Développement d'un outil d'intelligence artificielle pour la prédiction et l'analyse des interventions transcathéter sur les valves cardiaques dans le cadre de la prise en charge des valvulopathies

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Les maladies des valves cardiaques (valvulopathies) sont une préoccupation majeure de santé publique et dans la pratique
clinique.
Quarante sept millions de personnes dans le monde souffre de valvulopathie. Cette maladie affecte actuellement entre 8 et 13%
de la population âgée de plus de 65 ans, et cette proportion devrait augmenter avec le vieillissement global de la population. Le
manque ou le retard de traitement des maladies valvulaires peut entraîner une insuffisance cardiaque, entraînant une
augmentation des réadmissions hospitalières ce qui a un impact significatif sur la qualité de vie des patients ainsi que sur
l’économie des systèmes de santé.

L'objectif de cette étude est de créer un outil de décision guidé par les images du cœur (échographies et scanners), basé
sur l'intelligence artificielle (IA), pour accompagner le chirurgien à la planification pré-opératoire, permettant aux cliniciens de
personnaliser la procédure transcathéter - le bon dispositif ou la bonne combinaison de dispositifs pour le patient –
indépendamment de la marque.

Cette solution permettra notamment d’optimiser et d’accélérer la sélection des patients éligibles à recevoir de tels traitements
tout en soutenant activement les praticiens et les équipes interventionnelles dans leur prise de décision.