IA + échographie intestinale : vers un diagnostic automatisé de la maladie de Crohn

Une étude rétrospective chinoise portant sur 1 119 patients présentant une diarrhée chronique évalue cinq modèles de machine learning pour le diagnostic de la maladie de Crohn (MC) par échographie intestinale (EI). Le modèle de régression logistique basé uniquement sur les données échographiques atteint une AUC de 0,89 (précision 78 %, sensibilité 85 %). L'intégration des données cliniques via XGBoost améliore significativement les performances : précision 92 %, sensibilité 89 %, AUC 0,98. Cette approche hybride ouvre la voie à des outils d'aide à la décision clinique automatisés pour la MC.