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Les équipes lilloises des Professeurs François Pattou (Université de Lille, CHU de Lille, Inserm, Institut Pasteur de Lille) et Philippe Preux (Université de Lille, Inria) ont développé un dispositif médical numérique, capable de prédire de manière personnalisée la perte de poids attendue durant 5 ans chez un patient après une chirurgie bariatrique. Cet outil est basé sur un modèle d’intelligence artificielle développé à partir d’une cohorte de 1.500 patients opérés et suivis depuis plus de quinze ans au CHU de Lille. Les performances du modèle ont ensuite été validées chez plus de 10.000 patients suivis en France et à l’étranger (Pays-Bas, Finlande, Suède, Suisse, Singapour, Mexique, Brésil), dans le cadre du projet européen Sophia. L’application est déjà en ligne, à la disposition des équipes de soins et des patients. La publication de ces résultats dans la prestigieuse revue The Lancet Digital Health vient souligner l’excellence de ce projet interdisciplinaire original initié il y a 3 ans.

Personnaliser la prise en charge des patients grâce à l’intelligence artificielle

Face à l’augmentation de la prévalence de l’obésité dans nos sociétés, la chirurgie bariatrique s’est imposée comme un traitement efficace pour une perte de poids durable et une prolongation de l’espérance de vie en meilleure santé. Il est cependant difficile de prévoir les résultats de la perte de poids dans la durée après l’intervention. De nombreux modèles ont été développés pour fournir aux chirurgiens des outils pour prédire cette perte de poids postopératoire. Mais pour que ces modèles soient pertinents d’un point de vue clinique, ils doivent permettre de prédire la perte de poids sur une période d’au moins cinq ans.

Le Pr François Pattou, professeur à l’Université de Lille et au CHU de Lille, et directeur du laboratoire de recherche translationnelle sur le diabète (Inserm, Institut Pasteur de Lille, Université de Lille, CHU de Lille) s’est rapproché de Philippe Preux, professeur à l’Université de Lille et responsable de l’équipe-projet Inria SCOOL (intégrée au laboratoire CRIStAL commun à l’Université de Lille, au CNRS et à Centrale Lille Institut) pour développer son propre outil à partir de données collectées depuis 2006 sur les résultats de ses chirurgies bariatriques. Les chercheurs sollicités ont donc conçu, à partir de ces données, des algorithmes capables de prédire la perte de poids attendue après une chirurgie bariatrique.

« Les données dont nous disposions pour chaque patient étaient vastes mais le nombre de patients, lui, était restreint à quelques milliers » précise Patrick Saux, doctorant Inria et premier auteur de la publication. « Nous avons donc compensé ce faible échantillon en nous appuyant sur l’expertise des médecins et des diététiciens. C’est là tout l’intérêt du travail interdisciplinaire ».

Une collaboration remarquable entre chercheurs en intelligence artificielle et professionnels de santé

Le modèle mis au point aboutit à une courbe, propre à chaque individu, décrivant l’évolution attendue du poids jusqu’à cinq ans après la chirurgie. Ce qui présente plusieurs avantages : d’abord, pour le patient, qui peut réellement visualiser sa future perte de poids. « Certains ont des attentes irréalistes avant une chirurgie bariatrique. Un support visuel permet d’éviter un trop grand décalage avec la réalité et de mieux accepter l’opération », estime Patrick Saux. Ensuite, pour le médecin, car un écart important avec l’évolution prévue peut être synonyme de complication, d’un besoin de réopérer ou de changer le traitement postopératoire.

Les algorithmes utilisés pour ce modèle reposent sur des arbres de décision, c’est-à-dire des séries de questions : l’âge du patient, son poids, s’il est fumeur ou non, s’il a du diabète, le type de chirurgie envisagée…. Ils sont très robustes, leurs prédictions sont relativement précises et ils sont en outre facilement interprétables. Les médecins ont ainsi pu vérifier que les algorithmes prenaient en compte suffisamment de critères pertinents pour faire leurs prédictions.

