Desenvolvimento Pré-clínico de uma Ferramenta de Reconstrução 3D de Bili-RM e de um Algoritmo de Inteligência Artificial para Auxiliar Endoscopistas na Realização de Colangiopancreatografia Retrógrada Endoscópica (CPRE) (MAAGIE)

A CPRE é um procedimento endoscópico intervencionista complexo baseado na visualização 2D do trato biliar. A modelação 3D e a IA são soluções promissoras para melhorar a navegação e a segurança durante a CPRE.

O projeto MAAGIE foi concebido para criar uma destas soluções inovadoras e recebeu financiamento da ANR em 2024. Inclui vários Pacotes de Trabalho, entre os quais o primeiro WP envolve a criação de uma base de dados a partir de dados de imagem do trato biliar já recolhidos durante a prática clínica.

O objetivo principal do nosso estudo será desenvolver e validar uma ferramenta que permita a modelação tridimensional do trato biliar a partir de sequências de CPRE pré-operatória e de TAC abdominal, permitindo uma melhor visualização e compreensão da anatomia biliar dos doentes antes e durante a CPRE.

Trata-se de um estudo retrospetivo bicêntrico baseado em dados de imagem recolhidos durante a prática clínica de rotina. Os doentes foram acompanhados no âmbito do percurso de cuidados habituais para indivíduos submetidos a CPRE nas unidades de endoscopia do Hospital Saint Antoine ou do Hospital Henri Mondor por uma patologia biliar relacionada com uma estenose biliar (benigna ou maligna). A investigação não altera de forma alguma a gestão do doente.

A primeira etapa envolverá a identificação de todos os doentes que foram submetidos a CPRE nas unidades de endoscopia do Hospital Saint Antoine ou do Hospital Mondor por uma patologia biliar relacionada com uma estenose biliar (benigna ou maligna) e que realizaram tanto uma CPRE como um TAC abdominal nos serviços de imagem dos mesmos hospitais, de 2020 até ao final de 2025.

Após verificação dos critérios de elegibilidade, será enviado aos doentes um aviso de informação específico sobre este estudo. Se não for recebida qualquer resposta no prazo de um mês, os dados recolhidos poderão ser reutilizados para fins de investigação.

Os dados de imagem recolhidos apoiarão o desenvolvimento e a validação de software de reconstrução/registo 3D (modelação 3D do trato biliar utilizando algoritmos matemáticos para imagiologia médica e redes de inteligência artificial aplicadas às imagens adquiridas).

Os dados pseudonimizados serão centralizados sob a supervisão do Prof. Camus num servidor seguro da AP-HP, com uma tabela de correspondência criada para acompanhamento, acessível apenas ao Prof. Camus. No final do estudo, os dados serão transferidos de forma segura para os parceiros para análise e desenvolvimento da ferramenta. Todas as transferências de dados serão efetuadas utilizando dispositivos de armazenamento externo seguros e encriptados, de acordo com os procedimentos do departamento de TI local da AP-HP.

O volume de dados é determinado com base na capacidade de processamento de imagem e nos objetivos de desenvolvimento tecnológico. Um conjunto de dados de 100 doentes fornece variabilidade anatómica suficiente para treinar e testar modelos de IA.

Não está planeada qualquer análise estatística inferencial. O desempenho da ferramenta será avaliado utilizando métricas de qualidade de imagem (DSC, IoU) e indicadores de erro de localização para os algoritmos. Por fim, os intercâmbios com os parceiros do projeto apoiarão o desenvolvimento e a validação da ferramenta de reconstrução 3D. A análise será conduzida pelas equipas parceiras do LIP6 e do ISIR.