Fusion de données d'imagerie et de texte pour la prédiction longitudinale et l'intervention dans l'AVC – IMAGE-TEXT-AVC

Ce projet vise à améliorer la prédiction et l’intervention dans les accidents vasculaires cérébraux (AVC) en intégrant des données d’imagerie médicale et des rapports textuels. Il s’appuie sur une base de données robuste, la base RELATE, qui recueille des informations cliniques et d’imagerie auprès de patients traités pour AVC ischémique au CHU de Lyon. Depuis 2020, cette base a collecté des données sur plus de 1500 patients, permettant une analyse fine des traitements et de l’évolution des patients.
L’innovation principale réside dans la fusion de données multimodales (images et texte) et l’utilisation de modèles d’intelligence artificielle avancés, comme les Transformers. Cela permettra de capturer les relations complexes entre les différents types de données et de modéliser les trajectoires longitudinales des patients. En intégrant l’évolution des patients dans le temps, le projet propose un modèle capable de prédire les issues cliniques tout en évaluant l’impact des interventions, telles que la thrombectomie et la thrombolyse intraveineuse.
Le projet est divisé en plusieurs volets, incluant l’extraction automatisée des informations cliniques, la fusion des données et l’analyse des relations causales entre les interventions et les résultats cliniques. Le modèle prédictif développé sera validé sur la base de données RELATE et généralisé à d’autres hôpitaux. Il apportera une avancée dans la gestion personnalisée des AVC en combinant des approches cliniques, éthiques et techniques innovantes.
L’équipe MYRIAD du CREATIS et ses partenaires, dont des experts en apprentissage automatique et en IRM, travailleront ensemble pour mener à bien ce projet ambitieux, visant à transformer la prise en charge des AVC en France et au-delà.