IA et santé : lancement du Data Challenge en santé VisioMel

Au printemps 2021, la Délégation ministérielle au numérique en santé, Bpifrance et le Health Data Hub lançaient un appel à manifestation d’intérêt destiné aux acteurs du monde médical souhaitant organiser un data Challenge sur une thématique médicale de leur choix. Parmi les neuf projets déposés, six ont été sélectionnés, deux ont été lancés récemment notamment le Data Challenge VisioMel s’adressant à la récidive des mélanomes.

Les Data Challenges sont des compétitions en science des données qui permettent de faire avancer la recherche dans de multiples domaines. Ils visent à répondre à des problématiques médicales précises à l’aide de l’analyse des données mises à disposition.

Les six projets sélectionnés de cet AMI vont bénéficier d’un accompagnement du Health Data Hub ainsi que d’un soutien financier de la part de la Banque Publique d’Investissement (Bpifrance).

Depuis sa création en 2018, le Health Data Hub s’investit dans l’organisation de projets de Data Challenges et contribue ainsi à favoriser le développement de solutions innovantes mettant l’IA au service de la santé. Pour les organiser, il établit des partenariats avec des acteurs du monde médical.

En 2020, un premier Data Challenge portant sur la détection des lésions du col de l’utérus a été organisé avec la Société Française de Pathologie. Suite au succès de son Data Challenge en 2020, cette dernière se lance à nouveau dans l’organisation d’une compétition, en s’associant à la Société Française de Dermatologie, au Groupe de Cancérologie Cutanée et au Conseil National Professionnel des Pathologistes pour former le consortium VisioMel.

Leur challenge portera sur la problématique du mélanome. A partir de plusieurs jeux de données diverses (imagerie cellulaire, photographies, données cliniques…), les compétiteurs tenteront de prédire le risque d’évolution métastatique de mélanomes localisés.

Le Data Challenge VisioMel

Le mélanome est un cancer de la peau ou plus rarement des muqueuses, se développant à partir des mélanocytes (cellules responsables de la pigmentation cutanée). Les mélanomes représentent 10% des cancers de la peau et sont les plus graves du fait de leur haut potentiel métastatique. Ce potentiel métastatique est particulièrement complexe à évaluer concernant les mélanomes cutanés de stades précoces (mélanomes localisés et peu épais). Cibler les patients pour lesquels le risque de récidive est important permettrait la mise en place de traitements préventifs afin d’augmenter les chances de survie des patients.

La recherche de nouveaux marqueurs prédictifs de la récidive pour les mélanomes primitifs non métastatiques grâce à l’IA permettrait de compléter l’analyse des pathologistes et au médecin d’adapter la prise en charge du patient. De plus, cette identification dans le cas de mélanomes peu épais, dont la récidive est particulièrement complexe à prédire, constituerait une avancée majeure.

Pour mettre en place ce challenge, le consortium Visiomel, après un cadrage réglementaire rigoureux, a collecté environ 2 000 lames histologiques d’exérèse de mélanome associées à des données cliniques issues de la base de données nationale RIC-Mel, comptant à ce jour les données d’environ 4 0000 patients atteints de mélanomes.

Pour ce défi, les compétiteurs devront développer un algorithme d’IA permettant de prédire la récidive à cinq ans des patients atteints de mélanome. Un prix de 25 000€ à partager sera également décerné aux équipes ayant fourni les algorithmes les plus performants.

Si vous êtes intéressés pour participer au Data Challenge VisioMel, vous pouvez d’ores et déjà vous préinscrire ici.

Les Data Challenges s’inscrivent dans une démarche d’intelligence collective et de partage de la connaissance. Les données collectées à l’occasion des Data Challenges sont partagées en Open Data. De même, les lauréats des compétitions seront incités à partager leurs algorithmes en Open Source.

Si vous êtes intéressés pour participer aux Data Challenges organisés en partenariat avec le Health Data Hub, vous pouvez vous préinscrire ici.

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