Le modèle d'apprentissage automatique diagnostique avec précision la maladie cœliaque

examiné médicalement par Carmen Pope, bpharm. Dernière mise à jour le 3 avril 2025.

par Elana Gotkine Healthday Reporter

THURSDAY, April 3, 2025 -- A machine learning algorithm can diagnose celiac disease from duodenal biopsies with accuracy comparable to pathologists, according to a study published online March 27 in the New England Journal of Medicine AI.

Florian Jaeckle, Ph.D., from the University of Cambridge in the United Kingdom, and colleagues developed a novel, accurate, machine learning-based diagnostic classifier pour améliorer le diagnostic de la maladie cœliaque. Le modèle a été formé sur 3 383 images à glisses entières (WSI) de biopsies duodénales de quatre hôpitaux avec cinq scanners WSI différents et leurs diagnostics cliniques. Le modèle a été formé à l'aide du paradigme d'apprentissage par instance multiple de manière faiblement supervisée, et il a été évalué sur un ensemble de test indépendant de 644 scans invisibles. Les prédictions du modèle ont été comparées aux diagnostics indépendants de quatre pathologistes spécialisés.

Les chercheurs ont constaté que le modèle a diagnostiqué la maladie cœliaque dans l'ensemble de données indépendant avec une précision, une sensibilité et une spécificité supérieures à 95% et une zone sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur dépassant 99%, ce qui indique que le modèle peut potentiellement surpasser les pathologistes. En comparant les prédictions du modèle avec celles des pathologistes indépendants, les résultats étaient statistiquement indiscernables entre le pathologiste-pathologiste et l'accord interobservateur de pathologiste (> 96%).

"C'est la première fois une intelligence artificielle," Jaeckle a déclaré aussi précisément comme un pathologiste expérimenté. "Parce que nous l'avons formé sur des ensembles de données générés dans un certain nombre de conditions différentes, nous savons qu'il devrait être en mesure de travailler dans un large éventail de paramètres, où les biopsies sont traitées et imagées différemment."

Deux auteurs ont divulgué des liens avec l'industrie de la recherche en biotechnologie.

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Avertissement: Les données statistiques dans les articles médicaux fournissent des tendances générales et ne concernent pas les individus. Les facteurs individuels peuvent varier considérablement. Recherchez toujours des conseils médicaux personnalisés pour les décisions de santé individuelles.

Source: Healthday

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