Un algorithme d’intelligence artificielle développé par l’université de Cambridge permet de diagnostiquer la maladie cœliaque à partir d’images histopathologiques avec une précision équivalente à celle des pathologistes humains, tout en réduisant significativement le temps d’analyse. C’est ce qui ressort d’une étude publiée récemment dans la revue NEJM AI.
L’algorithme a été entraîné sur plus de 3 000 lames entières colorées à l’hématoxyline-éosine (H&E) provenant de quatre hôpitaux différents et scannées à l’aide de cinq types de scanners. Lors du test de validation externe, l’outil a analysé avec succès 644 lames supplémentaires issues d’un cinquième hôpital.
Il a démontré une précision, une sensibilité et une spécificité dépassant 95 %, avec une aire sous la courbe ROC supérieure à 0,99 (PubMed). La concordance entre l’IA et des pathologistes experts était statistiquement équivalente à celle observée entre pathologistes eux-mêmes (p > 0,96), selon les auteurs.
Cette technologie permettrait d’accélérer considérablement le diagnostic de la maladie cœliaque. Dans une déclaration relayée par The Guardian, les auteurs précisent que l’intelligence artificielle produit un résultat « en moins d’une minute dès que la lame est scannée », contre un délai habituel de 5 à 10 minutes pour un pathologiste humain. Elle pourrait être particulièrement utile dans les hôpitaux confrontés à une surcharge de travail ou à une pénurie de spécialistes.
L’étude a été dirigée par le Dr Florian Jaeckle du département de pathologie de Cambridge, en collaboration avec plusieurs hôpitaux du NHS. L’algorithme a été conçu pour être compatible avec l’infrastructure numérique des laboratoires modernes, mais son déploiement à grande échelle suppose encore des investissements dans la numérisation des lames, la formation et l’encadrement réglementaire.
L’intelligence artificielle utilisée dans ce contexte ne se substitue pas à la décision médicale, rappellent les chercheurs, mais offre un outil de tri rapide et reproductible. Le système pourrait également aider à standardiser les diagnostics dans des contextes où l’accès à des pathologistes expérimentés reste limité.
La maladie cœliaque affecte environ 1 % de la population. Elle reste largement sous-diagnostiquée malgré les progrès des techniques immunologiques et endoscopiques. Le recours à l’IA en pathologie digestive pourrait contribuer à améliorer la détection précoce de cette affection chronique à médiation immunitaire.
