L'étude a été menée sur une population à haut risque de diabète, et l'algorithme utilisé nécessite une validation robuste externe au sein d'autres populations avant d'envisager de l'utiliser en routine.
Le diagnostic du diabète repose sur un test oral de tolérance au glucose et une mesure de l'hémoglobine glyquée, des techniques invasives et difficiles à mettre en place pour un dépistage à grande échelle, soulignent Anoop Kulkarni d'Innotomy Consulting à Bangalore (Inde) et ses collègues.
Le système cardiovasculaire est affecté très tôt au cours du processus diabétique et les changements dans le système cardiovasculaire peuvent être détectés même lorsque les symptômes dysglycémiques ne sont pas encore apparus. Ces modifications sont potentiellement visibles à l'ECG.
Les chercheurs ont voulu voir si l'intelligence artificielle pouvait être utilisée pour exploiter le potentiel de dépistage de l'ECG pour prédire le prédiabète et le diabète chez des personnes à haut risque de la maladie.
Leur étude a été menée chez les participants à l'étude indienne DISFIN dont le but était de déterminer les bases géné
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