"L'intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant dans la prévention du diabète, en permettant de mieux identifier les personnes à risque, de personnaliser les conseils de mode de vie, et de prédire l'apparition de la maladie par l'analyse de grandes quantités de données cliniques, biologiques ou d'imagerie." Marc Gozlan
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Khalifa M, et al. « L'intelligence artificielle pour le diabète : améliorer la prévention, le diagnostic et la prise en charge. » SciDirect, 2024.
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González-Rivas JP, et al. « Médecine du mode de vie établie sur l'intelligence artificielle dans le traitement du diabète : une revue narrative ». PMC, 2025
Mathioudakis N, Lalani B, Abusamaan MS, et al. An AI-Powered Lifestyle Intervention vs Human Coaching in the Diabetes Prevention Program: A Randomized Clinical Trial. Intervention sur le mode de vie établie sur l'IA vs coaching humain dans le programme de prévention du diabète Un essai clinique randomisé
JAMA. Published online October 27, 2025. doi:10.1001/jama.2025.19563
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2840703
Article en accès libre
Question Comment l’orientation vers une intervention sur le mode de vie exclusivement pilotée par l’intelligence artificielle (IA) se compare-t-elle à l’orientation vers une intervention sur le mode de vie dirigée par un coach humain dans le cadre d’un programme de prévention du diabète (DPP) ?
Résultats Dans cet essai clinique randomisé portant sur 368 adultes en surpoids ou obèses et prédiabétiques, 31,7 % des participants randomisés pour être orientés vers un groupe DPP dirigé par l'IA et 31,9 % des participants randomisés pour être orientés vers un groupe DPP dirigé par l'humain ont atteint le critère composite principal (perte de poids de 5 %, perte de poids de 4 % plus 150 minutes d'activité physique par semaine, ou une réduction absolue de l'hémoglobine A 1c de ≥ 0,2 point de pourcentage avec une hémoglobine A 1c maintenue à < 6,5 % pendant toute la durée de l'étude) à 12 mois, une différence qui répondait au critère de non-infériorité prédéfini de 15 %.
Signification Chez les adultes prédiabétiques et en surpoids ou obèses, un DPP entièrement automatisé dirigé par l’IA peut être une alternative viable à un DPP dirigé par des coachs humains.
Importance
Le prédiabète est courant, mais les interventions sur le mode de vie fondées sur des données probantes sont sous-utilisées.
Objectif :
déterminer si l’orientation vers une intervention sur le mode de vie exclusivement axée sur l’intelligence artificielle (IA) et basée sur le Programme de prévention du diabète (DPP) n’est pas inférieure à l’orientation vers un DPP dirigé par l’humain pour atteindre les seuils recommandés en matière de perte de poids, de réduction de l’hémoglobine A1c ( HbA1c ) et d’activité physique hebdomadaire chez les adultes prédiabétiques et en surpoids ou obèses.
Conception, cadre et participants
Cet essai clinique de phase 3, en groupes parallèles, pragmatique et randomisé de non-infériorité a été mené du 11 octobre 2021 au 16 décembre 2024 (dernier suivi) dans 2 sites cliniques américains à Baltimore, Maryland, et Reading, Pennsylvanie. Des adultes de 18 ans ou plus atteints de prédiabète et de surpoids ou d'obésité ont été recrutés.
Interventions :
Les participants ont été randomisés selon un ratio de 1:1 pour être orientés soit vers une intervention DPP axée sur le mode de vie, pilotée par l’IA et délivrée via une application mobile et une balance numérique compatible Bluetooth, soit vers une intervention DPP dirigée par un coach humain et délivrée à distance. Les deux interventions ont été réalisées indépendamment de l’équipe d’étude sur une période de 12 mois.
Principaux résultats et mesures 
Le résultat principal était un composite du maintien d'une HbA 1c inférieure à 6,5 % tout au long de l'étude et de l'obtention d'une perte de poids d'au moins 5 %, d'une perte de poids d'au moins 4 % plus au moins 150 minutes d'activité physique hebdomadaire (évaluée par actigraphie), ou d'une réduction absolue de l'HbA 1c d'au moins 0,2 point de pourcentage à 12 mois. La non-infériorité de l'orientation vers le DPP dirigé par l'IA par rapport à l'orientation vers le DPP dirigé par l'humain a été préspécifiée pour être déterminée si la limite inférieure de l'IC unilatéral à 95 % de la différence de risque ne dépassait pas −15 %.
