Data Challenge D-IA-GNO-DENT : Découvrez les résultats de la compétition !
Le Data Challenge D-IA-GNO-DENT fait partie des projets Data Challenge retenus par l’appel à manifestation d’intérêt lancé au printemps 2021 par le HDH. Il est porté par le CHRU de Strasbourg - Hôpitaux Universitaires de Strasbourg, le Centre de Référence des Maladies Rares orales et dentaires, CRMR O-Rares, en partenariat avec l'IGBMC (Université de Strasbourg, CNRS-UMR7104, INSERM U1258), CERBM-gie et la Fondation Maladies Rares. Ce challenge est axé sur les maladies rares à expression bucco-dentaire. Après plusieurs mois d’organisation et douze semaines de compétition intense, il s’est clôturé en juillet 2023. Découvrez les gagnants et les résultats de cette compétition.
Les premiers résultats du Data Challenge D-IA-GNO-DENT :
Les Data Challenges sont des compétitions en science des données qui permettent notamment de faire avancer la recherche dans de multiples domaines. Le Health Data Hub s'investit dans l’organisation de Data Challenges portant sur des données de santé afin de favoriser l'émergence et le partage de solutions innovantes en santé numérique.
L'objectif du projet D-IA-GNO-DENT est de favoriser l'accès à la détection précoce des maladies rares à composante dentaire, orale et faciale pour les patients et les professionnels de santé, en réduisant le temps du parcours diagnostic. Pour répondre à cette problématique, les participants ont analysé une base de données composée notamment de photographies de cavités buccales. A partir de celle-ci, ils devaient prédire un diagnostic de maladie rare à manifestation bucco-dentaire. Ainsi, pendant trois mois de compétition, près d’une centaine de participants ont proposé 1451 algorithmes dans le but de répondre au mieux à la problématique posée.
Le défi D-IA-GNO-DENT a été hébergé sur la plateforme Trustii.io. Ses équipes, en collaboration avec Health Factory, ont analysé les soumissions proposées pour identifier les algorithmes les plus performants. Voici les lauréats :
- 1ère place : Samer El Zant, Karim Tout, Elim Aliyev & Hanin Zaidan de l’Université de Strasbourg
- 2ème place : Albert Saporta, Pellet Johann & Bertrand De Meulder de l’European Institute for Systems Biology and Medicine de l’EISBM
- 3ème place : Jérôme Dauba & Koffi Cornelis de IQVIA
Ces compétiteurs ont été sélectionnés grâce à une métrique d’évaluation mathématique représentant 80 % du score final et par une analyse subjective pour les 20 % restants qui évaluait notamment l’explicabilité de l’algorithme, la robustesse, la sensibilité, la vitesse de calcul et la qualité du code.
Le Challenge D-IA-GNO-DENT, à la recherche d’une solution de diagnostic précoce des maladies rares à expression bucco-dentaires :
900 maladies rares sont associées avec une composante dentaire, orale ou faciale. Ces maladies dentaires rares d’origine génétique sont souvent mal connues. Elles ont, dans la plupart des cas, un impact sur plusieurs organes et peuvent être identifiées à partir d’anomalies dentaires. Ces anomalies font l’objet d’une attention particulière de la part des médecins car elles permettent de poser un diagnostic bien que celui-ci reste complexe et ambiguë.
L’objectif du Data Challenge D-IA-GNO-DENT est de rechercher une solution d’intelligence artificielle permettant d’identifier ces signatures sur la base de l’analyse de photographies de cavités buccales de patients sains et de patients atteints de pathologies dentaires rares.
Les prochaines étapes :
Les solutions gagnantes vont donner lieu à des travaux supplémentaires notamment dans le but de développer un outil diagnostic et de l’intégrer en conditions réelles, dans un environnement de soins de santé.
Pour que les résultats du Data Challenge puissent profiter à l’ensemble de la communauté, les algorithmes des lauréats sont disponibles en open source.
Pour accéder à la base de données du data challenge, vous pouvez adresser une demande d’accès au contact suivant : dpd@chru-strasbourg.fr
Le Health Data Hub félicite tous les participants ainsi que les gagnants. En partenariat avec la Délégation ministérielle au numérique en santé et BpiFrance, il remercie également l’équipe projet D-IA-GNO-DENT pour son implication dans l’initiative Data Challenges en santé et pour sa contribution à l’émergence de solutions innovantes et open source