Développement d’un outil de prédiction par intelligence artificielle du risque de séquelle clinique à distance d’une encéphalite herpétique – Etude HerpIA

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Les encéphalites herpétiques ont une morbi-mortalité importante, encore sous-diagnostiquée notamment en termes de séquelles (Mailles et al. 2024). La prédiction des séquelles que va présenter le patient est difficile à la phase aiguë, alors que celle-ci conditionne l’orientation du patient en termes de soins de suite et de rééducation. Nous souhaitons profiter du travail réalisé dans une cohorte prospective nationale sur les encéphalites, menée en France de 2016 à 2019 qui a suivi jusqu’à 5 ans cliniquement les patients atteints d’encéphalite infectieuse. Cette cohorte comportait 118 encéphalites herpétiques. L’IRM cérébrale fait partie du bilan recommandé de la prise en charge des encéphalites herpétiques. Dans cette étiologie, l’imagerie est souvent très perturbée, retrouvant un hypersignal intéressant l’un des lobes temporaux. Nous souhaitons rechercher une corrélation entre les imageries réalisées initialement et l’évolution clinique tardive.
L’objectif principal est le développement d’un algorithme de prédiction de survenue de séquelles cliniques après encéphalite herpétique en utilisant une base de données clinique prospective multicentrique de suivi pendant 5 ans des patients ayant présenté une encéphalite herpétique et les IRM cérébrales des mêmes patients réalisées en aiguë dans le cadre du soin courant.