Les experts en santé ont également contribué à affiner les algorithmes de lissage : le modèle n’étant créé qu’à partir de données récoltées ponctuellement (avant la chirurgie, puis après trois mois, un an, deux ans…), il fallait combler les vides entre ces collectes. « Là encore, le médecin sait à quoi ressemble habituellement la courbe de poids, donc il nous aide à chercher dans la bonne direction », apprécie Patrick Saux.

Une publication dans The Lancet Digital Health qui présente les résultats de l’étude

Les objectifs de l’étude étaient les suivants :

  • Concevoir un système pour prédire la trajectoire de perte de poids postopératoire ;
  • En étudier la performance à l’échelle mondiale en utilisant une dizaine de cohortes prospectives externes via deux essais randomisés ;
  • L’implémenter dans un outil facile à utiliser et à interpréter, permettant une prédiction préopératoire individuelle de la trajectoire de perte de poids postopératoire.

Cette étude s’est appuyée sur les données de dix cohortes de patients adultes, provenant de huit pays, et soumis à une chirurgie bariatrique de type : Roux-en-Y, gastrectomie en manchon ou anneau gastrique ajusté.

L’étude a révélé que le modèle développé offrait les meilleurs résultats, comparativement à tous les modèles existants sur ce sujet, et a montré l’impact de la durée du diabète et du tabagisme chez les patients en s’appuyant sur des données prises en compte pour la première fois dans ce type de modèle.

Aujourd’hui, l’une des raisons d’être de cet outil est de prédire l’utilité des visites postopératoires et d’éclairer la prise de décision clinique. L’outil est accessible à l’adresse suivante : bariatric-weight-trajectory-prediction.univ-lille.fr

  • 10.231 patients recrutés dans deux essais cliniques randomisés.
  • 8 pays touchés par l’étude

 

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L’Université de Lille, établissement public expérimental labellisé Initiative d’excellence française, est l’une des grandes institutions françaises publiques de recherche et d’enseignement supérieur. Elle accueille et accompagne 80 000 étudiants (dont 10 % d’étudiants internationaux) au sein de ses 15 facultés, écoles, instituts et ses 64 unités de recherche. L’Université de Lille revendique un fort ancrage territorial et une démarche de responsabilité sociétale assumée, au sein de la Métropole européenne de Lille (MEL) et de la région des Hauts-de-France, ainsi qu’une ambition de rayonnement et d’impact à l’échelle internationale. L’Université de Lille s’appuie sur une ambition partagée à l’excellence scientifique, à l’innovation technologique, au développement socio-économique et à l’épanouissement de celles et ceux qui y travaillent et y étudient. Particulièrement à l’écoute de son territoire, l’Université de Lille développe des projets ayant vocation à être utiles à son écosystème et au coeur des problématiques de transitions de notre société qu’elles soient technologiques, économiques, sanitaires, sociales et environnementales.

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Avec plus de 16 000 professionnels et 10 hôpitaux groupés sur un même campus, le Centre Hospitalier Universitaire de Lille est l’un des 4 plus grands CHU de France, et l’un des plus importants du Nord de l’Europe. Hôpital de recours, d’enseignement, d’innovation et de recherche, il est au service des 6 millions d’habitants de la région des Hauts-de-France. Ouvert 24h/24 et 7j/7, il hôpital garantit l’égal accès aux soins et prend en charge en hospitalisation ou en soins externes 1,4 millions de patients chaque année, avec expertise et bienveillance. Soins de proximité, soins de recours, grâce à un plateau médico-technique de pointe, expertise médicale spécialisée dans de nombreux domaines, Il exerce la responsabilité d’établissement référent pour la Zone de Défense Nord et anime également le Groupement Hospitalier de Territoire (GHT) Lille Métropole Flandre Intérieure, unissant les 10 établissements publics de santé de la Métropole, qui se coordonnent pour garantir à chacun sur le territoire la meilleure prise en charge.

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