4 applicazioni dell’AI nella gestione del diabete

Applicazione n°1: supporto alle decisioni cliniche (per la terapia a iniezioni multiple e il microinfusore di insulina)

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati come sistemi di supporto decisionale per la gestione del diabete. L’algoritmo analizza i dati sanitari storici, compresi i livelli di glucosio nel sangue, i dosaggi di insulina, le abitudini alimentari e l’attività fisica, per fornire raccomandazioni personalizzate sull’insulina e adeguamenti del trattamento. Identifica i modelli e offre linee guida basate su prove scientifiche per mantenere livelli ottimali di glucosio nel sangue.

Un esempio è Advisor Pro, di Dreamed diabetes, che riceve dati dai CGM e/o dalle pompe di insulina, i dati vengono analizzati utilizzando l’algoritmo MD Logic, alla ricerca di alti e bassi insieme a specifici modelli individuali. Advisor pro produce raccomandazioni che includono l’ottimizzazione della velocità basale, il rapporto carboidrati, il fattore di correzione (sensibilità all’insulina) e consigli di gestione personalizzati. Le raccomandazioni vengono esaminate e modificate dagli endocrinologi e poi condivise con i pazienti.

Questa combinazione di informazioni basate sull’intelligenza artificiale e la convalida di esperti aiuta i pazienti a prendere decisioni informate, anche in situazioni di emergenza, migliorando la cura complessiva del diabete.

Applicazione n°2: strumenti per l’autogestione del diabete

L’algoritmo di intelligenza artificiale può interpretare i dati biometrici dei CGM (Continuous Glucose Monitoring) e avvisare il paziente e/o regolare direttamente la glicemia, somministrando insulina attraverso un microinfusore.

Il sistema di microinfusione MiniMed 780G, combinato con il sensore Guardian 3 (CGM) di Medtronic, utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale. I dati vengono raccolti dal CGM e poi analizzati dal MiniMed per prevedere l’andamento del glucosio. Le microinfusioni regolano l’erogazione di insulina in base a queste previsioni dell’IA, con l’obiettivo finale di mantenere la glicemia entro un intervallo ottimale, riducendo le regolazioni manuali da parte del paziente e prevenendo episodi di iperglicemia e ipoglicemia. Nel complesso, il sistema combinato offre una gestione più precisa e automatizzata della malattia, migliorando il controllo del glucosio e riducendo il peso del diabete.

Applicazione n°3: previsione del diabete e stratificazione del rischio

L’IA può essere sfruttata per prevedere il rischio di un individuo di sviluppare il diabete di tipo 2 e i suoi potenziali rischi. L’identificazione precoce dei pazienti ad alto rischio è fondamentale per evitare complicazioni potenzialmente letali e per attuare strategie di prevenzione personalizzate.

I ricercatori del laboratorio Intelligent Distributed Computing and Systems (INDUCE) dell’Università degli Emirati Arabi Uniti stanno conducendo test su larga scala di diversi modelli di IA. L’obiettivo principale è identificare i fattori di rischio specifici, come la genetica, gli stili di vita e le diverse condizioni di vita preesistenti, applicando tecniche avanzate di apprendimento automatico su grandi set di dati.

La ricerca contribuisce a muoversi verso una diagnosi precoce e strategie di prevenzione personalizzate, riducendo i rischi del diabete di tipo 2.

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Applicazione n°4: screening della retinopatia diabetica

La retinopatia diabetica, la principale causa di cecità negli Stati Uniti, può essere prevenuta con una diagnosi precoce. Gli algoritmi diagnostici di IA si basano sull’elaborazione delle immagini e sulle tecniche di apprendimento automatico per analizzare le immagini della retina e identificare i segni della retinopatia diabetica. L’efficacia è paragonabile allo screening con esame clinico in ambulatorio da parte di un oculista.

LumineticsCore è un esempio di sistema diagnostico AI che diagnostica autonomamente i pazienti per la retinopatia diabetica. Analizza le immagini rapidamente e fornisce risultati in meno di un minuto senza la necessità di operatori altamente qualificati. Pertanto, può essere integrato nel flusso di lavoro delle cure primarie senza soluzione di continuità. LumineticsCore migliora l’accessibilità alle cure oculistiche fondamentali per i pazienti diabetici, riducendo l’onere dello screening e, in ultima analisi, aiuta a prevenire la perdita della vista.

Poiché l’IA si sta affermando sempre di più nel mondo sanitario, ha un grande potenziale nella cura del diabete. L’obiettivo rimane quello di ridurre il peso del diabete, responsabilizzando i pazienti, dando loro accesso a tecnologie avanzate e supporto quotidiano.

In Alcimed continuiamo a esplorare i rapidi sviluppi dell’IA nel settore sanitario e possiamo supportarvi nei vostri progetti relativi all’IA e alla cura del diabete! Non esitate a contattare il nostro team!

Informazioni sugli autori,

Annelisa, Consulente del team Salute di Alcimed in Italia

Hélène, Senior Project Manager del team Salute di Alcimed in Italia