Mes données de santé

El sitio de información dirigido a pacientes tratados en la red Unicancer o incluidos en los ensayos clínicos de la red Unicancer

Objetivos

L’imagerie TEP 18 FDG en oncologie est un pilier de l’imagerie diagnostique et du suivi permettant d’évaluer l’activité tumorale et la réponse auxthérapeutiques.

Malgré son rôle central, l’interprétation de la TEP reste un processus complexe, chronophage et subjectif avec ainsi plusieurs limites :

- Charge de travail croissante (augmentation du nombre d'examens).

- Variabilité inter et intra-observateur.

- Absence d’outils automatisés robustes.

Parallèlement, des modèles d’intelligence artificielle et en particulier le Vision-Language-Model ont la capacité théorique de comprendre conjointement desimages et des textes et de lier des régions anatomiques à des descriptions sémantiques et ainsi générer des comptes rendus cohérents.

L’objectif serait ainsi de développer un VLM dans l’analyse des séquences temporelles de TEP 18FDG en oncologie afin de pouvoir produire des comptesrendus structurés suite à un apprentissage massif supervisé d’au moins 3000 TEP 18FDG présents dans la base de données du Centre Antoine Lacassagne.

A noter, qu’il n’existe pas à notre connaissance de VLM spécifiquement entrainé sur des volumes d’imagerie TEP 18FDG.

Les avantages d’un développement d’un modèle VLM robuste comme outil à la décision fiable serait :

- La détection automatique des anomalies métaboliques (différenciation de lésions tumorales et pièges physiologiques ou signaux inflammatoires/infectieux).

- La standardisation des CR.

- La réduction des variations inter-observateurs et donc amélioration de la reproductibilité.

- Gain de temps significatif (concentration de l’expertise des médecins nucléaires sur de cas complexes).

 

Objectif principal :

Evaluation des performances diagnostiques d’un modèle d’intelligence artificielle de type Vision-Language-Model (VLM) développé au sein du service demédecine nucléaire du CENTRE ANTOINE LACASSAGNE pour l’analyse d’images temporelles de TEP FDG indiqués pour l'évaluation de la réponse tumorale etla rédaction de compte rendu d’examens TEP au 18 FDG en oncologie, en les comparant aux interprétations réalisées par des médecins nucléaires.

Responsable del tratamiento

Centre Antoine Lacassagne

Categorías de datos utilizados
Données d’identification (sans donnée nominative) / Données de santé
Origine de données utilisées
Soins
Centre Antoine Lacassagne (Nice)
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
Población objeto de la investigación o del tratamiento de datos

Patient ayant réalisé un ou plusieurs examens TEP-TDM 18-FDG pour une indication oncologique au Centre Antoine Lacassagne 

Critères d’exclusion : patients d’âge < 18 ans / refus explicite par le patient de la collecte de ses données personnelles.

Base jurídica

Mission d'intérêt public dans le domaine de la santé publique 

Destinatarios internos y externos de los datos

Dr Victor GAMOT, service de médecine nucléaire, Centre Antoine Lacassagne

Pr Olivier HUMBERT, service de médecine nucléaire, Centre Antoine Lacassagne

Département d'Épidémiologie, de Biostatistique et des Données de Santé, Centre Antoine Lacassagne

Fecha de inicio de la investigación
01/01/2026
Período de conservación de los datos

2 ans après dernière publication

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