IRM-TTT1

Prédiction de l'efficacité des traitements de fond de la sclérose en plaques basée sur les données clinico-radiologiques en analyse de variété.

 

Dr Olivier Casez

Promoteur : CHU Grenoble Alpes
Financement : NA
Type d'étude : Rétrospective
Données en plus de la FMO : Non
Étude dérivée de : Cohorte HD
État d'avancement : En cours
Inclusion et suivi : mise en ligne 17/04/2023
Début des inclusions : NA
Fin du suivi : NA

CONTEXTE - L’histoire naturelle de la sclérose en plaques tend à souligner son hétérogénéité pronostique, certains patients voyant leur handicap clinique survenir de manière plus importante ou plus rapidement. Un des enjeux actuels de la prise en charge de la maladie est d’anticiper un éventuel échappement thérapeutique, afin de revenir ou retarder la survenue d’un handicap plus sévère.

OBJECTIFS - Mettre au point un modèle pronostique d’aide à la décision clinique, basé sur les données cliniques et IRM quantitatives initiales des patients, en utilisant une technologie d’intelligence artificielle nommée apprentissage de variété et évaluer si un tel modèle permet de prédire avec plus d’efficacité et plus précocement l’échec thérapeutique que les pratiques actuelles utilisée à la première visite ou pendant le suivi des patients. Les données sollicitées sont celles des patients suivis au sein du CRC SEP du CHU Grenoble Alpes

RÉSULTATS ATTENDUS - Obtention d’un modèle de prédiction d’un échec thérapeutique rendant les résultats aux neurologues sous la forme d’un continuum et d’une cartographie de population pour l’explicabilité.

 

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