Étude d’acquisition de données par l’intelligence artificielle et phénotypage des patients ayant présenté une Embolie Pulmonaire aigüe.

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

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Le but de ce travail sera, dans un premier temps, de construire et de valider des outils d’IA permettant l’acquisition et la structuration des données issues des comptes rendus médicaux textuels au Centre Hospitalier Intercommunal de Toulon – la Seyne sur mer (CHITS). Ce projet sera dans la continuité des travaux du Département d’Epidémiologie, de Biostatistiques et des Données de Santé (DEBDS) du Centre Antoine Lacassagne (CAL) sur le cancer du sein et de la thyroïde. L’idée est en effet de valider la transférabilité de ces outils dans un Autres établissement avec des Informations relatives aux pathologies des personnes concernées et des praticiens différents, à savoir le service de médecine vasculaire du CHITS. Dans un second temps, sur la base de données constituées, l’objectif sera d’identifier les phénotypes cliniquement pertinents chez les patients atteints d’EP afin d’en spécifier les facteurs de risque propres et d’en évaluer le pronostic en termes de survenue de récidive ou d’HTP-TEC.

Cette recherche est donc présentée sous deux axes différents :

AXE 1 : Étude d’acquisition de données par l’intelligence artificielle.

Mise en œuvre d'une méthode d'acquisition de données structurées à l'aide de techniques d’IA directement à partir de rapports médicaux textuels au sein de notre établissement.

AXE 2 : Étude de phénotypage des patients ayant présenté une Embolie Pulmonaire aigüe.

Analyse de l’évolution à six mois des groupes de patients homogènes ayant présenté une EP aigüe, construits par méthode de regroupement non supervisé. Ce type de classification permettrait donc d’avoir une aide à la décision médicale thérapeutique, scientifiquement validée.