EVALUATION DU MISMATCH ENTRE UN SCORE CLINIQUE REEL ET SIMULE POUR LA PREDICTION DE L'HYPOPERFUSION CEREBRALE DANS L'AVC ISCHEMIQUE AIGU NIHSS Mismatch

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

1) Inclusion de sujets ayant été accueillis dans le cadre de l’alerte AVC entre 2011 et 2024 et ayant bénéficié d’une IRM à la phase aigue et/ou dans les 48h suivant leur admission
2) Entraînement d’un modèle de machine learning de type Random Forest ou Gradient Boosting afin de prédire le score clinique à H24 (NIHSS, National Institute of Health Stroke Scale) en se basant les régions hypoperfusées du cerveau définies par un Tmax > 6s sur la séquence de perfusion
3) Inférence d’un NIHSS « simulé » à H0 en utilisant le cœur ischémique (issu de la séquence de diffusion) et le modèle préalablement entraîné
4) Evaluation de la différence entre le NIHSS « réel » mesuré à l’arrivée du patient et le NIHSS « simulé », et corrélation de cet index à la pénombre ischémique mesurée sur la séquence de perfusion