Un écosystème innovant d'intelligence artificielle : Contributions avec le deep learning pour la prévention et la prédiction des complications du diabète

Discipline

Informatique

Classification

Informatique,

Médecine et santé

Mots-clés libres

Intelligence artificielle, Diabète, Ulcère du pied diabétique, Agent conversationel, Apprentissage profond, Réseau neuronal siamois, Apprentissage fédéré, Confidentialité des données, Prévention du diabète, Prédictions des complications du diabète, Technologie et santé

Mots-clés

Intelligence artificielle en médecine

En 2021, le diabète touchait environ 537 millions de personnes dans le monde. Ce chiffre devrait grimper à 643 millions d'ici 2030 et 783 millions d'ici 2045. Le diabète est une maladie métabolique persistante qui nécessite des soins et une gestion quotidiens continus. Le fardeau des maladies chroniques pèse lourdement sur les systèmes de santé lorsqu'il touche une partie substantielle de la population. De telles circonstances ont un impact négatif non seulement sur le bien-être général d'une grande partie de la population, mais contribuent également de manière significative aux dépenses de santé. Dans le contexte de Maurice, selon le rapport le plus récent de la Fédération Internationale du Diabète, la prévalence du diabète, en particulier du diabète de type 2 (T2D), était de 22,6 % de la population en 2021, avec des projections indiquant une hausse à 26,6 % d'ici 2045. Face à cette tendance alarmante, une évolution concomitante a été observée dans le domaine de la technologie, l'intelligence artificielle démontrant des capacités prometteuses dans les domaines de la médecine et de la santé. Cette thèse de doctorat entreprend l'exploration de l'intersection entre l'intelligence artificielle, plus précisément l’apprentissage profond, l'éducation, la prévention, et la gestion du diabète. Nous nous sommes d'abord concentrés sur l'exploration du potentiel de l'Intelligence Artificielle (IA) pour répondre à une complication fréquente du diabète : l'Ulcère du Pied Diabétique (DFU). Les DFU présentent un risque grave d'amputations des membres inférieurs, entraînant des conséquences graves. En réponse, nous avons proposé une solution innovante nommée DFU-HELPER. Cet outil permet de valider les protocoles de traitement administrés par les professionnels de la santé aux patients individuels atteints de DFU. L'évaluation initiale de l'outil a montré des résultats prometteurs, bien qu'un affinement further et des tests rigoureux soient impératifs. Les efforts collaboratifs avec les experts en santé publique seront essentiels pour évaluer l'efficacité pratique de l'outil dans des scénarios réels. Cette approche vise à combler le fossé entre les technologies IA et les interventions cliniques, avec pour objectif ultime d'améliorer la prise en charge des patients atteints de DFU. Notre recherche a également abordé les aspects critiques de la vie privée et de la confidentialité inhérents à la manipulation des données liées à la santé. Reconnaissant l'importance capitale de la protection des informations sensibles, nous avons appliqué une approche avancée d'apprentissage fédéré Peer-to-Peer à notre proposition pour l'outil DFU-Helper. Cette approche permet de traiter des données sensibles sans les transférer vers un serveur central, contribuant ainsi à créer un environnement de confiance et sécurisé pour la gestion des données de santé. Enfin, notre recherche s'est étendue au développement d'un agent conversationnel intelligent conçu pour fournir des informations et un soutien 24 heures sur 24 aux personnes atteintes de diabète. Dans la poursuite de cet objectif, la création d'un jeu de données approprié était essentielle. Dans ce contexte, nous avons utilisé des techniques de traitement du langage naturel pour sélectionner des données de qualité provenant de sources médias en ligne traitant du diabète.