FR 3138292 A1 20240202 FR 2207849 A 20220729 Titre de l’invention Equipement de télé-suivi d’un patient diabétique L’invention concerne un équipement de télé-suivi (1) d’un patient (P) diabétique comprenant un système de communication configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques sous forme de séries temporelles fournies par au moins un dispositif de mesure ; et des moyens de traitement de données configurés pour traiter les séries temporelles de chaque mesure collectée, calculer un score prédictif (5.a) d’un niveau de glycémie du patient et générer une alerte de risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie (6) en fonction du score prédictif calculé et d’un seuil d’alerte mémorisé. Des moyens d’alerte permettent d’alerter un utilisateur lorsqu’une alerte de risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie est générée. Figure de l’abrégé : Fig. 1 Equipement de télé-suivi d’un patient diabétique L’invention concerne un équipement de télé-suivi d’un patient diabétique permettant de détecter, à distance, un risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie chez le patient et de déclencher une alerte. Le diabète est une maladie chronique se caractérisant par un excès de sucre dans le sang ou hyperglycémie. Une hyperglycémie prolongée peut engendrer de nombreuses complications chez la personne qui en est atteinte, comme de l’hypertension artérielle, un rétrécissement des artères, des maladies coronariennes ou des risques d'AVC. Le diabète de type 2 est le plus fréquent (i.e. > 90% des cas) car il est essentiellement lié au mode de vie : alimentation, surpoids, sédentarité, hypertension artérielle…. Le traitement du diabète chez un patient diabétique, c'est-à-dire un être humain souffrant de cette pathologie, comprend des injections d’insuline via une pompe à insuline et un cathéter, i.e. une tubulure ou analogue, servant à acheminer l’insuline de la pompe vers le patient. Disposer d’un historique des doses reçues par le patient permet une vérification du bon déroulé de l’administration et, le cas échéant, d’alerter et/ou de faire intervenir une personne habilitée, en cas de défaut ou de défaillance. En outre, cela permet aussi une meilleure régulation par le patient des doses supplémentaires (i.e. bolus) qu’il s’administre notamment au moment des repas. Toutefois, le traitement du diabète se fait en général au domicile du patient, c'est-à-dire hors milieu hospitalier et en l’absence de personnel soignant. Dès lors, il arrive que les protocoles thérapeutiques ne soient pas ou plus adaptés à certains patients ou que ces derniers suivent et/ou appliquent mal leur traitement et se retrouvent alors en situation d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie, ce qui présente un risque évident pour leur santé. Le problème est de pouvoir suivre un patient diabétique à distance afin de détecter tout risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie chez ce patient de sorte de pouvoir intervenir rapidement pour empêcher qu’une telle hyperglycémie ou hypoglycémie ne se produise. La solution de l’invention concerne un équipement de télé-suivi d’un patient diabétique comprenant : un système de communication configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques sous forme de séries temporelles fournies par au moins un dispositif de mesure réalisant la ou lesdites mesures physiologiques sur le patient, des moyens de traitement de données configurés pour : traiter les séries temporelles de chaque mesure collectée, calculer un score prédictif d’un niveau de glycémie du patient et générer une alerte de risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie en fonction du score prédictif calculé et d’un seuil d’alerte mémorisé, et des moyens d’alerte coopérant avec les moyens de traitement de données, configurés pour alerter un utilisateur, typiquement un prestataire de santé, en cas de génération d’une alerte de risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie. Selon le mode de réalisation considéré, l'invention peut comprendre l'une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : les moyens de traitement de données sont configurés pour traiter les séries temporelles de chaque mesure collectée en: éliminant toute valeur aberrante éventuelle, générant des séries temporelles ré-échantillonnées pour chaque mesure, alignant les séries temporelles ré-échantillonnées de chaque mesure et calculant des descripteurs sur les séries temporelles alignées. les moyens de traitement de données sont configurés pour calculer le score prédictif et/ou pour générer l’alerte de risque, au moyen d’un modèle d’apprentissage machine (i.e. machine learning en anglais) mémorisé dans des moyens de mémorisation, et à partir des descripteurs calculés. le système de communication est configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques choisies parmi une valeur de glycémie, une concentration et/ou un débit d’insuline, et une teneur en glucide d’un ou plusieurs aliments ingérés par le patient. le système de communication est configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques fournies par au moins un dispositif de mesure choisi parmi un dispositif de suivi en continu du glucose sanguin (CGM) du patient, une pompe à insuline et un dispositif de saisie d’informations relatives à la nutrition ou à l’activité physique du patient. les moyens de traitement de données sont en outre configurés pour calculer une recommandation de dose d’insuline et/ou de glucide adaptée de manière à limiter les risques pour le patient. les moyens de traitement de données sont en outre configurés pour déterminer un profil de risque du patient à partir d’un ou plusieurs scores prédictifs de niveau de glycémie ayant été déterminés. En effet, les scores prédictifs obtenus pour un patient donné permettent de déterminer pour ce patient, un état de criticité, de gravité de la maladie ou encore de fréquence d’hypo ou d’hyper glycémie de manière à adapter la ou les actions de prise en charge thérapeutique à mettre en œuvre pour ce patient. le profil de risque déterminé pour un patient donné par les moyens de traitement de données est préférentiellement affiché sur un écran d’affichage. les moyens de traitement de données comprennent un microprocesseur. le système de communication est configuré pour collecter indirectement, via un dispositif intermédiaire de réception/renvoi de données, la ou les mesures physiologiques fournies par ledit au moins un dispositif de mesure réalisant la ou lesdites mesures physiologiques sur le patient. les moyens d’alerte sont configurés pour alerter l’utilisateur en affichant une alerte visuelle sur un écran d’affichage. il comprend en outre une source d’énergie électrique alimentant le système de communication et les moyens de traitement de données. L’invention va maintenant être mieux comprise grâce à la description détaillée suivante, faite à titre illustratif mais non limitatif, en référence aux figures annexées : est un schéma de principe du fonctionnement de l’équipement de télé-suivi d’un patient diabétique selon l’invention. schématise le réseau de neurones récurrent incluant la diffusion des signaux physiologiques, c’est-à-dire les séries temporelles utilisées selon l’invention. est un schéma de principe du fonctionnement de l’équipement de télé-suivi 1 d’un patient P diabétique selon l’invention, laquelle comprend un système de communication 2 configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques 20-1, 20-2, 20-3 fournies par un ou des dispositifs de mesure 20, 21, 22 réalisant la ou lesdites mesures physiologiques sur le patient P. En fait, le système de communication 2 est configuré pour collecter indirectement, via un dispositif intermédiaire de réception/renvoi de données (non montré), comme par exemple un téléphone multifonction (i.e. smartphone) ou analogue, la/les mesures physiologiques 20-1, 20-2, 20-3 fournies par ledit au moins un dispositif de mesure réalisant la ou lesdites mesures physiologiques 20-1, 20-2, 20-3 sur le patient P. Le(s) dispositif(s) de mesure 20, 21, 22 peut par exemple comprendre un système de monitorage en continu de glucose (CGM) 20, une pompe à insuline 21 et/ou une tablette connectée 22 ou analogue, permettant de récupérer à distance une ou des mesures physiologiques 20-1, 20-2, 20-3 de type teneur en glucose 20-1, concentration d’insuline 21-1 administrée et/ou une quantité de carbohydrates 22-1 présente dans des aliments que le patient P a ou va ingérer. La transmission des mesures physiologiques 20-1, 20-2, 20-3 de type teneur en glucose 20-1, concentration d’insuline 21-1 administrée et/ou une quantité de carbohydrates 22-1 peut se faire via un dispositif de télécommunication, tel un téléphone multifonction ou analogue. Par exemple, un système de monitorage en continu de glucose (CGM) 20 ou une pompe à insuline 21 peuvent transmettre des données, i.e. mesures de glucose et/ou débit l’insuline (basal, bolus) à un téléphone multifonction via un protocole NFC ou similaire. Quant à la valeur des glucides présents dans un repas ingéré par le patient, elle peut être estimée ou mesurée, puis entrée manuellement par l’utilisateur dans une application dédiée présente sur smartphone ou sur un autre appareil. Les mesures sphysiologiques 20-1, 20-2, 20-3 sont ensuite récupérées et traitées par une unité de calcul équipée d’une mémoire, d’un stockage informatique et d’une interface de communication, typiquement un serveur informatique distant. De préférence, le smartphone communique les données toutes les 5 minutes au serveur informatique distant, via un protocole de type WiFi ou GSM (4G/5G). Les mesures physiologiques 20-1, 20-2, 20-3 sont collectées sous forme de séries temporelles 23, comme donné dans [Tableau 1]. Mesures Notation Série temporelle glucose G (CGM) [G_1, G_2, …, G_t, …, G_N] Série temporelle insuline I [I_1, I_2, …, I_t, …, I_N] Série temporelle quantité Q de glucides (prise de repas) [Q_1, Q_2, …, Q_t, …, Q_N] Ensembles des données X (CGM, insuline, glucides) [X_1, X_2, …, X_t, …, X_N] Les séries temporelles 23 sont ensuite traitées par des