Des scientifiques américains ont mis au point un biomarqueur numérique qui utilise une caméra de portable intégrée pour détecter le diabète de type 2, selon la revue scientifique Nature Medicine où la nouvelle méthode est décrite.
Des chercheurs de l'université de Californie à San Francisco ont mis en place une nouvelle méthode pour détecter le diabète de type 2 avec des technologies déjà disponibles sur les portables.
«La possibilité de détecter le diabète, qui a de graves conséquences pour la santé, grâce à un test sans douleur sur smartphone, offre de nombreuses possibilités. L'idée est de créer un outil comme celui-ci pour aider à identifier les gens au plus haut risque d'avoir le diabète et de contribuer à réduire la prévalence du diabète non diagnostiqué», indique le docteur en médecine et professeur de cardiologie Geoffrey Tison, sous la direction duquel l’étude a été réalisée, dans un communiqué de presse de l’université.
Selon les chercheurs, le nouvel outil contribuerait également à détecter le diabète dans une population qui n'a pas accès à une assistance médicale complète.
«Le diabète peut agir de manière asymptomatique sur une longue période, ce qui rend plus difficile son diagnostic», explique le docteur en médecine Robert Avram, l’un des auteurs de l'article.
Les chercheurs ont suggéré que la caméra du smartphone pouvait être utilisée pour détecter les dommages vasculaires causés par le diabète. Ils ont utilisé une lampe de téléphone et une caméra pour analyser le changement de couleur de la pointe du doigt correspondant à chaque battement du cœur.
Cette méthode baptisée photopléthysmographie (PPG) est déjà largement utilisée dans plusieurs appareils mobiles tels que des montres intelligentes et les trackers fitness.
Données récoltées
Les scientifiques ont reçu presque trois millions d’enregistrements PPG des 53.870 patients se servant de l'application Azumio Instant Heart Rate pour iPhone, qui ont reçu un diagnostic de diabète de type 2. Ces données ont été utilisées pour l'élaboration et le contrôle de l'algorithme d’apprentissage automatique pour la révélation du diabète à base de signaux PPG mesurés par portable.
En conséquence, l'algorithme a bien identifié la présence de diabète chez 81% des patients dans deux échantillons séparés. La précision de la définition de l'absence de diabète chez les non-malades était comprise entre 92% et 97%. Les chercheurs notent que la précision de la méthode augmentait encore si les biomarqueurs numériques obtenus étaient ajoutés à des informations générales sur le patient, comme l'âge, le sexe, l'indice de masse corporelle et l’origine ethnique.
