Apport de l’intelligence artificielle pour le diagnostic et le suivi des atteintes structurales pulmonaires de la dyskinésie ciliaire primitive en scanner CT

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

- Diagnostic précis, précoce et reproductible de l’atteinte structurale, conditionnant la prise en charge des patients, et pouvant être accessible sans nécessité de consensus d’experts.
- Biomarqueur in vivo non-invasif de la sévérité des atteintes structurales bronchopulmonaires en scanner, inexistant aujourd’hui chez les patients porteurs d’une dyskinésie ciliaire primitive
- Suivi objectif quantitatif et reproductible de la progression des atteintes ou leur réversibilité sous traitement, que ne permettent pas les scores visuels actuels, afin de monitorer le suivi des patients
- Médecine de précision afin de phénotyper les patients et caractériser la répartition régionale des atteintes
- Meilleure compréhension des algorithmes d’intelligence artificielle et de leur impact sur les prises en charge.
- Gain de temps, précision et reproductibilité lors des essais cliniques