Prédiction par deep learning d’évènements clinique à partir de scanners dosimétriques de patients traités pour un cancer du poumon non à petites cellules- DECODE LUNG

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Développer et évaluer un modèle de prédiction de la survie globale (OS) à 2 ans, basé sur le deep learning, chez des patients traités par radiothérapie pour un cancer du poumon non à petites cellules.
a) Construire et évaluer les modèles de prédiction, basé sur le deep learning des patients traités par radiothérapie pour un cancer du poumon non à petites cellules, de la :
- Survie sans récidive
- Survenue d’un évènement cardiovasculaire
- Survenue d’une rechute locale
- Survenue d’une pneumopathie radique

b) Décrire les points du scanner ayant permis la prédiction (utilisation de grad-Cam ou analyse de sensibilité à l’occlusion).