Résultats
Au total, 368 participants ont été inclus (âge médian [IQR], 58 [50-65] ans ; 71 % étaient des femmes, 27 % étaient noires, 6 % étaient hispaniques et 61 % étaient blanches ; IMC médian [IQR], 32,3 [28,5-37,1]). Après orientation, 171 des 183 participants (93,4 %) ont initié le DPP dirigé par l'IA et 153 des 185 (82,7 %) ont initié le DPP dirigé par l'humain. Le critère de jugement principal a été atteint par 58 des 183 participants (31,7 %) dans le groupe DPP dirigé par l'IA et 59 des 185 (31,9 %) dans celui piloté par l'humain (différence de risque, −0,2 % [IC unilatéral à 95 %, −8,2 %]), répondant au critère de non-infériorité. Les résultats étaient cohérents entre les différents composants du critère d’évaluation composite et dans les analyses de sensibilité.
Exemple de notifications push personnalisées dans le cadre du programme de prévention du diabète établi sur l'intelligence artificielle
Activité physique
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« Salut Sam, ta salle de sport est à proximité, et ça fait quelques jours. 30 minutes, c'est tout ce qu'il te faut pour te ressourcer et progresser. Prêt à te remettre au sport ? »
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« Salut Rita, les jours de pluie rendent les choses difficiles, mais 10 minutes d'exercice, ça compte quand même. Tu as une courte pause entre deux réunions maintenant ; essayons un peu d'étirements en intérieur ! »
Nutrition
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Tu vas déjeuner à ton restaurant habituel, Sam ? Essaie de choisir un repas riche en protéines et en fibres pour rester rassasié plus longtemps, comme du poulet grillé avec des légumes. Tu as besoin d'idées rapides ?
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« On dirait que tu es au supermarché, Rita ! Tu veux une liste rapide d'en-cas riches en fibres ou de bonnes idées pour rester sur la bonne voie cette semaine ? »
Suivi du poids
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« Ça fait un moment que tu ne t'es pas pesée, Sam. On dirait que tu travailles de chez toi aujourd'hui. Et si tu montais sur la balance pour relancer ta série ? »
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« Tu as fait d'excellents choix alimentaires cette semaine, Rita. Une petite pesée aujourd'hui peut te donner un nouvel élan. Chaque pas compte. »
Pourcentage de changement de poids, de changement d'HbA1c et d'activité physique à 12 mois
Conclusions et pertinence
Parmi les adultes prédiabétiques et en surpoids ou obèses, l’orientation vers un DPP entièrement automatisé piloté par l’IA n’était pas inférieure à l’orientation vers un DPP piloté par l’humain pour obtenir un résultat composite basé sur la perte de poids, l’activité physique et l’HbA 1c .
RESUME GENERATIF
Ce document présente un essai clinique randomisé comparant une intervention de style de vie dirigée par intelligence artificielle à un coaching humain dans le cadre d'un programme de prévention du diabète.
Intervention de mode de vie dirigée par intelligence artificielle (IA)
Une étude a comparé l'efficacité d'une intervention de mode de vie dirigée par intelligence artificielle (IA) à celle d'un coaching humain dans la prévention du diabète.
- * L'étude a été menée entre octobre 2021 et décembre 2024.
- * 368 participants adultes avec prédiabète et surpoids ou obésité ont été inclus.
- * Les participants ont été répartis aléatoirement entre un programme dirigé par IA et un programme dirigé par un coach humain.
Objectif de l'étude
L'objectif principal était de déterminer si l'intervention dirigée par IA était non inférieure à celle dirigée par un coach humain.
- * L'intervention IA visait à atteindre des seuils de perte de poids, de réduction de l'HbA1c et d'activité physique.
- * Les critères de non-infériorité étaient fixés à une différence de risque ne dépassant pas -15%.
Résultats principaux de l'étude
Les résultats ont montré que les deux groupes ont atteint des résultats similaires en termes de critères de succès.
- * 31,7% des participants du groupe IA ont atteint l'objectif principal, contre 31,9% dans le groupe humain.
- * La différence de risque était de -0,2% (IC à 95% : -8,2%), respectant le critère de non-infériorité.
Détails des participants et de l'étude
Les participants avaient une médiane d'âge de 58 ans, avec 71% de femmes et une médiane d'IMC de 32,3.
- * 93,4 % des participants au programme IA ont commencé l'intervention, contre 82,7 % dans le groupe humain.
- * Le taux de rétention de l'étude était de 85,1%, avec 313 participants ayant complété l'étude de 12 mois.
Analyse des résultats secondaires
Les résultats secondaires ont montré des tendances similaires entre les deux groupes.
- * Les taux d'initiation et de complétion étaient plus élevés dans le groupe IA (63,9% contre 50,3%).
- * Les participants qui ont complété le programme ont montré de meilleurs résultats, avec 37% dans le groupe IA et 35% dans le groupe humain.
