ODIASP
Optimisation du DIAgnostic de la SarcoPénie et de la dénutrition : Détermination automatisée de l’index de surface musculaire grâce à des algorithmes intégrants de l’intelligence artificielle
Bénéfices
- Dépistage automatisé de la dénutrition
- Gain de temps
- Meilleure prise en charge des patients
Mots clefs
- Dénutrition
- Intelligence artificielle
- Imagerie médicale
- Scanner
Propriété Intellectuelle
- 1 logiciel
Laboratoire
- TIMC-IMAG
Établissements
- CNRS
- GRENOBLE INP-UGA
- UGA
Continuum Linksium
- Maturation
Contexte
La dénutrition en particulier à l’hôpital a un impact médico-économique majeur entraînant une augmentation du risque de complications et de décès. L’identification des patients avec une dénutrition est donc cruciale afin de leur apporter une prise en charge nutritionnelle et donc d’améliorer leur pronostic. |
Technologie
Grâce à l’intégration d’algorithmes d’IA, le logiciel ODIASP permet de dépister une réduction de la masse musculaire, qui est un critère de dénutrition, de façon automatique et rapide, à partir de scanners réalisés dans le cadre du soin courant. Ce logiciel a été rigoureusement validé sur une base de données de plus de 600 patients. |
Avantages
Grâce aux algorithmes d’intelligence artificielle, le logiciel peut calculer de façon automatique à partir d’un scanner patient, l’indice de surface musculaire (ISM) permettant de dépister la dénutrition des patients hospitalisés et donc d’adapter la prise en charge nutritionnelle. Le gain de temps dans le dépistage est précieux et permet d’intervenir au plus tôt auprès des patients atteints.
Maturité
Le logiciel a été développé et validé sur une base de données de plus de 600 patients. Des développements sont en cours afin d’amener le logiciel ODIASP au marquage CE pour qu’il soit un outil standard d’identification de la dénutrition de manière opportuniste sur tous les scanners.
Applications
Le logiciel est conçu pour un usage médical chez les patients ayant un scanner dans le cadre du soin courant.
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