Projet WORLD DIABETES DISTRESS STUDY (WDDS) - MSDAVENIR

Projet WORLD DIABETES DISTRESS STUDY (WDDS)

ÉTUDE MONDIALE DE LA DÉTRESSE LIÉE AU DIABÈTE À L’AIDE DE MÉTHODES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

PROJET WDDS (WORLD DIABETES DISTRESS STUDY)

Ce projet a pour objectif d’étudier, chez les personnes vivant avec un diabète de type 1 ou de type 2, les relations complexes entre le mode de vie, la détresse liée au diabète, les paramètres biologiques clés dans le suivi de la maladie et la survenue de complications liées au diabète. Pour cela, nous allons mettre en place une analyse intégrale du “digitosome” (ce concept émergent qui regroupe toutes les données générées en ligne par un individu via les réseaux sociaux, ou par son smartphone ou ses objets connectés) des patients diabétiques partout dans le monde à partir de méthodes d’Intelligence Artificielle.

 

Le soutien de MSDAVENIR pour ce projet de rupture montre à quel point la fondation souhaite contribuer à développer la recherche médicale de demain. Grâce à MSDAVENIR, nous allons pouvoir donner un coup d’accélérateur à ce projet en développant rapidement la plateforme technologique et initier la e-cohorte mondiale de patients diabétiques, unique en son genre. Nous sommes convaincus qu’ainsi nous allons pouvoir développer de nouvelles connaissances sur ce sujet complexe que sont les facteurs psychologiques dans le diabète et leurs interrelations avec les autres pans de la maladie.

Guy FAGHERAZZI, PhD, HDR,
Centre de Recherche en Epidémiologie et Santé des Populations,
UMR 1018 Inserm, Gustave Roussy, Université Paris Sud,
Paris Saclay, Villejuif.

 

CONTEXTE

La détresse liée au diabète est définie par le fardeau que représentent le stress, les craintes ou encore les émotions liés à la gestion du diabète au quotidien. La détresse liée au diabète touche entre 25% et 60% des patients à un moment donné de leur maladie et est donc considérée comme le facteur de santé psychosocial le plus important dans la gestion d’un diabète ; mais paradoxalement, il est aujourd’hui le “parent pauvre” de la recherche en diabétologie. Il y a donc un besoin fort de mieux caractériser les différents composantes de la détresse liée au diabète en vie réelle et, ensuite, d’étudier comment elle influe sur l’état de santé et la qualité de vie à long terme, indépendamment des autres facteurs connus. L’intégralité de ce projet est portée par le principe qu’un contrôle optimal du diabète signifie bien plus que de maintenir son niveau d’hémoglobine glyquée dans la cible, et qu’il s’agit bien d’une combinaison complexe de surveillance glycémique, de traitement adapté, mais également de bienêtre physique et mental. En parallèle, le digitosome, par la quantité et la variété de données que cela représente (réseaux sociaux, dispositifs médicaux et objets connectés, smartphones…), va profondément modifier la manière dont on suit un diabète de type 1 ou de type 2. Il va permettre d’identifier de nouveaux marqueurs numériques (“digital biomarkers”) de risque de complications ou de mauvaise qualité de vie, et in fine, et s’ils sont combinés à d’autres données cliniques ou épidémiologiques, de mieux prévenir les dégradations de santé liées au diabète.

 

OBJECTIFS

L’objectif principal de ce projet de recherche est d’identifier de nouveaux marqueurs et profils de la détresse liée au diabète et d’étudier leurs effets sur la santé des patients diabétiques. Trois objectifs principaux sont développés :

Objectif 1 : Etude de la communauté mondiale de patients diabétiques active sur Twitter avec l’analyse de plusieurs millions de Tweets pour identifier des profils de détresse liée au diabète en vie réelle, à l’aide de méthodes de traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing).

Objectif 2 : Constitution d’une e-cohorte mondiale de patients diabétiques (type 1/type 2) suivis à l’aide d’un chatbot (agent conversationnel) afin 1) d’étudier les relations prospectives entre détresse liée au diabète, mode de vie, qualité de vie et risque de complications et 2) d’identifier des marqueurs numériques prédictifs liés à la détresse liée au diabète.

Objectif 3 : Constitution d’une plateforme technologique Open Source où l’intégralité de la production scientifique du projet (moteur d’extraction des Tweets, chatbot, algorithmes, publications) sera mise à disposition de la communauté scientifique.

 

RÉSULTATS ATTENDUS

Cette étude va permettre pour la première fois de caractériser, partout dans le monde, des profils de détresse liée au diabète et de mieux comprendre les relations entre ces facteurs psychologiques et l’état de santé des patients. Ce projet va également permettre de développer une méthodologie d’analyse innovante, s’appuyant sur des méthodes d’Intelligence Artificielle combinées à des approches cliniques et épidémiologiques traditionnelles, afin de contribuer à développer la recherche en vie réelle en diabétologie de demain.

 

SOUTIEN DE MSDAVENIR SUR 3 ANS

Les autres programmes que nous soutenons