Data Challenges en santé : Lancement du Data Challenge DigiLut
Dans le cadre du plan France 2030, la Délégation ministérielle au numérique en santé, le secrétariat général pour l’investissement, Bpifrance et le Health Data Hub ont lancé en 2021 l’initiative “Data Challenges en santé” destinée aux acteurs du monde médical souhaitant organiser une compétition en science des données sur une thématique médicale de leur choix. L’Hôpital Foch, lauréat de l’initiative en 2021, s’apprête à lancer le Data Challenge DigiLut sur la détection du rejet de greffe pulmonaire, le 31 mai 2024, pour une durée de deux mois.
Les Data Challenges sont des compétitions en science des données qui permettent de catalyser la recherche médicale de façon innovante et participative grâce à l’analyse de données de santé anonymisées. Le Health Data Hub accompagne les acteurs de la santé dans l’organisation de Data Challenges portant sur des données de santé afin de favoriser l'émergence et le partage de solutions novatrices en santé numérique.
Lancement du Data Challenge DigiLut
Après plusieurs mois de préparation, ce Data Challenge, porté par l’Hôpital Foch, a pour objectif de faire émerger une solution d’aide à l’analyse des biopsies transbronchiques de greffons pulmonaires chez les patients greffés.
En 2019, plus de 4 500 transplantations pulmonaires ont été réalisées dans le monde, dont 384 en France. Par ordre de fréquence, en 2022, les principales indications sont les pneumopathies interstitielles diffuses (PID), la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO), l’hypertension artérielle pulmonaire (HTP) et la mucoviscidose.
Le diagnostic de rejet en transplantation est une étape clef de la prise en charge des patients transplantés. Cependant, ce diagnostic est actuellement peu reproductible et sous-détecté.
Pour ce Data Challenge, les compétiteurs devront développer un algorithme d’intelligence artificielle (IA) permettant de prédire si le patient présente des signes de rejet de greffe pulmonaire. Pour ce faire, les compétiteurs analyseront les données issues de lames d’anatomopathologie numérisées de biopsies de greffons. Cet examen consiste à étudier des tissus prélevés sur un patient pour repérer et analyser des anomalies liées au rejet de greffe. Le but ici sera d’identifier sur le tissu pulmonaire les zones pathologiques. L’objectif de ce challenge est d’aider au diagnostic du rejet de greffe en améliorant la reproductibilité dans l’identification des zones pathologiques.
Dans les phases de préparation du Data Challenge, un important travail d’annotation des données a été effectué par des experts internationaux. Lors de cette étape, les médecins pathologistes ont identifié les zones d’intérêt sur les lames numérisées. C’est à partir de ces annotations que les compétiteurs pourront entraîner leurs algorithmes pour tenter de reproduire de façon automatique le travail des experts sur de nouveaux échantillons.
Lors de la phase finale de la compétition, la performance des algorithmes sera évaluée en fonction de l’écart entre la prédiction réalisée et la réalité de terrain, qui doit donc être le plus faible possible. Un prix de 25 000 € à partager sera décerné aux équipes ayant fourni les algorithmes les plus performants.
Dans une ultime étape, l’accessibilité des données et des algorithmes issus de cette compétition sera encouragée afin de permettre à la recherche de poursuivre sa progression dans l’intérêt de tous.
Si vous êtes intéressés pour participer au Data Challenge DigiLut, vous pouvez vous préinscrire ici.