WALTHAM, Massachusetts -- (BUSINESS WIRE) -- BostonGene, développeur du modèle fondamental d’intelligence artificielle dédié à la biologie tumorale et immunitaire, annonce aujourd’hui une nouvelle validation indépendante majeure de ses capacités en intelligence artificielle et apprentissage automatique, issue d’une étude pilote rigoureuse, aveugle et multi-fournisseurs sur le score HER2. Ces résultats, publiés dans l’article de Modern Pathology intitulé « Agreement Across 10 Artificial Intelligence Models in Assessing Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 (HER2) Expression in Breast Cancer Whole-Slide Images », démontrent une haute concordance entre les algorithmes d’IA, mettant en lumière la fiabilité et la robustesse de la solution de BostonGene. Cette étude, menée dans un cadre scientifique rigoureux, a comparé dix modèles d’intelligence artificielle provenant de différents fournisseurs pour évaluer l’expression du récepteur HER2 dans des images de coupes tissulaires entières de cancers du sein. L’objectif était d’évaluer non seulement la performance individuelle de chaque modèle, mais aussi le niveau de consensus entre eux – un indicateur clé de la fiabilité clinique. Les résultats montrent que le modèle de BostonGene se distingue par une précision exceptionnelle et une cohérence remarquable avec les jugements des pathologistes humains, tout en surpassant plusieurs autres systèmes dans la réduction des erreurs de classification, notamment les faux négatifs, qui peuvent avoir des conséquences critiques sur le traitement des patients. L’étude souligne également l’importance d’un modèle fondamental d’IA, comme celui développé par BostonGene, qui a été entraîné sur un ensemble de données massif et diversifié, permettant une meilleure généralisation et une performance stable sur des échantillons provenant de différentes sources, équipements et protocoles de coloration. Cette capacité à s’adapter à la variabilité du monde réel est essentielle pour une adoption clinique à grande échelle. En outre, la concordance élevée observée entre les modèles, et particulièrement entre le modèle de BostonGene et les jugements experts, renforce la confiance dans l’utilisation de l’IA comme outil de soutien décisionnel en pathologie. Cela ouvre la voie à une standardisation des diagnostics, à une réduction de la charge de travail des pathologistes et à une amélioration de la précision des décisions thérapeutiques, notamment dans le contexte du traitement ciblé du cancer du sein HER2-positif. Cette validation indépendante représente une étape clé dans la validation clinique de l’IA en pathologie, et confirme que BostonGene est en tête du développement de solutions d’intelligence artificielle capables de répondre aux exigences rigoureuses du terrain médical.