeaucoup de travail reste à faire sur le processus, mais l'idée derrière la technologie personnalisée est de prédire l'impact de chaque repas sur le taux de sucre dans le sang d'un utilisateur.
Le diabète de type 2 affecte maintenant plus de 29 millions de personnes aux États-Unis. On pense que 86 millions d'adultes supplémentaires ont un prédiabète, qui peut évoluer vers un diabète de type 2 si les changements de mode de vie ne sont pas mis en œuvre.
Avec le diabète de type 2, il est toujours nécessaire de surveiller la prise alimentaire pour s'assurer que les taux de glycémie sont corrects.
PublicitéSi les niveaux sont trop élevés pendant de longues périodes, des complications graves peuvent survenir.
Des médicaments sont donnés pour aider à gérer les fluctuations du niveau de sucre, mais l'exercice et le régime jouent également un rôle important.
PublicitéPublicitéBien que l'impact de certains types d'aliments sur les niveaux de glucose puisse être estimé, ce n'est pas une science exacte.
Les effets peuvent varier considérablement d'un individu à l'autre et peuvent même varier chez un individu dépendant d'une série de facteurs.
Un rapport, publié dans PLOS Computational Biology cette semaine, explique comment un groupe de scientifiques a intégré un algorithme dans une application appelée Glucoracle, qui va dans une certaine mesure pour résoudre ce problème.
David Albers, Ph. D., chercheur associé en informatique biomédicale au Columbia University Medical Center (CUMC) à New York et auteur principal de l'étude, explique: «Même avec des conseils d'experts, il est difficile pour les gens de comprendre le véritable impact de leurs choix alimentaires, en particulier sur une base de repas à repas. "
Pour s'attaquer à ce problème, Albers et son équipe tentent de concevoir un algorithme qui puisse aider les individus à prendre des décisions alimentaires plus éclairées.
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Prévoir les niveaux de glucose
Albers explique comment l'application fonctionne:« Notre algorithme, intégré dans une application facile à utiliser, Prédit les conséquences de manger un repas spécifique avant que la nourriture ne soit consommée, permettant aux individus de faire de meilleurs choix nutritionnels pendant les repas. "
L'algorithme utilise l'assimilation de données, une technique qui est utilisée dans une gamme d'applications modernes, y compris la prévision météorologique.
PublicitéL'assimilation des données prend régulièrement des informations à jour - y compris des mesures de la glycémie et des informations nutritionnelles - les rassemble, puis crée un modèle mathématique de la réponse d'un individu au glucose.
Lena Mamykina, Ph.D., professeure adjointe d'informatique biomédicale au CUMC et coauteure de l'étude, explique: «L'assimilateur de données est continuellement mis à jour avec l'apport alimentaire de l'utilisateur et les mesures de glycémie, personnalisant le modèle pour cet individu. "
PublicitéAdvertisementLes utilisateurs de Glucoracle peuvent télécharger des photos d'un repas particulier avec des estimations grossières de son contenu nutritionnel, ainsi que des mesures de sang au bout du doigt. L'application peut alors fournir une prédiction immédiate des niveaux de sucre dans le sang après le repas.
L'application doit être utilisée pendant une semaine avant de commencer à générer des prédictions.
Cela permet à l'assimilateur de données d'apprendre comment l'utilisateur réagit à différents types d'aliments. L'estimation et les prévisions sont ensuite ajustées pour l'exactitude dans le temps.
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Comment ça marche?
Les premières recherches sur les capacités de l'assimilateur de données ont été menées sur cinq individus. Trois avaient le diabète de type 2 et deux pas.
AdvertisementAdvertisementL'application a fait des prédictions sur les changements dans les niveaux de glucose après un repas particulier, qui ont ensuite été comparés avec les mesures de glucose réelles.
Chez les participants non diabétiques, les lectures correspondaient assez bien aux mesures de glucose authentiques.
Pour les trois participants diabétiques, les résultats étaient moins précis. Les chercheurs croient que cela pourrait être dû à des fluctuations physiologiques chez les patients ou à une erreur de paramètre.
Cependant, les prédictions étaient «encore comparables» à celles des éducateurs en diabète certifiés.
Bien que les résultats ne soient pas parfaits, Albers n'est pas découragé. Au lieu de cela, il dit:
"Il y a certainement place à amélioration. Cette évaluation a été conçue pour prouver qu'il est possible, en utilisant des données d'autosurveillance de routine, de générer des prévisions de glucose en temps réel que les gens pourraient utiliser pour faire de meilleurs choix nutritionnels. Nous avons réussi à rendre un aspect de l'autogestion du diabète pratiquement impossible à gérer pour les personnes atteintes de diabète de type 2. Maintenant, notre tâche est de rendre l'outil d'assimilation des données encore plus performant. "
Un plus grand essai clinique est maintenant prévu, et les chercheurs espèrent que l'application sera prête à être largement utilisée dans deux ans.
