Le cancer du col utérin représente un enjeu important de santé publique avec environ 3000 nouveaux cas diagnostiqués/an et est responsable de 1100 décès/an

L’interprétation de ces lésions est sujette à un certain degré de variabilités inter-observateurs avec des risques à la fois de sous- ou de sur- diagnostics pouvant conduire à une attitude thérapeutique non optimale

L’objectif principal de l’examen d’une biopsie du col utérin est d’établir un diagnostic pour définir soit une indication chirurgicale soit une surveillance adaptée, et d’éviter un sur- ou un sous- traitement

La détection de la présence ou non de lésions virales, pré-cancéreuses ou cancéreuses sur des lames virtuelles issues de biopsies du col utérin ou de conisation

L’objectif est d’analyser l’épithélium malpighien présent sur chaque lame virtuelle de biopsie cervicale ou de conisation, et d’identifier la classe diagnostique la plus grave

Ainsi les algorithmes mis en place par les compétiteurs devront associer pour chaque lame une et une seule classe numérique de 0 à 3 correspondant à la lésion la plus grave

SAVE THE DATE

Septembre 2020 à Novembre 2020

Les compétiteurs s’entraîneront sur +1500 lames pendant la phase d'apprentissage et se testeront en temps réel sur un leaderboard 

La phase finale verra la mise à disposition d'un jeu de test final de +800 lames afin d’éviter le sur-apprentissage des algorithmes développés

Les 3 premiers au classement seront déclarés vainqueurs avec à la clé 25 000€ à partager

-Les inscriptions seront ouvertes très prochainement-

Le Data Challenge en ACP 2020 est organisé par
La Société Française de Pathologie
Le Health Data Hub
Le programme Grand Défi « Améliorer les diagnostics médicaux à l'aide de l’intelligence artificielle »

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