IA pour prédiction le dysfonctionnement du greffon hépatique
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 transplantation hépatique repose de plus en plus sur l’utilisation de greffons dits « marginaux », afin de réduire la mortalité en liste d’attente. Cette évolution s’accompagne toutefois d’un risque accru de dysfonction précoce du greffon, pouvant conduire à des complications sévères, des retransplantations précoces ou au décès. Améliorer l’évaluation précoce du risque de dysfonction du greffon constitue un enjeu majeur de santé publique, visant à optimiser l’allocation des greffons, réduire la morbidité post-greffe et améliorer la survie des patients transplantés. Le recours à des outils d’intelligence artificielle appliqués aux données clinico-biologiques et anatomopathologiques pourrait permettre une aide à la décision plus précise et personnalisée.
Objectifs du projet
L’objectif principal est d’évaluer la performance de modèles d’intelligence artificielle pour prédire la dysfonction précoce du greffon hépatique dans les sept jours suivant la transplantation.
Les objectifs secondaires sont d’identifier les facteurs cliniques, biologiques et histologiques associés à ces complications, et d’explorer le potentiel des méthodes de deep learning appliquées aux images de biopsies de reperfusion pour la détection automatisée de lésions ou d’anomalies du greffon.
Méthodes
Il s’agit d’une étude rétrospective monocentrique reposant sur l’analyse de données cliniques, biologiques et anatomopathologiques issues de patients ayant bénéficié d’une transplantation hépatique. Les modèles de machine learning sont entraînés à partir de variables cliniques et biologiques précoces ainsi que de données histologiques issues des biopsies de reperfusion. En parallèle, des approches de deep learning, principalement non supervisées, sont développées pour analyser automatiquement les images numérisées de biopsies hépatiques (colorations HES et Picrosirius Red). Les performances des modèles sont évaluées par validation croisée interne.
Population d’étude
La population étudiée comprend des patients adultes ayant bénéficié d’une transplantation hépatique entre 2017 et 2023 au Centre Hépatobiliaire de l’hôpital Paul-Brousse, pour lesquels une biopsie de greffon a été réalisée le jour de la transplantation. Au total, environ 921 biopsies de reperfusion numérisées, associées aux données clinico-biologiques correspondantes, sont incluses dans l’étude.
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
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
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 2
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
5
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
Les personnes concernées sont informées de l’utilisation de leurs données dans le cadre de la recherche et disposent d’un droit d’opposition conformément à la réglementation en vigueur. Les droits d’accès et de rectification des données peuvent être exercés auprès du responsable de traitement.
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