Prédiction des lésions cérébrales chez les traumatisés crâniens à partir de l’imagerie grâce à l’intelligence artificielle générative (GENAIPI-TBI)

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Cette étude permettra d’évaluer si les modèles d’intelligence artificielle générative sont capables de produire des prédictions fiables de l’évolution des lésions hémorragiques dans les traumatismes crâniens, à partir d’imageries initiales, Ces résultats pourraient, grâce à l’outil développé permettre aux équipes pluridisciplinaires d’anticiper plus efficacement les besoins thérapeutiques ainsi que la mise en place d’une prise en charge individualisée et anticipative basée sur la projection des lésions évolutives. Cela représente un changement de paradigme clinique par rapport à la démarche actuelle. La transition d’une démarche réactive à une démarche anticipative a le potentiel de transformer la prise en charge des patients traumatisés sévères avec un impact sociétal considérable pour une première cause de mortalité et de handicap.
Enfin, disposer d’une cohorte de traumatologie de cette importance est cruciale pour estimer les besoins de prévention, avec des populations cibles qui seront estimées en fonction de l’étude épidémiologique.
Disposer d'une bibliothèque d'images associée aux données cliniques permet une nouvelle exploitation pour d'autres questions et développements.
- Objectif principal : Entraîner et évaluer la précision d’un modèle* capable de prédire l'évolution des lésions cérébrales en se basant sur les données clinico-radiologiques issue de l’entrepôt de données de santé du CHUGA « PREDIMED ».
Nombre de sujets : environ 4000 patients
Critères d’inclusion :
- Patient majeur admis au déchocage depuis le 01-01-2019 pour suspicion de traumatisme sévère
- Ayant bénéficié d’au moins 2 scanners cérébraux au cours de leur hospitalisation