L'IA face aux grands problèmes du monde · Médecine et découverte de médicaments · Nature (computational biology) · 2026-10-26
Modèles d'apprentissage automatique interprétables pour la prédiction d'Oncotype DX® à partir de données clinicopathologiques : une étude de cohorte brésilienne
Titre original: Interpretable machine learning models for oncotypedDX® prediction using clinicopathologic data: a brazilian cohort study
L'Oncotype DX guide les décisions de chimiothérapie dans le cancer du sein à un stade précoce, mais son coût élevé limite l'accès dans les contextes à ressources limitées. À partir de 935 patientes et patients d'une cohorte brésilienne, les auteurs ont construit un modèle de régression ridge interprétable à partir de variables clinicopathologiques disponibles en routine, afin de prédire si le score de récidive dépasse 25. Le modèle a atteint une AUROC de 0,818, et son quartile à plus haut risque contenait 60,8 % des cas ayant un score supérieur à 25 ; les auteurs suggèrent que jusqu'à 75 % des patients pourraient être triés sans test de confirmation.