, /PRNewswire/ — À l’occasion de l’ATTD 2026, l’IA a été positionnée comme un moteur essentiel de l’évolution des soins du diabète. Avec la généralisation du système de surveillance continue du glucose (CGM), l’accent est mis non plus sur l’acquisition des données, mais sur leur interprétation et leur application.
Plutôt que de considérer le CGM comme un outil de surveillance passif, les discussions ont mis l’accent sur son rôle d’éducation du patient et de modification du comportement. Le consensus émergent suggère que la valeur clinique ne réside pas seulement dans la précision des relevés, mais aussi dans le fait d’aider les patients à comprendre comment les actions quotidiennes impactent les résultats de la glycémie.
Des données à l’action : l’IA dans le GS3
Au cours du symposium, SIBIONICS a présenté son système GS3 comme un exemple d’intégration de l’IA dans la gestion courante du diabète. Le système intègre l’enregistrement vocal assisté par l’IA, permettant aux utilisateurs de noter verbalement leurs repas, leurs activités et leurs médicaments. Les informations ainsi enregistrées sont ensuite automatiquement structurées en données de santé analysables.
En outre, l’analyse par l’IA des repas établit un lien entre l’apport alimentaire et les réponses glycémiques ultérieures, tandis que l’identification des tendances sur plusieurs jours met en évidence les événements hyperglycémiques récurrents et leurs déclencheurs potentiels. Ces fonctionnalités servent à contextualiser les fluctuations du glucose plutôt que de présenter des données isolées.
Les cliniciens et les éducateurs en diabétologie présents à la session ont noté que la simplification de la saisie et de l’interprétation des données pouvait réduire la charge de travail du patient et améliorer son observance du traitement. En transformant les données glycémiques en relations de cause à effet compréhensibles, ces outils peuvent favoriser une autogestion plus efficace et faciliter la communication entre le patient et le prestataire de soins.
CKM et surveillance multimodale
Le système de surveillance continue des cétones (CKM) a également été discutée, en particulier chez les personnes utilisant des inhibiteurs du SGLT-2. Le CKM fournit un aperçu supplémentaire de l’état métabolique, complétant le CGM en capturant la dynamique des cétones.
Les observations en vie réelle suggèrent que l’association des données relatives au glucose et aux corps cétoniques permet d’identifier des tendances qui ne sont pas évidents lors de la surveillance d’un seul paramètre. Cette approche intégrée a des implications potentielles pour l’identification précoce des risques et pour l’élaboration de stratégies de traitement plus individualisées.
Leadership académique et expertise mondiale
Le symposium était présidé par le professeur Lutz Heinemann (Allemagne) et le docteur Federico Bertuzzi (Italie), tous deux largement reconnus pour leurs contributions à la technologie du diabète et à la pratique clinique et qui ont apporté une supervision scientifique à la session.
Le programme comprenait également des présentations d’experts de renommée internationale, dont le Dr Talita Trevisan (Brésil), qui a fait part de ses observations sur les données en vie réelle du CGM ; le Dr Hande Turan (Turquie), qui a parlé de la précision du CGM dans le diabète de type 1 chez l’enfant ; le Dr Ahmad Haidar (Canada), qui a présenté l’application du CGM chez les utilisateurs d’inhibiteurs du SGLT-2 ; et le Dr Wei Qiang (Chine), qui a présenté les approches de la prochaine génération de CGM activées par l’IA.
Ensemble, ces contributions ont reflété une perspective multidisciplinaire entre la recherche clinique, les données en vie réelle et les technologies émergentes.
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