L’outil nouvellement développé détecte les faibles niveaux de sucre dans le sang en se basant uniquement sur le comportement de conduite et les mouvements de la tête et des yeux.
L’hypoglycémie (hypoglycémie) est l’une des complications les plus dangereuses du diabète et présente un risque élevé lors de tâches cognitives exigeantes qui nécessitent des capacités motrices complexes, comme la conduite automobile. L’utilité des outils actuels de détection de l’hypoglycémie est limitée par le délai de diagnostic, le caractère invasif, la faible disponibilité et le coût élevé. Une étude récente publiée dans la revue NEJM AI propose une nouvelle façon de détecter l’hypoglycémie au volant. La recherche a été réalisée par des scientifiques du LMU en collaboration avec des collègues de l’hôpital universitaire de Berne (Inselspital), de l’ETH Zurich et de l’Université de Saint-Gall.
Dans leur étude, les chercheurs ont collecté des données auprès de 30 diabétiques alors qu’ils conduisaient une vraie voiture. Pour chaque patient, les données ont été enregistrées une fois pendant un état de glycémie normal et une fois pendant un état hypoglycémique. A cet effet, chaque patient a été spécifiquement mis en état d’hypoglycémie par les médecins présents dans la voiture. Les données collectées comprenaient des signaux de conduite tels que la vitesse du véhicule et des données sur les mouvements de la tête et des yeux, telles que la vitesse des mouvements oculaires.
Les scientifiques ont ensuite développé un nouveau modèle d’apprentissage automatique (ML) capable de détecter automatiquement et de manière fiable les épisodes hypoglycémiques en utilisant uniquement les données de conduite collectées de manière routinière et les données sur les mouvements de la tête et des yeux. “Cette technologie pourrait servir de système d’alerte précoce dans les voitures, permettant aux conducteurs de prendre les précautions nécessaires avant que les symptômes hypoglycémiques n’affectent leur capacité à conduire en toute sécurité”, explique Simon Schallmoser, doctorant à l’Institut pour l’IA en gestion de LMU et l’un des chercheurs contributeurs.
Le modèle ML nouvellement développé a donné de bons résultats même en utilisant uniquement les données sur les mouvements de la tête et des yeux, ce qui est crucial pour les futures voitures autonomes. Le professeur Stefan Feuerriegel, directeur de l’Institut pour l’IA en gestion et partenaire du projet, explique : « Cette étude montre non seulement le potentiel de l’IA pour améliorer les résultats de santé individuels, mais également son rôle dans l’amélioration de la sécurité sur la voie publique. »