L’objet de cette demande est de constituer une base de données structurées contenant des caractéristiques des patients du centre Léon Bérard pris en charge pour un cancer de primitif inconnu.

En effet, le projet CAP2IA vise à utiliser des techniques d'apprentissage profond afin d’essayer de mieux caractériser les cancers de primitifs inconnus à partir de données cliniques et de lames d’anatomo-pathologies numérisées. Depuis plusieurs années, l’essor de nouvelles technologies d’intelligence artificielle doit permettre de considérablement améliorer la connaissance que nous avons sur le cancer et plus particulièrement les cancers rares comme les cancers de primitifs inconnus. Cependant des recherches sont encore nécessaires pour  améliorer la classification de ces cancers permettant ainsi de proposer une prise en charge thérapeutique la plus adaptée possible.

Notre projet vise à utiliser des techniques d’apprentissage profond sur des lames d’anatomo-pathologie numérisées (analyse de la tumeur) pour créer un outil de routine clinique capable d’identifier automatiquement le type précis de cancer et ainsi aider le cancérologue dans son choix de stratégie thérapeutique.