L'IA pourrait aider à détecter précocement la stéatose hépatique, selon des experts
Evido
Osaka Metropolitan University
La stéatose hépatique touche environ 30 % des adultes dans le monde, mais elle passe souvent inaperçue jusqu'à des stades avancés. Les outils d'IA analysant les dossiers médicaux électroniques, les analyses de sang de routine et les radiographies pourraient aider à identifier les patients à risque tôt, permettant potentiellement d'inverser les dommages et de réduire les coûts. Des chercheurs et des start-ups comme Evido développent des modèles d'IA qui surpassent les scores de risque traditionnels.
La stéatose hépatique, qui touche environ 30 % des adultes dans le monde, évolue souvent silencieusement, les trois quarts des cas de cirrhose n'étant diagnostiqués que lorsqu'ils mettent la vie en danger. Des chercheurs comme Jeffrey Lazarus de la CUNY proposent d'utiliser l'IA pour passer au crible les dossiers de santé électroniques et prioriser les patients à risque. Des tests non invasifs simples comme le Fib-4 existent, mais sont sous-utilisés ; l'IA pourrait automatiser leur calcul à partir de données sanguines de routine. Une étude de l'Université métropolitaine d'Osaka en 2024 a montré qu'un modèle d'IA pouvait identifier la stéatose hépatique à partir de radiographies pulmonaires avec une précision de 82 %. L'algorithme LiverPRO de la start-up danoise Evido, commercialisé avec Roche, surpasse le Fib-4 pour prédire les problèmes hépatiques. Un autre modèle d'IA, ALADDIN, aide à sélectionner les patients pour le traitement par resmétirom. Ces outils visent à remédier aux goulots d'étranglement diagnostiques en soins primaires, réduisant les références inutiles et permettant une intervention précoce qui peut inverser les lésions hépatiques.
Source: Wired AI —
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