Développement et validation pronostique d'un algorithme de prédiction du développement et de l’évolution de la marche des enfants avec Paralysie Cérébrale et des adultes avec Accident Vasculaire Cérébral à partir des données d'entrepôt de données de santé

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

La marche est un indicateur majeur de santé, dont les troubles, fréquents surtout avec l’âge ou
certaines pathologies (AVC, paralysie cérébrale (PC), obésité…), altèrent fortement la qualité de vie,
l’autonomie et la participation sociale. Leur évolution constitue un biomarqueur clé de l’état moteur
et cognitif des patients. L’Analyse Quantifiée de la Marche (AQM), outil de référence disponible dans
de nombreux CHU, permet une évaluation précise et contribue à la décision thérapeutique. Grâce
aux grandes bases de données issues des laboratoires de marche et aux Entrepôts de Données de
Santé (EDS), l’intelligence artificielle ouvre la voie à la prédiction de l’évolution des troubles. Après
une première preuve de concept, l’objectif est de développer et valider des algorithmes prédictifs
spécifiques (notamment pour la PC chez l’enfant et l’AVC chez l’adulte), afin de personnaliser les
soins, optimiser les parcours thérapeutiques et, à terme, élargir leur application à d’autres
pathologies.
Le projet PREDI-MARCHE vise à développer et valider des algorithmes d’apprentissage profond
capables de prédire, à deux ans, l’évolution de la marche chez les enfants atteints de PC et les adultes
après AVC, en s’appuyant sur les données multidimensionnelles des CHU du Grand Ouest. Cette
approche permettra de mieux comprendre les trajectoires évolutives et de proposer des
interventions thérapeutiques plus précoces et personnalisées