Une équipe de recherche dirigée par le professeur Hai Li des Instituts des sciences physiques de Hefei, Academy des sciences chinoises, est devenue la première à explorer systématiquement comment les modèles de langue (LLM) peuvent aider à prédire les réponses au traitement du cancer du foie à l'offre d'un nouveau chemin vers la médecine de précision propulsée par l'IA.
L'étude a été publiée dans le Journal of Medical Systems.
Le carcinome hépatocellulaire (HCC) est l'un des cancers les plus courants et les plus mortels dans le monde. Pour les patients atteints de CHC avancé, les thérapies combinées telles que les inhibiteurs de point de contrôle immunitaire et les traitements ciblés offrent un certain espoir, mais seulement environ 30% des patients répondent efficacement. Cela fait de la prédiction précise de la réponse au traitement un besoin critique non satisfait en oncologie personnalisée.
Dans cette étude, l'équipe a évalué les performances des principaux LLMS-GPT-4, GPT-4O, Google Gemini et Deepseek-in prédisant les résultats du traitement en utilisant un apprentissage zéro-shot. Cela signifie que les modèles n'ont pas été spécifiquement formés sur les données sur le cancer du foie au préalable. L'ensemble de données comprenait des informations cliniques et d'imagerie de 186 patients HCC inopérables.
Pour améliorer les performances, les chercheurs ont testé diverses stratégies de prise de décision, telles que les règles de vote et les combinaisons logiques, et ont créé un modèle hybride nommé Gemini-GPT.
Le modèle Gemini-GPT a démontré une précision prédictive à égalité avec les médecins seniors (plus de 15 ans d'expérience), tout en surpassant les cliniciens juniors et de niveau intermédiaire à la fois en vitesse et en précision. Il a systématiquement produit des résultats stables entre les différents types de traitement et les stades de la maladie, et s'est avéré particulièrement fiable dans l'identification des patients susceptibles de bénéficier d'une thérapie, ce qui montre une plus grande cohérence que les médecins humains.
L'application de stratégies logiques simples a encore amélioré son utilité pratique en milieu clinique.
Cette recherche montre comment l'IA peut aider les médecins à prendre de meilleures décisions et à offrir un traitement plus personnalisé aux patients cancéreux. «
Le professeur Hai Li, Hefei Institutes of Physical Science, Academy of Sciences
L'étude marque une étape importante vers l'intégration de confiance en IA en oncologie réelle, démontrant que les LLM peuvent faire plus que le langage – ils peuvent raisonner, prédire et soutenir les décisions médicales critiques.