moyens de traitement de données, tel un serveur de calcul informatique intégrant un ou plusieurs microprocesseurs, pour générer des séries temporelles ré-échantillonnées 20-2, 21-2, 22-2 pour chaque mesure, en éliminer toute valeur aberrante éventuelle 24, aligner 25 les séries temporelles ré-échantillonnées 20-2, 21-2, 22-2 de chaque mesure et calculer des descripteurs 27 sur les séries temporelles alignées 26. Ainsi, la suppression des valeurs aberrantes peut par exemple comprendre une élimination : des valeurs glycémique > 200 mg/dl ou des valeurs d’insuline des valeurs nutritionnelles Par ailleurs, on opère un alignement des séquences temporelles basé sur la signature temporelle de chaque mesure (ou timestamp en anglais), comprenant la date exprimée en jour/mois/année et l’instant exprimé en h/min/sec. Les séquences de prise d’insuline et de repas sont ré-échantillonnées à raison d’une mesure chaque 5 minutes, afin d’avoir le même nombre de valeurs sur une période de 24 heures, typiquement 288 points. Ensuite, les séries temporelles alignées 26 de chaque mesure collectée sont traitées de sorte de calculer 29-1 un score prédictif 30 d’un niveau de glycémie du patient P, puis le système 1 est configurer pour générer une alerte de risque 31 d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie en fonction du score prédictif calculé 30 et d’un seuil d’alerte mémorisé au sein de moyens de mémorisation. L’alerte de risque 31 est générée par des moyens d’alerte coopérant avec les moyens de traitement de données. Elle permet d’alerter un utilisateur U en cas de génération d’une alerte de risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie. Avantageusement, les moyens de traitement de données, tel un serveur informatique distant, calculent un (ou des) score de risque et/ou préférentiellement une recommandation. Les moyens de traitement de données sont donc configurés pour calculer le score prédictif 29-1 et pour générer l’alerte de risque 31, au moyen d’un modèle d’apprentissage machine, c'est-à-dire de machine learning , mémorisé dans les moyens de mémorisation, et en utilisant des descripteurs calculés. Ainsi, le score prédictif représente la valeur de V_(t+h) à partir de V_t où h est l’horizon de prédiction prédéfini, typiquement de 30, 60 ou 90 minutes. Le score prédictif est calculé selon un réseau de neurones récurrent (RNN) hybride issu d’un apprentissage supervisé en combinant un modèle RNN avec un modèle physiologique. Les descripteurs calculés sont des combinaisons non-linéaires d’un réseau de neurones (NN) comme illustré en . Ces combinaisons sont obtenues à partir des séries temporelles respectives glucose (G), insuline (I) et glucides (Q). Les séquences temporelles sont regroupées dans une matrice V_t qui contient les mesures de glucose (G), l’insuline (I) et la prise de repas (Q). V_t = [G, I, Q] où : t est la mesure la plus récente. Le réseau de neurones (NN) combine une architecture récurrente (RNN) et la diffusion des séries temporelles à l’aide d’un modèle physiologique. La diffusion permet d’estimer à partir des mesures résumées dans V_t, les écarts de mesures suivantes dV_(t+1) les descripteurs intermédiaires (dH) : Diffusion(V_t, H_t) = dV_(t+1), dH_(t+1) Elle repose sur les équations dynamiques suivantes : G . = -(k 1 + k 5 + X)G + B 0 X . = -k 3 X + k 2 (k 4 + k 6 )I X = (k 4 + k 6 )I’ où : k sont des paramètres physiologiques patients-spécifiques qui sont déterminés lors de l’apprentissage statistique. Le réseau de neurone récurrent RNN calcule la relation statistique entre les séries temporelles du glucose, insuline et glucides à l’instant t et la prédiction à l’instant t+h, où h est l’horizon de temps (par exemple: 30, 60 ou 90 minutes). : V_(t+h) = RNN(dV(t), dH) Cela revient à calculer récursivement (h fois) les équation suivantes : a_(t+1) = b + W*H_t + U*V_(t+1) H_(t+1) = tanh(a_(t+1)) V(t+1) = ReLU(c + WH_(t+1)) où : H : sont des descripteurs intermédiaires V : est la séquence d’entrée (glucose, insuline, glucides). a : est une combinaison linéaire de de V et H avec des coefficients U et W tanh : est une tangente hyperbolique ReLU : est une fonction de transfert linéaire (ou REctified Linear Unit en anglais). Ensuite, l’alerte A(t+h) est calculée depuis le score prédictif V(t+h) en appliquant les règles suivantes: A(t+h) = Hyperglycémie si V(t+h) > 180 ml/dl A(t+h) = Hypoglycémie si V(t+h) A(t+h) = Pas d’alerte si V(t+h) >= 70 ml/dl et V(t+h) L’alerte générée est préférentiellement une alerte visuelle s’affichant sur un écran d’affichage chez l’utilisateur U, tel un personnel soignant ou typiquement un prestataire de soins à domicile. Par ailleurs, les moyens de traitement de données du système 1 peuvent aussi être configurés pour calculer un score de recommandation 29-2 de dose recommandée d’insuline et/ou de glucide, i.e. de carbohydrates, à ingérer. L’alerte et la recommandation sont envoyées, de préférence par le réseau internet, i.e. web, et affichées sur la plateforme, c’est-à-dire sur un afficheur de suivi, d’un professionnel de santé, tel un