L’usage de l’intelligence artificielle dans l’étape de diagnostic de la stéatohépatite non alcoolique

Abstract

La stéatose hépatique non alcoolique est une maladie métabolique et évolutive du foie qui touche un nombre toujours croissant de personnes dans les pays développés. En 2023, il est accepté de dire qu’il y a un manque de visibilité autour de cette pathologie qui ne présente pas ou peu de symptômes, mais dont les conséquences peuvent être gravissimes. Cette incurie médicale se traduit par une appréciation souvent tardive ainsi qu’un défaut dans les traitements approuvés par les différentes autorités de santé. Le dépistage du bénéficiaire de soins est ordinairement absent ou faussé et in fine son parcours de soin s’en retrouve affecté. L’action conjointe des associations des patients, des industriels et acteurs de la santé, et des autorités de santé s’attache à optimiser la trajectoire de soin du patient dans toutes ses composantes, mais également à mettre en lumière ce problème de santé publique. Un effort sera nécessaire pour diagnostiquer précocement les premiers stades de la maladie, car cette phase conditionne la réussite des études cliniques et l’élaboration de traitements approuvés par les autorités dans la matière. À ce jour, des recommandations sont émises par les autorités de santé européennes et américaines concernant les protocoles, outils et biomarqueurs à utiliser pour déceler les premiers signes de la maladie avec des critères de sensibilité et aux résultats très encourageants. Une des avancées majeures dans le parcours de soin de la patientèle atteinte de la stéatohépatite non alcoolique est l’avènement de l’intelligence artificielle dans l’étape du diagnostic. L’arrivée de l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones profonds sont en passe de chambouler la pratique clinique, annonçant une potentielle révolution dans la prise en charge du patient et le modus operandi des médecins.