IA4DigAML

Finalités poursuivies : Les leucémies aiguës myéloblastiques (LAM) sont des cancers de la moelle osseuse qui se caractérisent par un très mauvais pronostic, avec seulement 30 à 35 % des patients survivant à 5 ans. L'une des principales causes de ce mauvais pronostic est que les LAM ne sont diagnostiquées qu'à un stade avancé de la maladie, lorsque les cellules leucémiques envahissent le sang, ce qui équivaut à un cancer en phase métastatique. En effet, nous sommes actuellement incapables d'identifier les patients présentant un risque élevé de LAM avant que la maladie ne soit évidente.

L'essor des méthodes d'intelligence artificielle (IA) a ouvert un champ considérable de possibilités pour analyser des données de santé complexes et de plus en plus volumineuses, de différentes natures, associées aux soins de santé d'un patient. En outre, le développement récent d'entrepôts de données cliniques (CDW) rend possible la conception de projets de recherche de causalité et d'inférence sur des volumes considérables de données de toute nature (images, données structurées, rapports textuels, etc.).

Dans ce contexte, notre hypothèse est qu’en dessinant les trajectoires médicales des patients qui reflètent leur histoire médicale avant le diagnostic de la LAM, il pourrait être possible d'identifier des événements médicaux jouant un rôle critique dans l'émergence de la leucémie myéloïde aiguë.

Notre objectif principal est donc de développer des approches basées sur l'IA capables d'analyser les données de santé extraites de l'entrepôt de données cliniques du CHUGA (PREDIMED) afin de déchiffrer et de caractériser les événements de santé qui précèdent le diagnostic de la LAM et d’identifier des facteurs prédictifs de ce cancer.

Catégories de personnes concernées : Nous utiliserons les données de patients issues d’une cohorte constituée de patients atteints de LAM diagnostiqués au cours des 5 dernières années au CHUGA, pour une LAM de novo ce qui représente un réservoir d'environ 500 patients. Les patients (s'ils sont vivants) seront informés de cette recherche et pourront exprimer leur non-consentement selon les procédures mises en place par la DRCI du CHUGA.

Données utilisées : Les données recueillies et analysées concernent les séjours des patients (nombre et type d'UF fréquentées), les paramètres biologiques (NFS, Ionogramme, marqueurs métaboliques et cardiaques, marqueurs hépatiques, marqueurs de pathologie infectieuse, les investigations en imagerie (nombre et type de prescriptions d'imagerie), leurs prescriptions médicamenteuses ainsi que des éléments sur leur trajectoires médicales (code diagnostic, GHM).

Accès aux données : Les données seront hébergées dans un serveur de la direction numérique du CHUGA (DSN), dans un environnement sécurisé avec accès restreint et contrôlé ; Les partenaires extérieurs interviendront sur une machine virtuelle dans l’environnement de la DSN sans export hors du CHUGA des données.

Durée de conservation et de l'étude : L’étude débutera en Octobre 2024 et terminera en Janvier 2027. Les données seront conservées sur une durée de 5 ans.

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