Quelles fonctions de distance identifient les patients les plus proches d'un point de vue clinique dans la paralysie cérébrale ?

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Intérêt pour la santé publique
La paralysie cérébrale constitue l'une des principales causes de handicap moteur chez l'enfant. La prise en charge de ces patients, notamment dans le cadre de décisions thérapeutiques complexes fondées sur l'analyse quantifiée de la marche, nécessite de pouvoir identifier des patients présentant des profils fonctionnels similaires afin d'améliorer l'interprétation des résultats cliniques observés après traitement. Le développement d'outils d'aide à la décision reposant sur des méthodes d'intelligence artificielle explicables pourrait contribuer à améliorer la pertinence des décisions thérapeutiques, à faciliter les échanges avec les familles et à favoriser une médecine fondée sur l'expérience acquise auprès de patients comparables.
Objectifs poursuivis
L'objectif principal est d'identifier la fonction mathématique de distance la plus pertinente pour déterminer, au sein d'une base de données clinique, les patients les plus similaires à un patient atteint de paralysie cérébrale à partir de ses caractéristiques de marche. L'objectif secondaire est d'identifier les caractéristiques cinématiques qui influencent le plus le jugement des experts lorsqu'ils évaluent la similarité entre deux patients. Ces travaux visent à améliorer les performances et l'explicabilité d'un outil d'aide à la décision basé sur les algorithmes des plus proches voisins (k-nearest neighbors, kNN).
Éléments de méthode
Cette recherche repose sur une analyse rétrospective de données pseudonymisées issues d'une base de données de laboratoire d'analyse de la marche constituée dans le cadre du soin courant. Les données exploitées sont limitées à l'âge du patient au moment de l'examen, au niveau fonctionnel de marche évalué selon le système GMFCS (Gross Motor Function Classification System) et aux courbes cinématiques des articulations des membres inférieurs enregistrées lors de l'analyse instrumentée de la marche. Aucune donnée directement identifiante n'est utilisée. Différentes fonctions de distance mathématiques sont comparées afin d'évaluer leur capacité à identifier des patients jugés similaires par des cliniciens experts. Les performances des fonctions sont évaluées par comparaison avec les classements réalisés indépendamment par quatre experts en analyse de la marche.
Population d'étude
La population étudiée est constituée de patients ayant bénéficié d'une analyse instrumentée de la marche dans le cadre de leur prise en charge clinique. Les patients inclus présentent principalement une paralysie cérébrale et disposent d'un niveau fonctionnel de marche documenté selon la classification GMFCS. Les données analysées sont exclusivement issues d'enregistrements existants recueillis dans le cadre du soin et réutilisés sous forme pseudonymisée à des fins de recherche.