Identifier et Prévenir les Complications consécutives aux Interventions en Chirurgie cArdiaque sous assistance circulatoire extracorporelle utilisant l’intelligence artificielle (IP-CICA)

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Le développement de modèle permettant la prédiction des complications après une chirurgie cardiaque permettra aux praticiens d’anticiper plus efficacement la survenue de ces complications, facilitant ainsi la surveillance des patients identifiés comme étant les plus à risque, associé à la mise en place plus précoce des interventions nécessaires. Dans l'ensemble, le développement de ces outils s'inscrit pleinement dans la démarche actuelle visant à promouvoir une médecine personnalisée et préventive.

Cette recherche porte sur la réutilisation secondaire et l’analyse de données (cliniques, biologiques ou issues d’imageries et de tout autre système de contrôle ou de surveillance opératoire) recueillies dans le cadre de la prise en charge habituelle des patients vus en consultation et/ou hospitalisés (données du dossier médical).

L’objectif de cette étude est de développer, à partir des données recueillies pendant l’opération, une modélisation basée sur des techniques avancées d'intelligence artificielle, permettant de prédire les risques de complications après une chirurgie cardiaque. La recherche permettra d’établir la fréquence et le type de complications qui apparaissent en fonction des données pré-opératoires, et aussi des activités menées pendant l’opération.

Cette étude est monocentrique, prospective et rétrospective réalisée au sein de l’Institut de Cardiologie de la Pitié-Salpêtrière. Il s’agit d’une recherche n’impliquant pas la personne humaine, réalisée sur les données collectées dans le cadre de la prise en charge habituelle des patients bénéficiant
d’une chirurgie cardiaque sous assistance.