Système d’IA détectant les erreurs lors de l’auto-administration de médicaments

Les chercheurs du MIT ont développé un système qui repose sur des signaux radio sans fil et l’intelligence artificielle (IA) pour détecter les erreurs lorsque les patients s’auto-administrent des médicaments. Cette nouvelle avancée pourrait avoir un grand impact 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 coûts médicaux chaque année. 

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

Dina Katabi est le professeur Andrew et Erna Viteri au MIT. Le groupe de recherche de Katabi a été responsable du développement de ce 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 aide à réduire les visites hospitalières inutiles. 

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

Mécanismes de délivrance de médicaments

De nombreux médicaments nécessitent des mécanismes de délivrance complexes. 

« Par exemple, les stylos d’insuline nécessitent un priming 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 », déclare Zhao. « Toutes ces petites étapes sont nécessaires pour délivrer correctement le médicament à son site actif. » 

Avec chaque étape supplémentaire, il y a plus de chances d’erreurs, ce qui est encore plus important s’il n’y a pas de pharmacien présent. Puisque 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, en commençant par un capteur qui suit les mouvements d’un patient dans un rayon de 10 mètres. Cette étape est effectuée à l’aide d’ondes radio qui se réfléchissent sur leur corps. Ensuite, l’IA examine les signaux réfléchis pour déterminer si un patient est en train de s’auto-administrer un inhalateur ou un stylo d’insuline. La dernière étape consiste pour le système à alerter le patient ou le fournisseur de soins de santé lorsqu’une erreur est détectée dans l’auto-administration du médicament.

« Une chose agréable avec ce système est qu’il ne nécessite pas que le patient porte des capteurs », déclare Zhao. « Il peut même fonctionner à travers les occlusions, semblable à la façon dont vous pouvez accéder à votre Wi-Fi lorsque vous êtes dans une pièce différente de celle de votre routeur. »

Capteur et réseau de neurones

Le capteur est installé en arrière-plan d’une maison tout en utilisant l’IA pour interpréter les ondes radio modulées. Un réseau de neurones a été développé pour détecter les modèles d’utilisation du médicament, et il a été formé pour effectuer des mouvements exemples. Grâce à l’apprentissage par renforcement, le réseau a détecté avec succès 96 % des administrations d’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 les anomalies dans les étapes spécifiques. Ces informations peuvent ensuite être envoyées au patient ou à son médecin, ce qui aide à corriger la technique.

« En le décomposant en ces étapes, nous pouvons non seulement voir avec quelle fréquence le patient utilise son appareil, mais également évaluer sa technique d’administration pour voir à quel point il fait bien », déclare Zhao. 

« Une autre façon de résoudre ce problème est d’installer des caméras », continue Zhao. « Mais utiliser un signal sans fil est beaucoup moins intrusif. Il ne montre pas l’apparence des gens. »

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