En janvier 2025, le Dr Neda Aminnejad de l’Université York a publié : Prédire l'apparition d'une maladie rénale chronique (MRC) chez les patients diabétiques grâce à des données EMR longitudinales agrégées, dans la revue PLOS Santé numérique.

Ce document est le fruit d'une collaboration entre le DAC, le Fields Institute Centre for Quantitative Analysis and Modelling (Fields-CQAM) et le Vector Institute for Artificial Intelligence. Les trois organisations ont organisé un atelier de deux jours en juin 2019 dans le but d'examiner la faisabilité de l'utilisation du National Diabetes Repository du DAC (désormais Diabetes Research Connect) pour des projets d'IA. 

« Cet atelier a été l'occasion de mettre en relation des mathématiciens de Fields et des chercheurs en IA de Vector avec des chercheurs sur le diabète du DAC afin de collaborer de manière significative pour fournir de nouvelles perspectives sur la prévention, la détection et le traitement du diabète », explique Conrad Pow, responsable principal de la santé numérique au DAC.

Aminnejad a participé à l'atelier et a dirigé un projet pour Fields-CQAM. Son étude ultérieure a exploité les données de soins primaires du DAC pour développer un modèle prédictif permettant d'identifier le risque d'IRC chez les personnes atteintes de diabète.

« L’IRC touche des millions de personnes dans le monde. Une identification précoce peut faire une différence significative dans les soins prodigués aux patients et les résultats à long terme », explique Aminnejad. « En analysant les dossiers médicaux électroniques (DME) anonymisés du référentiel, notre équipe de recherche a mis en œuvre un modèle d’apprentissage automatique capable de prédire l’apparition de l’IRC six mois à l’avance avec une grande précision. Le modèle met en évidence les facteurs de risque critiques, notamment les marqueurs de la fonction rénale, la durée et l’âge du diagnostic de l’hypertension, du diabète et de l’arthrose, ainsi que les taux d’hémoglobine. Ces informations peuvent aider les cliniciens à évaluer proactivement les risques et à intervenir en temps opportun. »

Aminnejad a reçu l'une des trois subventions inaugurales du DAC pour utiliser la plateforme du DAC, permettant à son équipe de réaliser cet important travail.

« Le National Diabetes Repository a fourni un ensemble de données complet et bien structuré qui nous a permis de créer un outil prédictif puissant », explique-t-elle. « L’accès sécurisé et efficace aux données réelles des patients a été d’une valeur inestimable pour cette recherche. Cette étude souligne l’importance des soins de santé axés sur les données et la façon dont les collaborations de recherche avec Diabetes Action Canada peuvent conduire à des avancées significatives dans la gestion du diabète et les résultats pour les patients. »

Le National Diabetes Repository est désormais devenu une nouvelle plateforme qui permet aux chercheurs d'accéder à plus de 1.8 million de patients atteints de toutes maladies chroniques. Diabetes Research Connect.

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Histoire de Krista Lamb