Évaluation et optimisation d'algorithmes d'IA pour le tri automatique et rapide des images de scanner des patients traumatisés crâniens (FASTDIAGTC)

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Ce traitement des données a pour fondement juridique l’article 6 du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) à savoir l’exécution d’une mission d’intérêt public dont est investi le responsable de traitement et les intérêts légitimes poursuivis par lui. De plus, au titre de l’article 9 du RGPD le responsable de traitement peut de manière exceptionnelle traiter des catégories particulières de données, incluant des données de santé notamment à des fins de recherche scientifique.
L’objectif principal du projet FASTDIAGTC consiste à évaluer plusieurs méthodes de classification d’images de patient à l’admission et modèle de prédiction clinique, basées sur de l’apprentissage automatisé, en vue de les trier automatiquement en quatre catégories:
1) prise en charge chirurgicale en urgence (neurochirurgie)
2) prise en charge en réanimation
3) surveillance hospitalière
4) absence de surveillance particulière.
C'est une RNIPH ,rétrospective, avec environ 1000 patients
- Patient majeur admis au déchocage entre aout 2020 et décembre 2021
- Réalisation d’un scanner cérébral