Validation des mesures automatisée de l’aorte par deep learning dans le cadre du suivi des syndromes aortiques (ARVAD)
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Finalité de l'étude
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
Nous espérons valider les performances d’une nouvelle méthode de mesure totalement automatisée des diamètres aortiques maximaux et des volumes segmentaires et total de l’aorte dans le cadre de la pathologie disséquante. Ces outils permettront un gain de temps majeur et probable une meilleure précision dans l’interprétation de l’évolution anévrysmale des patients présentant une dissection aortique au cours de leur suivi. Ils permettront d’objectiver plus précisément l’évolution anévrysmale de la dissection et ainsi d’en indiquer le traitement chirurgical. Ils permettront également de disposer de critères d’évaluation plus affinés de notre prise en charge chirurgicale des dissections aortiques. Ces résultats nous permettront par la suite d’évaluer l’efficacité des dernières techniques chirurgicales endovasculaires développées au sein du service, afin d’obtenir un remodelage complet et une cicatrisation étendue des dissections aortiques.
En devenant le critère d’évaluation morphologique le plus robuste de la dissection aortique, la mesure du volume total de l’aorte permettra également d’évaluer la pertinence des marqueurs biologiques en lien avec les produits de dégradation de la fibrine, qui sont actuellement à l’étude pour identifier les patients à risque d’évolution anévrysmale.
Enfin la validation de ces outils au sein de l’établissement de santé en rendra l’utilisation possible en pratique courante pour l’ensemble des praticiens (Chirurgiens CardioVasculaires, Cardiologues et Radiologues).
Étude sur données rétrospectives
Relecture des imageries par des experts comparée à celle réalisée de façon automatisée à un logiciel
Population : Patients majeurs pris en soins pour un syndrome aortique de janvier 2016 à novembre/décembre 2023 dans le centre participant pour lesquels 2 à 3 angioscanners Thoraco-Abdomino-Pelvien sont disponibles.
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Source de données utilisées
Autre(s) source(s) de donnée(s) mobilisée(s)
Appariement entre les sources de données mobilisées
Variables sensibles utilisées
Justification du recours à cette(ces) variable(s) sensible(s)
Ces données permettent de décrire la population, sa prise en soin ainsi que l'évolution de la pathologie
Recours au numéro d'identification des professionnels de santé
Plateforme utilisée pour l'analyse des données
Acteurs finançant et participant à l'étude
Responsable(s) de traitement
Type de responsable de traitement 1
Responsable de traitement 1
Localisation du responsable de traitement 1
Représentant du responsable de traitement 1
Responsable(s) de mise en oeuvre non cités comme responsable de traitement
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 1
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
10
Existence d'une prise de décision automatisée
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
Articles 15, 16, 18, 19 applicables.
Article 17 (droit à l'effacement) non applicable car recherche dans le domaine de la
santé.
Article 20 non applicable car exécution d'une mission d'intérêt public
Délégué à la protection des données
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