CONTEXTE - Prédire l’évolution de la sclérose en plaques (SEP) d’un patient donné reste difficile mais essentiel pour une prise en charge précise et personnalisée des patients dans un contexte médico-économique sous tension. Les avancées récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) permettent d’envisager des outils de prédiction à partir d'arguments cliniques et de « biomarqueurs » issus de l’IRM. Si plusieurs séquences d’IRM conventionnels ont montré leur utilité dans le diagnostic et le suivi de l’évolution de la SEP, l’imagerie du tenseur de diffusion (DTI) reste peu voire pas utilisée en routine alors qu’elle permet d’étudier et d’extraire plusieurs métriques sensibles à l’atteinte de la microstructure de la substance blanche.

OBJECTIFS - L’objectif principal de l’étude est de développer une méthode d’intelligence artificielle permettant de prédire l’évolution de la maladie en tenant compte de certains éléments cliniques et des métriques de l’IRM de diffusion. Cette méthode devra être explicable c’est-à-dire capable d’identifier les variables cliniques et les variables d’imagerie qui conduisent à cette prédiction. Plusieurs objectifs intermédiaires liés au travail d’ingénierie devront être atteints au préalable, comme l’estimation de la forme clinique ou du handicap au temps présent: peut-on déjà estimer l’état actuel du patient avant de vouloir estimer son état futur?

RÉSULTATS ATTENDUS - Les résultats attendus sont 1/ la finalisation de notre méthode d’harmonisation et la création d’une base normative, 2/ la mise au point d’une méthode d’IA pour le pronostic entraînée sur les données harmonisées, 3/ l’identification des variables cliniques et d’imagerie les plus importantes pour la prédiction de l’évolution de la maladie. Ces résultats nous permettront aussi d’évaluer l’impact de l’utilisation des séquences de DTI dans le panel des séquences actuelles pour le diagnostic et le pronostic de la SEP.

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