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L’intelligence artificielle, le Machine Learning et les modèles de langage au service de l’interprétation des bilans d’allergologie - 11/07/25

Artificial intelligence, Machine Learning and language models to help interpret allergy in vitro tests

Doi : 10.1016/S1773-035X(25)76441-2 
Maxime Dubois a, b, Nathan de Morais c, Julien Bonnac a, b, Mylène de Saint Jore d, Yannick Chantran e, f, Julien Goret a, b, f,

pour le réseau AllergoBioNet

a Laboratoire d’immunologie et immunogénétique, CHU de Bordeaux, place Amélie-Raba-Léon, 33000 Bordeaux, France 
b Laboratoire de biologie médicale de référence des maladies allergiques de Nouvelle Aquitaine, CHU de Bordeaux, place Amélie-Raba-Léon, 33000 Bordeaux, France 
c Unité transversale d’allergologie, CHU de Bordeaux, place Amélie-Raba-Léon, 33000 Bordeaux, France 
d Laboratoire d’immunologie, CHU de Rennes, 2 rue Henri-Le-Guilloux, 35033 Rennes cedex, France 
e Laboratoire d’immunologie, hôpital St-Antoine APHP, 184 rue du Faubourg Saint-Antoine, 75012 Paris, France 
f Groupe de travail e-santé et intelligence artificielle (GT ESIA) de la Société française d’allergologie, Paris, France 

*Auteur correspondant.

Résumé

Résumé

L’étude et les applications de l’intelligence artificielle (IA) en santé se sont rapidement développées au cours de la dernière décennie. L’allergologie est un domaine marqué par l’hétérogénéité des pathologies et le rôle majeur de biomarqueurs immunologiques tels que les IgE spécifiques pour établir le diagnostic. Leur nombre, leurs relations entre eux et leur interprétation nécessitent des outils capables de traiter des données volumineuses. L’IA, notamment par le biais du Machine Learning, du Deep Learning et du traitement du langage naturel, facilite l’analyse de ces données. Les allergies ayant une prévalence élevée (30 % de la population en 2025 et 50 % en 2050), l’IA offre des opportunités majeures pour améliorer et personnaliser le diagnostic biologique des allergies. Ces technologies peuvent accompagner les biologistes dans l’interprétation des résultats, prédire la sévérité de la maladie, la survenue de crises ou la réussite des tests de provocation orale ou de l’immunothérapie. Cette revue de littérature expose les propositions actuelles sur l’IA au service de l’interprétation des bilans d’allergologie.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Abstract

The study and application of artificial intelligence (AI) in healthcare has developed rapidly over the last decade. Allergology is a field characterized by the heterogeneity of pathologies and the major role played by immunological biomarkers, such as specific IgE antibodies, in establishing a diagnosis. The number of biomarkers, their interrelationships and their interpretation require tools capable of processing large volumes of data. AI, particularly through Machine Learning, Deep Learning and natural language processing, facilitates the analysis of these data. Given the high prevalence of allergies (30% of the population in 2025 and 50% in 2050), AI offers great opportunities to improve and personalize the in vitro diagnosis of allergies.These technologies can assist immunologists in interpreting results, predicting disease severity, the occurrence of attacks or the success of oral challenge or immunotherapy. This review outlines the current issues and proposals regarding AI for the interpretation of allergology results.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : allergie, diagnostic, IgE, intelligence artificielle, LLM, Machine Learning

Keywords : allergy, artificial intelligence diagnosis, IgE, LLM, Machine Learning


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Vol 2025 - N° 574

P. 59-64 - juillet 2025 Retour au numéro
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  • Pourquoi et comment rechercher et interpréter les sensibilisations aux allergènes émergents ?
  • Delphine Giusti, Justine Cosme, Stéphanie François, Amir Guemari, Stéphanie Rogeau
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  • Le test d’inhibition des IgE spécifiques aux venins d’hyménoptères en pratique au laboratoire
  • Pascale Nicaise-Roland, Juliette Charpy, Céline Beauvillain

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