Le système d'IA détecte les erreurs lors de l'auto-administration de médicaments

Des chercheurs du MIT ont développé un système qui s'appuie sur les signaux radio sans fil et l'intelligence artificielle (IA) pour détecter les erreurs lorsque les patients s'auto-administrent des médicaments. Le nouveau développement pourrait avoir un impact important étant donné le nombre alarmant de patients qui ne respectent pas les ordres des médecins, ce qui entraîne des milliers de décès et des milliards de dollars de frais médicaux chaque année. 

Le système utilise la détection sans fil et l'IA pour déterminer quand un patient utilise un stylo à insuline ou un inhalateur. Les erreurs potentielles sont détectées par celui-ci lorsqu'un patient s'auto-administre un médicament. 

Dina Katabi est professeur Andrew et Erna Viteri au MIT. Le groupe de recherche de Katabi était responsable du développement du nouveau système.

"Certains travaux antérieurs rapportent que jusqu'à 70% des patients ne prennent pas leur insuline comme prescrit, et de nombreux patients n'utilisent pas correctement les inhalateurs", déclare Katabi. 

Selon les chercheurs, le nouveau système peut être installé à domicile et alerter les patients et les soignants en cas d'erreur de médication, ce qui contribue à réduire les visites inutiles à l'hôpital. 

La recherche a été publiée le mois dernier dans la revue Nature Medicine. Les principaux auteurs de l'étude sont Mingmin Zhao, doctorant au Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT, et Kreshnik Hoti, ancien chercheur invité au MIT et actuel membre du corps professoral de l'Université de Prishtina au Kosovo. Les co-auteurs de la recherche incluent Hao Wang, ancien post-doctorant CSAIL et membre actuel du corps professoral de l'Université Rutgers, et Aniruddh Raghu, doctorant CSAIL.

Mécanismes d'administration de médicaments

De nombreux médicaments nécessitent des mécanismes de délivrance complexes. 

« Par exemple, les stylos à insuline nécessitent un amorçage pour s'assurer qu'il n'y a pas de bulles d'air à l'intérieur. Et après l'injection, vous devez tenir pendant 10 secondes », explique Zhao. "Toutes ces petites étapes sont nécessaires pour administrer correctement le médicament à son site actif." 

Chaque étape supplémentaire augmente les risques d'erreurs, ce qui augmente encore plus s'il n'y a pas de pharmacien présent. Étant donné que les patients font souvent des erreurs sans s'en rendre compte, l'équipe a cherché à créer un système automatisé.

Le nouveau système comporte trois grandes étapes, à commencer par un capteur qui suit les mouvements d'un patient dans un rayon de 10 mètres. Cette étape se fait grâce aux ondes radio qui se reflètent sur leur corps. Ensuite, l'IA examine les signaux réfléchis pour déterminer si un patient s'auto-administre un inhalateur ou un stylo à insuline. La dernière étape consiste pour le système à alerter le patient ou le prestataire de soins lorsqu'une erreur est détectée dans l'auto-administration du médicament.

"Une chose intéressante à propos de ce système est qu'il n'exige pas que le patient porte des capteurs", déclare Zhao. "Cela peut même fonctionner à travers des occlusions, de la même manière que vous pouvez accéder à votre Wi-Fi lorsque vous êtes dans une pièce différente de votre routeur."

Capteur et réseau de neurones

Le capteur se trouve à l'arrière-plan d'une maison tout en utilisant l'IA pour interpréter les ondes radio modulées. Un réseau neuronal a été développé pour détecter les schémas d'utilisation du médicament, et il a été formé pour effectuer des exemples de mouvements. Grâce à l'apprentissage par renforcement, le réseau a réussi à détecter 96 % des administrations de stylos à insuline et 99 % des utilisations d'inhalateurs. 

Après avoir identifié les erreurs, le réseau peut également les corriger. L'administration correcte des médicaments suit des séquences similaires, ce qui signifie que le système peut identifier toute anomalie dans les étapes spécifiques. Ces informations peuvent ensuite être transmises au patient ou à son médecin, ce qui permet de corriger la technique.

"En décomposant ces étapes, nous pouvons non seulement voir à quelle fréquence le patient utilise son appareil, mais aussi évaluer sa technique d'administration pour voir dans quelle mesure il s'en sort", explique Zhao. 

"Une autre façon de résoudre ce problème consiste à installer des caméras", poursuit Zhao. « Mais l'utilisation d'un signal sans fil est beaucoup moins intrusive. Cela ne montre pas l'apparence des gens.

Selon l'équipe, ce nouveau système pourrait éventuellement être adapté à d'autres médicaments en réentraînant le réseau de neurones.