Développement préclinique d'un outil de reconstruction IRM bili-3D et d'un algorithme d'intelligence artificielle pour assister les endoscopistes dans la réalisation de cholangiopancréatographie rétrograde endoscopique (CPRE) (MAAGIE)

La CPRE est une procédure endoscopique interventionnelle complexe basée sur la visualisation 2D des voies biliaires. La modélisation 3D et l'IA sont des solutions prometteuses pour améliorer la navigation et la sécurité pendant la CPRE.

Le projet MAAGIE a été conçu pour créer l'une de ces solutions innovantes et a reçu un financement ANR en 2024. Il comprend plusieurs lots de travail, dont le premier WP implique la création d'une base de données à partir des données d'imagerie des voies biliaires déjà collectées lors des soins cliniques.

L'objectif principal de notre étude sera de développer et valider un outil permettant une modélisation tridimensionnelle des voies biliaires à partir des séquences de CPIRM préopératoire et de scanner abdominal, permettant une meilleure visualisation et compréhension de l'anatomie biliaire des patients avant et pendant la CPRE.

Il s'agit d'une étude rétrospective bicentrique basée sur des données d'imagerie collectées lors des soins de routine. Les patients ont été suivis dans le cadre du parcours de soins habituel pour les personnes subissant une CPRE dans les unités d'endoscopie de l'hôpital Saint-Antoine ou de l'hôpital Henri Mondor pour une affection biliaire liée à une sténose biliaire (bénigne ou maligne). La recherche ne modifie en rien la prise en charge des patients.

La première étape consistera à identifier tous les patients ayant subi une CPRE dans les unités d'endoscopie de l'hôpital Saint-Antoine ou de l'hôpital Mondor pour une affection biliaire liée à une sténose biliaire (bénigne ou maligne) et ayant bénéficié à la fois d'une CPIRM et d'un scanner abdominal réalisés dans les services d'imagerie des mêmes hôpitaux, de 2020 jusqu'à fin 2025.

Après vérification des critères d'éligibilité, un avis d'information spécifique concernant cette étude leur sera envoyé. Si aucune réponse n'est reçue dans un délai d'un mois, les données collectées pourront être réutilisées à des fins de recherche.

Les données d'imagerie collectées soutiendront le développement et la validation d'un logiciel de reconstruction/enregistrement 3D (modélisation 3D des voies biliaires utilisant des algorithmes mathématiques pour l'imagerie médicale et des réseaux d'intelligence artificielle appliqués aux images acquises).

Les données pseudonymisées seront centralisées sous la supervision du Pr Camus sur un serveur sécurisé AP-HP, avec une table de correspondance créée pour le suivi, accessible uniquement au Pr Camus. À la fin de l'étude, les données seront transférées de manière sécurisée aux partenaires pour analyse et développement de l'outil. Tous les transferts de données seront effectués à l'aide de dispositifs de stockage externes sécurisés et cryptés conformément aux procédures du service informatique local de l'AP-HP.

Le volume de données est déterminé en fonction de la capacité de traitement d'image et des objectifs de développement technologique. Un jeu de données de 100 patients fournit une variabilité anatomique suffisante pour entraîner et tester les modèles d'IA.

Aucune analyse statistique inférentielle n'est prévue. Les performances de l'outil seront évaluées à l'aide de métriques de qualité d'image (DSC, IoU) et d'indicateurs d'erreur de localisation pour les algorithmes. Enfin, les échanges avec les partenaires du projet soutiendront le développement et la validation de l'outil de reconstruction 3D. L'analyse sera réalisée par les équipes partenaires du LIP6 et de l'ISIR.