Dossier

Introduction à l’intelligence artificielle en hépatologie et en gastroentérologie

Mis en ligne le

17 déc. 2024

Auteur

S. Aridhi

L’intelligence artificielle (IA) a récemment fait d’importants progrès en gastroentérologie et en hépatologie, notamment pour le diagnostic de lésions malignes via l’endoscopie et l’amélioration des endoscopies par capsule sans fil, utilisées pour détecter des inflammations et hémorragies gastro-intestinales. L’IA aide aussi à différencier le cancer du pancréas de la pancréatite chronique, à évaluer la fibrose hépatique et à prédire le pronostic ou la réponse aux traitements. Cependant, elle présente des limites, comme le surapprentissage et le manque d’explicabilité. Les résultats des modèles dépendent des données d’entraînement, qui, si elles sont biaisées ou non diversifiées, peuvent limiter leur application à des populations réelles. Une utilisation prudente est donc nécessaire.

L’intelligence artificielle (IA) se réfère à la capacité des machines de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, telles que la reconnaissance de voix, la prise de décisions, l’apprentissage et la résolution de problèmes [1, 2]. L’apprentissage automatique (machine learning, ML) et l’apprentissage profond (deep learning, DL) sont des disciplines de l’IA qui se chevauchent. “Machine learning” et “deep learning” Le ML est un vaste domaine qui implique l’informatique et les statistiques, dans lequel une machine effectue des tâches répétées du modèle, améliorant progressivement…