Actualités – publiée le 31/07/2026 par Équipe de rédaction Santélog
Journal of Clinical and Translational Hepatology
Un modèle d’intelligence artificielle combinant l’image de la langue et des données cliniques de routine dépiste la stéatose hépatique métabolique avec près de 98 % de précision.
C’est ce que révèle une équipe chinoise, experte en hépatologie et en intelligence artificielle, dans Journal of Clinical and Translational Hepatology
Précisément, ce modèle multimodal atteint 96,88 % de sensibilité et 100 % de spécificité et constitue un outil de dépistage peu coûteux et non invasif de la maladie.
La stéatose hépatique associée au dysfonctionnement métabolique (MASLD : Metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease) aussi appelée « maladie du foie gras non alcoolique (NAFLD, non-alcoholic fatty liver disease), est une maladie hépatique chronique.
C’est l’une des principales causes de maladie chronique du foie, d’où le besoin d’outils diagnostiques accessibles et non invasifs.
L’examen de la langue, un « pilier » de la médecine traditionnelle chinoise, offre un regard singulier sur la santé de l’organisme.
Cette recherche « objective » cette observation en la couplant à l’apprentissage profond et à des données biologiques courantes. L’enjeu est de transformer la langue en une véritable « fenêtre » sur l’état du foie, exploitable à bas coût, en particulier en cas d’accès limité aux ressources de santé.
L’étude repose sur un modèle d’apprentissage profond (IA) conçu pour intégrer des caractéristiques quantitatives de l’image de la langue à des données cliniques de routine.
L’analyse est menée auprès de 477 participants (157 sains, 320 atteints de MAFLD).
Tous les participants ont bénéficié d’une imagerie standardisée de la langue, mesurant les caractéristiques de couleur, et d’une évaluation clinique complète.
Les chercheurs ont construit un modèle à double flux, pour les images de langue et les variables cliniques, les 2 sources d’information étant ensuite fusionnées.
Ce modèle révèle que :
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