Conclusion de l'étude
L'intervention IA pourrait être une alternative viable aux programmes dirigés par des humains pour la prévention du diabète.
- * L'étude a démontré que l'IA peut offrir un soutien efficace sans intervention humaine directe.
- Les résultats suggèrent que les programmes numériques peuvent améliorer l'accès et l'engagement dans les interventions de prévention du diabète.
Comparaison entre DPP automatisé et DPP humain
Cette étude est la première à comparer un programme de prévention du diabète (DPP) entièrement automatisé à un DPP traditionnel dirigé par un humain.
- * Le DPP automatisé a montré des taux d'initiation plus élevés grâce à son accessibilité et sa commodité.
- * Les participants au DPP automatisé ont atteint des résultats même sans initiation, plus souvent que ceux du DPP humain.
- * Les taux d'atteinte des résultats étaient similaires entre les groupes pour les initiateurs et les compléteurs, mais l'engagement était plus élevé dans le groupe automatisé (74% de compléteurs contre 56% dans le groupe humain).
Engagement et résultats des participants
L'engagement des participants a influencé les résultats, avec des différences notables entre les groupes.
- * Dans le groupe DPP automatisé, 37% des compléteurs ont atteint les résultats, tandis que dans le groupe humain, ce chiffre était de 35%.
- * Les participants du DPP automatisé ont montré une plus grande capacité à atteindre des résultats même avec un engagement partiel.
- * L'exposition continue au DPP automatisé a été un facteur clé pour l'engagement et l'atteinte des résultats.
Barrières à la participation aux DPP
Malgré les recommandations, seulement 3% des adultes américains avec prédiabète participent aux DPP.
- * Les soins habituels impliquent souvent des conseils de style de vie peu structurés.
- * Le DPP automatisé pourrait atteindre des individus qui n'ont pas accès à des interventions structurées.
- * L'absence de supériorité du DPP automatisé par rapport au DPP humain suggère que son avantage réside dans sa capacité à être évolutif.
Limitations de l'étude
L'étude présente plusieurs limitations qui pourraient influencer les résultats.
- * L'absence de masquage et l'utilisation de résultats substitutifs plutôt que l'incidence du diabète.
- * Les différences potentielles dans la livraison du DPP humain à travers différents sites.
- * Les participants étaient des volontaires motivés, ce qui limite la généralisation des résultats à la population plus large.
Conclusions et recommandations futures
Le DPP automatisé a montré une efficacité non inférieure au DPP humain pour les adultes avec prédiabète.
- * Des études supplémentaires sont nécessaires pour évaluer l'incidence du diabète et la généralisation à d'autres programmes basés sur l'IA.
- * L'impact de la littératie numérique sur l'efficacité des DPP automatisés doit être exploré.
- * Les résultats pourraient justifier une réévaluation des normes actuelles du CDC concernant la reconnaissance des DPP numériques.
SYNTHÈSE / NotebooKLM
Cette source unique est un article de recherche intitulé « An AI-Powered Lifestyle Intervention vs Human Coaching in the Diabetes Prevention Program » qui présente les résultats d'un essai clinique randomisé (ECR) évaluant une intervention pour la prévention du diabète. L'étude visait à déterminer si une intervention de changement de mode de vie du Programme de prévention du diabète (PPD) entièrement dirigée par l'intelligence artificielle (IA) était non inférieure à une intervention PPD traditionnelle menée par un coach humain chez des adultes en surpoids ou obèses et prédiabétiques. Les chercheurs ont constaté que l'intervention dirigée par l'IA était non inférieure à celle dirigée par l'humain pour atteindre un résultat composite clé établi sur la réduction de poids, l'activité physique, et la réduction de l'HbA1c après 12 mois. Le document détaille la méthodologie de l'ECR, les caractéristiques des participants, et les taux d'initiation et d'achèvement plus élevés observés dans le groupe IA. En conclusion, les auteurs suggèrent que le PPD dirigé par l'IA est une alternative viable et plus évolutive au PPD traditionnel, en particulier pour surmonter les obstacles d'accès et de participation.
Commentaire
Cette étude ouvre une porte à la prévention en médecine guidée par une IA ou directement réalisée par une IA . Étant donné la pénurie de médecins et la nature "laborieuse" de la prévention primaire en médecine, l'IA va accomplir ce que nous ne faisons pas correctement. Nous entrons dans un nouveau paysage, celui des agents IA dont il faudra contrôler attentivement le travail. Aux médecins de rester le chef d'orchestre de la PREVENTION PRIMAIRE et SECONDAIRE avec l'OUTIL IA.
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