L'objectif global du projet est d’améliorer la chirurgie mini-invasive digestive grâce à la réalité augmentée et l’intelligence artificielle (IA).
Les objectifs spécifiques sont de créer une base de données d'images annotées de haute qualité et spécifiques à la chirurgie cœlioscopique (vidéos intra-abdominales uniquement) et d’entraîner l’IA en vue de la détection et la localisation automatique des organes d'intérêt (foie), des repères anatomiques (ligaments ronds du foie, etc.) et leur interaction avec les outils chirurgicaux. Les données cliniques utilisées sont à visée contextuelle des vidéos (type de chirurgie, présence de certaines structures anatomiques, organes, pathologies, saignements)
Directeur Général
Patients ayant une chirurgie par voie laparoscopique pour une tumeur d’origine digestive et/ou patients ayant une chirurgie hépatique par laparoscopie (au total, environ 30 patients/an).
Recherche scientifique menée dans l’intérêt public dans le domaine de la santé publique (articles 6.1.e et 9.2.i du Règlement (UE) n° 2016/679)
Pr DUPRE Aurélien, chirurgien, Centre Léon Bérard LYON (aspects scientifiques, médicaux et organisationnels)
CROCHET Hugo, Centre Léon Bérard LYON (aspects techniques associés au transfert des données et à la sécurité des systèmes d’information)
PEYRAS Julien, Directeur département data science, SAS Surgar, CLERMONT-FERRAND
MODRZEJEWSKI Richard, SAS Surgar, CLERMONT-FERRAND, (aspect scientifiques, techniques et organisationnels associés à la génération et au transfert des Données)
Pas de conservation des données brutes