Etude de validation clinique de la lecture assistée par l’intelligence artificielle des biopsies cutanées pour quantification de la DFNIE.
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
L’outil diagnostique de référence des neuropathies des petites fibres est la mesure de la densité en fibres nerveuses intraépidermiques (DFNIE). Cependant, sa lecture est fastidieuse rendant son accès très limité : 200 patients/an pour le CHU Bicêtre, 2 centres seulement en IDF pour cet examen pour une population estimée à environ 6000 patients en IDF) avec des délais de réponse longs (6 mois).. . Nous avons donc développé un algorithme pour automatiser la détection des fibres intraépidemriques dans l’objectif de raccourcir le temps de lecture des opérateurs (lecture assistée par l’algorithme).. Cette étude a pour objectif de valider la reproductibilité de la lecture de la DFNIE sur lames virtuelles par un lecteur humain assisté d’un algorithme d’intelligence artificielle (INNERVE) avec le lecteur humain de référence (neuro-anatomopathologiste).
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Source de données utilisées
Variables sensibles utilisées
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
10
Fondement juridique
Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)
Article 9 du RGPD (Exception permettant de traiter des données de santé)
Transfert de données personnelles vers un pays hors UE
Droits des personnes
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