prestataire de soins à domicile (PSAD). De plus, on peut déterminer un profil de risque de chaque patient à partir des scores prédictifs de niveau de glycémie ayant été déterminés pour chacun des patients. En effet, les scores prédictifs permettent de déterminer pour chaque patient, un état de criticité, de gravité de la maladie et/ou de fréquence d’hypo ou d’hyper glycémie de manière à adapter la ou les actions de prise en charge thérapeutique à mettre en oeuvre pour ce patient et ainsi adapter ou améliorer son traitement du diabète. D’une façon générale, l’équipement 1 de télé-suivi, i.e. de monitorage à distance, selon l’invention de patients diabétiques muni d’un système de communication permet de réaliser une collecte et un traitement de mesures afin de détecter tout risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie et, le cas échéant, d’alerter un utilisateur U et/ou de lui proposer une recommandation de dose d’insuline et/ou de dose de glucides afin de mieux contrôler le niveau de glucose dans le sang du patient P, c'est-à-dire sa glycémie. Les scores prédictifs obtenus, les recommandations éventuelles et/ou le profil de risque de chaque patient permettent à l’utilisateur U, tel le personnel d’un centre de télé-suivi, de mieux adapter les protocoles d’accompagnement des patients diabétiques ainsi suivis à distance. Equipement de télé-suivi (1) d’un patient (P) diabétique comprenant : un système de communication (2) configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques (20-1, 20-2, 20-3) sous forme de séries temporelles (23) fournies par au moins un dispositif de mesure (20, 21, 22) réalisant la ou lesdites mesures physiologiques (20-1, 20-2, 20-3) sur le patient (P), des moyens de traitement de données configurés pour : traiter les séries temporelles (23) de chaque mesure collectée, calculer un score prédictif (30) d’un niveau de glycémie du patient et générer une alerte de risque (31) d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie en fonction du score prédictif calculé (30) et d’un seuil d’alerte mémorisé, et des moyens d’alerte coopérant avec les moyens de traitement de données, configurés pour alerter un utilisateur (U) en cas de génération d’une alerte de risque d’hyperglycémie ou d’hypoglycémie. Equipement selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données sont configurés pour traiter les séries temporelles (23) de chaque mesure collectée (20-1, 20-2, 20-3) en: éliminant (24) toute valeur aberrante éventuelle, générant des séries temporelles ré-échantillonnées (20-2, 21-2, 22-2) pour chaque mesure, alignant (25) les séries temporelles ré-échantillonnées (20-2, 21-2, 22-2) de chaque mesure et calculant des descripteurs (27) sur les séries temporelles alignées (26). Equipement selon la revendication 2, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données sont configurés pour calculer (29-1) le score prédictif (30) et/ou pour générer l’alerte de risque (31), au moyen d’un modèle d’apprentissage machine (machine learning) mémorisé dans des moyens de mémorisation, et à partir des descripteurs (27) calculés. Equipement selon la revendication 1, caractérisé en ce que le système de communication (2) est configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques (20-1, 20-2, 20-3) choisies parmi une valeur de glycémie, une concentration d’insuline et/ou un débit d’insuline et une teneur en glucide d’un ou plusieurs aliments ingérés par le patient. Equipement selon la revendication 1, caractérisé en ce que le système de communication (2) est configuré pour collecter une ou des mesures physiologiques (20-1, 20-2, 20-3) fournies par au moins un dispositif de mesure (20, 21, 22) choisi parmi un dispositif de suivi en continu du glucose sanguin du patient (20), une pompe à insuline (21) et un dispositif de saisie d’informations (22) relatives à la nutrition ou à l’activité physique du patient. Equipement selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données sont en outre configurés pour calculer une recommandation (29-2) de dose recommandée d’insuline et/ou de glucide. Equipement selon l'une des revendications 1, 2 ou 5, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données comprennent un microprocesseur. Equipement selon la revendication 1, caractérisé en ce que le système de communication (2) est configuré pour collecter indirectement, via un dispositif intermédiaire de réception/renvoi de données, la ou les mesures physiologiques (20-1, 20-2, 20-3) fournies par ledit au moins un dispositif de mesure (20, 21, 22) réalisant la ou lesdites mesures physiologiques (20-1, 20-2, 20-3) sur le patient (P). Equipement selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens d’alerte sont configurés pour alerter l’utilisateur (U) en affichant une alerte visuelle sur un écran d’affichage. Equipement selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données sont en outre configurés pour déterminer un profil de risque du patient (P) à partir d’un ou plusieurs scores prédictifs (30) de niveau de glycémie ayant été déterminés.