# Introduction

Les anaphylaxies sont des réactions d’hypersensibilité immédiates systémiques qui se distinguent par leur grande hétérogénéité clinique, leur survenue brutale, et leur caractère potentiellement fatal. L’identification des sujets à risque, le diagnostic rapide et la prise en charge précoce de l’anaphylaxie demeurent un enjeu majeur en allergologie. L’intelligence artificielle (IA) est un outil prometteur pour améliorer la prise en charge des patients à différents niveaux du parcours de soins. Les approches basées sur l’apprentissage automatique et l’analyse de larges bases de données offrent la possibilité d’identifier des associations et des déterminants complexes, souvent multiparamétriques, difficilement perceptibles par l’analyse humaine, qui pourraient être mise à profit dans le domaine de l’anaphylaxie.

Après un rappel sur l’IA, nous verrons, en prenant exemple sur la littérature existante, comment l’intégration de l’IA, appliquée aux données cliniques, biologiques et environnementales, pourrait contribuer à une meilleure stratification du risque en amont de l’évènement, à une détection plus précoce et mieux ciblée durant l’épisode anaphylactique, et à une personnalisation des stratégies de prise en charge et de prévention des récidives en aval de l’évènement anaphylactique.

# Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’IA peut être définie comme la capacité d’une machine à reproduire des comportements semblables à ceux des humains, tels que le raisonnement, la planification, la prise de décision ou encore certaines formes de créativité.

Certains modèles d’IA pour la résolution de problèmes reposent sur des règles formelles de raisonnement explicites et codifiées ainsi que sur des mécanismes de planification de tâche, et pas, ou très peu, sur une base de données, comme c’est le cas des systèmes experts. D’autres modèles d’IA reposent sur l’apprentissage automatique (ou machine learning [ML]) à partir des données et occupent une place centrale. L’apprentissage automatique comporte généralement une phase « d’entraînement » lors de laquelle des relations entre variables sont identifiées et utilisées pour produire des classifications ou des prédictions. Lors de la seconde phase de « test » ou de validation, de nouvelles données sont soumises au modèle afin d’obtenir le résultat correspondant à la tâche souhaitée. Certains systèmes peuvent intégrer des mécanismes d’apprentissage continu et continuer à s’améliorer lorsqu’un retour sur la qualité des résultats est disponible.

Les réseaux de neurones (neural networks [NN]) sont composés de couches successives de neurones artificiels. Chaque neurone effectue une combinaison linéaire des entrées, suivie de l’application d’une fonction d’activation non linéaire. Les réseaux de neurones profonds constituent le fondement de l’apprentissage profond (deep learning) et se distinguent des autres modèles de ML par plusieurs caractéristiques majeures, notamment leur aptitude à intégrer des données d’entrée hétérogènes, et leur capacité à former des représentations pertinentes à partir de relations complexes et non linéaires.

# IA et anaphylaxie : qu’est-ce qui a été fait ?

Il faut avant toute chose souligner la rareté des articles originaux utilisant l’IA dans le domaine de l’anaphylaxie.

Une première approche consiste à l’utiliser pour identifier les sujets à risque d’anaphylaxie. Une récente étude cas-témoins espagnole [1] a analysé les données médico-administratives de 8200 patients parmi les usagers du système de santé, divisés en deux groupes appariés, avec ou sans épisode d’anaphylaxie. Un modèle de ML combinant plusieurs approches a été utilisé dans cette étude, intégrant des variables cliniques, démographiques, comorbidités et de prescriptions médicamenteuses. Le modèle a montré de bonnes performances de classification et a permis d’identifier des facteurs de risque sociodémographiques tels que l’âge, le faible niveau socioéconomique, ou l’utilisation irrégulière du système de santé, ouvrant ainsi la voie à des stratégies de prévention ciblées.

Concernant les aspects diagnostiques, l’étude de Solomon et al. [2] a comparé différents ensembles de critères pour la définition clinique du syndrome d’activation mastocytaires (SAMA) en utilisant différents modèles de langage (LLM tels que ChatGPT) qui devaient générer des listes de diagnostics probables en fonction des symptômes. L’analyse révèle la faible spécificité diagnostique des critères diagnostiques alternatifs vs les critères de consensus du SAMA. Toutefois, les propositions diagnostiques formulées à l’aide de LLM généralistes tendent à refléter l’état majoritaire ou consensuel des discours présents dans leurs données d’entraînement.

De façon complémentaire, concernant la sévérité de l’anaphylaxie, un NN a été entraîné à une évaluation numérique de la sévérité de l’anaphylaxie sur 2000 cas issus d’un registre [3]. Cette échelle numérique été bien corrélée aux scores de sévérité classiques sur 7500 dossiers supplémentaires. Ici, l’IA reproduisait de façon fidèle et automatisée une évaluation semblable à celle de l’expert ayant étiqueté le jeu de données initial. Cette stratégie d’analyse supervisée ne permet pas, là non plus, de réaliser des « découvertes » inattendues.

Concernant la prise en charge thérapeutique de l’anaphylaxie dans le contexte alimentaire, une large base de données de biomarqueurs a été collectée de façon semi-ciblée au diagnostic et durant le suivi d’inductions de tolérance orale (ITO) (tests cutanés, IgE et IgG4 spécifiques, tests d’activation des basophiles, profils de cytokines circulantes, etc.) [4,5]. Cette banque a permis d’établir des algorithmes prédictifs de l’occurrence et de la sévérité des réactions cliniques, avec des AUC de courbes ROC d’environ 0,9 dans l’anaphylaxie à l’arachide [4]. Le schéma de l’ITO était alors adapté en fonction du score de probabilité clinique, et cette adaptation a montré une bonne tolérance dans les allergies aux protéines de lait de vache avec, parmi plus de 1000 tests de provocation en milieu hospitalier et 50 000 prises à domicile, 72 évènements indésirables (1,3 %), dont seulement 6 (< 0,01 %) requérant l’administration d’adrénaline [5].

# Conclusion : que nous est-il permis d’espérer ?

En dépit de la rareté des publications scientifiques originales proposant des outils d’IA dans l’anaphylaxie, celles-ci permettent déjà d’entrevoir les opportunités de l’intégration de ces outils dans le parcours de soin de l’anaphylaxie : stratification des sujets à risque, amélioration de la pertinence diagnostique et du phénotypage, adaptation et personnalisation de la prise en charge.

En outre, du point de vue de l’allergène, les modèles d’IA peuvent permettre d’évaluer le risque anaphylactique dès l’étape de drug design, puis au cours des essais pré-cliniques et cliniques. Ils peuvent enfin s’intégrer comme outil de pharmacovigilance et de recherche épidémiologique, en améliorant la surveillance des événements anaphylactiques, et en affinant la compréhension de leurs déterminants.

Il fait peu de doute que l’IA sera un champ actif de recherche dans les années à venir, pour l’anaphylaxie comme dans d’autres domaines de l’allergie. Si l’IA permettra un accroissement des connaissances dans le domaine, c’est vraisemblablement parce qu’elle sera appliquée de façon non-supervisée à des bases de données conséquentes, de haute qualité et multi-dimensionnelles, intégrant inévitablement des biomarqueurs, et certainement plusieurs -omics. L’établissement et la gestion de ces bases de données pose un véritable défi dans le cas de l’anaphylaxie, compte-tenu de la rareté, de la diversité, et de l’imprévisibilité de ces évènements.

# Financement

Aucun.