DATA-VASC Evaluation d’un modèle prédictif du risque vasculaire par intelligence artificielle

Objectifs de l'étude

Domaines médicaux

Catégories des données utilisées

Bénéfices attendus

La prédiction du risque vasculaire à partir des éléments des dossiers des patients pourrait permettre une prise en charge plus précoce, pouvant leur être proposée dans le cadre de leur hospitalisation pour un autre motif.

Eléments de méthode

Phase 1 : Identification des patients ayant séjourné dans le service de chirurgie digestive du CH de Valenciennes entre le 6 Février et le 6 Mars 2020. Exclusion des patients présentant des critères d’exclusion et création d’un jeu de données pseudonymisé.

Phase 2 : Application de l’algorithme sur ce jeu de données et obtention d’une première classification binaire (Classification automatisée)

Phase 3 : Etude de chaque dossier en aveugle de la classification par l’algorithme, par deux observateurs indépendants (chirurgiens vasculaires). Chaque expert sera amené à étudier les dossiers individuellement, en aveugle de l’autre, et à proposer une classification. En cas de désaccord, une concertation sur le dossier sera proposée. En l’absence de consensus, un troisième observateur (médecin vasculaire) tranchera. Vingt dossiers seront étudiés deux fois à au moins quinze jours d’intervalle pour évaluer la variabilité intra-observateur. Analyse de la variabilité intra- et inter-observateurs. Obtention d’une deuxième classification binaire (Classification de référence)

Phase 4 : Comparaison de la Classification automatisée obtenue par IA à la Classification de référence. Calcul de la sensibilité/spécificité, VPP/VPN du test.

Origine des données

Population concernée

Les données font partie du dossier médical informatisé du patient et de la base PMSI. Elles ont été générées dans le cadre du soin, indépendamment de l’étude.

Elles concernent les patients ayant séjourné dans le service de chirurgie digestive du CH de Valenciennes entre le 6 Février et le 6 Mars 2020