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Le phénotypage numérique profond du diabète de type 1 : le renouveau de la recherche en épidémiologie - 30/09/20

Doi : 10.1016/j.ando.2020.07.023 
G. Fagherazzi, Dr
 Luxembourg Institute of Health, Luxembourg 

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Résumé

Le diabète de type 1 (DT1), qui représente environ 10 % des cas de diabètes diagnostiqués dans le monde, connaît un accroissement de son incidence de 3 à 4 % chaque année. Historiquement, les grandes études épidémiologiques, issues de registres ou de cohortes, nous ont renseignés sur les facteurs de risque des complications fréquentes du DT1, mais de nombreuses questions de recherche persistent. Aujourd’hui, l’accroissement des données numériques, générées dans la “vraie vie” par les personnes avec un DT1, ouvrent de nouvelles perspectives pour mieux comprendre les problèmes liés à la gestion du diabète au quotidien ou encore identifier des sous-groupes cliniquement pertinents de personnes diabétiques. Par exemple, les données issues de la mesure continue du glucose ou encore les échanges sur les réseaux sociaux entre personnes diabétiques sont des sources d’informations très riches, à la condition que l’on sache comment les analyser, notamment à l’aide de méthodes du domaine de l’intelligence artificielle. Désormais, elles peuvent être intégrées dans la recherche médicale moderne afin de compléter les données cliniques et épidémiologiques traditionnelles, et ainsi nous amener vers ce qu’on appelle le phénotypage numérique profond des personnes diabétiques.

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Vol 81 - N° 4

P. 134 - septembre 2020 Retour au numéro
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