Utilisation de l'intelligence artificielle pour prédire les complications après une chirurgie de l'aorte abdominale
Implantation d'une prothèse endovasculaire pour le traitement des anévrismes de l'aorte abdominale : utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique à partir d'images de tomodensitométrie pour prédire les complications
Promoteur : Groupe Hospitalier de la Rochelle Ré Aunis
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 13 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Use of Artificial Intelligence to Predict Complications Following Abdominal Aortic Surgery
Implantation of an Endovascular Prosthesis for the Treatment of Abdominal Aortic Aneurysms: Use of a Machine Learning Model From CT Images to Predict Complications
Abdominal aortic aneurysm, a condition characterised by an increase in the diameter of the aorta, can be treated either surgically or endovascularly. In the latter, an endoprosthesis consisting of a metal spring covered with an impermeable fabric is inserted through an artery and deployed inside the aorta. This new method appears to be less invasive than surgery, but its long-term results are not yet fully understood. As a result, patients who have undergone this treatment are monitored by their surgeon to ensure that there is no endoleak. Several research teams have proposed analysing medical images to predict this risk of endoleak. Doctors are now trying to use artificial intelligence to automate the analysis of these images.
L'anévrisme de l'aorte abdominale, une pathologie caractérisée par une augmentation du diamètre de l'aorte, peut être traité soit chirurgicalement, soit par voie endovasculaire. Dans ce dernier cas, une endoprothèse constituée d'un ressort métallique recouvert d'un tissu imperméable est insérée par voie artérielle et déployée à l'intérieur de l'aorte. Cette nouvelle méthode semble moins invasive que la chirurgie, mais ses résultats à long terme ne sont pas encore pleinement compris. Par conséquent, les patients ayant subi ce traitement sont surveillés par leur chirurgien afin de s'assurer de l'absence d'endofuite. Plusieurs équipes de recherche ont proposé d'analyser des images médicales pour prédire ce risque d'endofuite. Les médecins tentent désormais d'utiliser l'intelligence artificielle pour automatiser l'analyse de ces images.
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