Analyse par intelligence artificielle de l'évolution de l'analyse initiale d'un patient traumatisé cérébral pour prédire le résultat neurologique (RADIOMIC-TBI)

Le traumatisme crânien est une pathologie fréquente et grave, responsable d'une morbi-mortalité importante. Le TCC peut être considéré comme un ensemble complexe d'entités nosologiques d'évolution différente avec une identification précoce difficile alors que l'enjeu principal de cette pathologie repose sur la prévention et la prise en charge des lésions causées par l'agression cérébrale initiale.

Différents profils évolutifs semblent exister et coexistent parfois : évolution de l'œdème, transformation hémorragique et/ou problèmes de résorption du liquide céphalo-rachidien (LCR) avec apparition d'hydrocéphalie.

Actuellement, il n'existe pas de méthodes d'imagerie utilisables dans la prise en charge clinique quotidienne permettant une visualisation, une quantification et une prédiction de ces différentes évolutions lésionnelles.

Le scanner est la méthode d'imagerie de référence pour le suivi des patients TCC. Elle permet une description de la lésion, une adaptation thérapeutique et une évaluation du pronostic.

Même si elle est utilisée comme un examen de routine, l'analyse des scanners cérébraux reste manuelle et non quantitative, ce qui fait une analyse peu informative sur l'évolution des lésions.

Récemment, il a été établi que l'analyse IRM automatique avec l'approche AI ​​permet :

1. - Pour montrer les aspects des images qui ne peuvent pas être vus à l'œil nu
2. - Segmenter et quantifier automatiquement les différents tissus (œdème, hémorragie...). Les premiers tests de ce type d'analyse sur scanner montrent que cette technologie est transposable de l'IRM au scanner et surtout apporte de nouvelles informations quantitatives sur l'évolution des lésions cérébrales.