PREDIKT-TKI : Développement d'une Intelligence Artificielle pour prédire l'efficacité des traitements ciblés dans le cancer du poumon, à partir de données cliniques et d'imagerie.
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Finalité de l'étude
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
Le cancer bronchique (CBNPC) muté EGFR présente un taux d'échec aux traitements TKI de 30%, entraînant pertes de chances et toxicités. Ce projet vise à développer un outil d'IA multimodal (fusionnant données cliniques et radiomiques) capable de prédire cet échec dès l'initiation du traitement. Méthode : Étude rétrospective sur données chaînées (2010-2024). Entraînement de modèles de Deep Learning sur la base "Precision Predict" (données cliniques + imagerie) et validation externe sur le SNDS (données vie réelle). Population : Cohorte principale de 551 patients (réseau Unicancer) et cohorte témoin de ~2 200 patients (SNDS).
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Autre(s) catégorie(s) de donnée(s) utilisée(s)
Données d'imagerie médicale (Scanners CT et TEP) issues de la base source Precision Predict.
Source de données utilisées
Composante(s) de la base principale du SNDS mobilisée(s)
Appariement entre les sources de données mobilisées
Variables sensibles utilisées
Justification du recours à cette(ces) variable(s) sensible(s)
Mois/Année naissance : Indispensable pour calculer l'âge précis à l'inclusion (facteur pronostique majeur) et contrôler la qualité du chaînage.
Dates exactes (Soins/Décès) : Requises au jour près pour le calcul de la Survie Sans Progression (PFS) et Globale (OS) selon les standards oncologiques, et pour la modélisation de la dynamique tumorale (séries temporelles) par l'IA
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
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
2
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 disposent des droits d'accès, de rectification, d'effacement, de limitation et d'opposition (Art. 15-21 RGPD). Ces droits s'exercent auprès du Délégué à la Protection des Données (DPO) du Responsable de Traitement (dpo@jaide.care). En cas de demande, une procédure sécurisée permet de relayer la requête vers le centre de soin d'origine (seul détenteur de la table de correspondance) pour identifier le patient sans lever la pseudonymisation dans l'espace de recherche. Une dérogation à l'obligation d'information individuelle (Art. 14.5.b) est demandée (efforts disproportionnés/impossibilité technique), compensée par des mesures d'information collective (Site web JAIDE, HDH, Affichage centres).