Projet Applicatif Industriel ou de Recherche Logiciel de Cumul de Dose

1. Projet Applicatif Industriel ou de RechercheLogiciel de Cumul de Dose Dumont – Jeannin – Seurrat - Subra 3 Juin 2010

2. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Sommaire I) Introduction II) Le contexte III) Le projet IV) Le démonstrateur V) Evolution VI) Conclusion

3. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution L’origine du projet • Continuité PSI de 3ème année • Projet PAIR • 1000 heures pour 4 étudiants ESIEA • Un projet concret et utile • Quelques chiffres sur l’hôpital Lariboisière • 2 scanners • 25 000 patients par an • 28 000 scanners par an

4. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Contexte • Principe du scanner : Rayons X • Fortes doses et cumul sont à surveiller • Bénéfices/Risques • Un constat pour tous les hôpitaux • Le personnel est suivi en terme de dose cumulée (irsn) • Aucun suivi dosimétrique pour les patients • Réglementation: Texte de Février 2004

5. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Contexte • Logiciel RADOS • Prise en charge du patient depuis son rdv jusqu’au compte rendu de l’examen. • Fonctionnement • Saisie manuelle de la dosimétrie • Couteux en ressource • Connexion rapide • SGBD puissant • Stocke l’ensemble des données

6. Calcul de la dose efficace à partir du PDL Dose efficace (mSv) = Σ PDLi × ePDL (CIPR 103 de 2007) Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution

7. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Exemple Dose efficace pour un patient ayant effectué: • un TDM crâne affichant un PDL de 1050 mGy.cm 1050 x 0,0021 = 2,2 mSv • un TDM abdomen affichant un PDL de 650mGy.cm 650 x 0,014 = 9,1 mSv • Un TDM Cou affichant un PDL de 1200mGy.cm 1200 x 0,0059 = 7,08 mSv • Dose efficace total 2,2 + 9,1 + 7,08 = 18,38 mSv

8. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution But du Projet • Importance de notre travail • Publication récente de l’A.S.N. : Risques de cancers radio-induit dès 50 mSv • Aucun outil informatique ne permet de détecter les patients qui dépasseraient ce seuil • Développer un outils qui automatise les calculs

9. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Projet : Pair-LCD • Les objectifs initiaux • Calculer la probabilité de développer une pathologie radio-induite (nécrose, brulure, cancer,…) • Calculer la dose efficace totale des patients • Mettre une alerte lorsqu’un patient atteint un seuil critique • Proposer un outil d’étude statistique sur les PDL

10. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Notre projet • Objectifs réalisés • Répondre au problème du calcul des doses efficaces totales par patient • Identifier les patients à risques • Rendre adaptable le logiciel un maximum • Proposer une ouverture sur un module d’étude statistique

11. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Solution

12. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Point de vue Informatique : Général

13. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Point de vue Informatique : Problèmes 1/2 - HeapSpace : taille mémoire Garbagecollector Utilisation d’instance

14. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Point de vue Informatique : Problèmes 2/2 – La gestion des tables Qu’est-ce ? 1 information = 1 patient Qu’est ce? 1 champs = 1 examen Ajout d’un attribut dose efficace Choix de la clé primaire Choix d’un index finalement ajout d’un id Qu’est-ce ? Disparition de la table Synonyme ? Problème avec les séparateur ( xxx;xxx;xxx devient xxx;;xxx) Qu’est-ce ? Sauvegarder les informations importantes Portabilité et configurabilité

15. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Présentation du logiciel

16. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Ajouter un fichier

17. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Effectuer une recherche

18. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Information patient

19. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Mail de mise à jour

20. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Configuration

21. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Modification des indices

22. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Initialiser la base

23. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Présentation du logiciel Module statistique

24. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Evolution • De nombreuses évolutions sont possibles: • Module statistique plus complet (selon d’autres critères) • Optimisation des algorithmes • Transfert automatique des PDL sur le logiciel • Garder des traces des recherches effectuées (image des graphiques,..) • Prendre en compte l’âge du patient pour les coefficients de conversion Gray=>Sievert • Automatisation de la mise à jour de base de données

25. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Conclusion • Il reste à mettre en place rapidement le logiciel l’hôpital Lariboisière • Etablir des testes pour corriger d’éventuels problèmes • Déployer l’application à d’autres hôpitaux. • Notre objectif ultime serait de le voir mis en place dans tous les hôpitaux de l’APHP. Problème : les NIP non uniformisés

26. Le projet Conclusion Introduction Contexte Démonstrateur Evolution Conclusion • Ce projet peut s’inscrit dans une politique d’avenir puisque d’autres étudiants de l’ESIEA peuvent demander à continuer notre travail. • Utilisation de la JavaDoc

27. Avez-vous des questions? Merci