L'Assistance Publique - Hôpitaux de Paris, en collaboration avec l’Université Radboud, lance un challenge s’appuyant sur l’intelligence artificielle visant à prédire une évolution sévère de la pneumonie COVID19, sur la base du plus grand ensemble de données d'images tomodensitométriques thoraciques collectées à ce jour. Le challenge se déroule sur la plateforme Grand challenge.org et s’appuie sur le cloud d’Amazon Web Services (AWS).
Les participants au challenge auront accès à 2 000 données anonymisées extraites du projet STOIC qui a collecté les images de tomodensitométrie et l’évolution à 1 mois de 10 735 personnes suspectes d'infection à SARS-COV-2 lors de la première vague de la pandémie en France, en mars et avril 2020.
L’étude STOIC*, promue par l’Assistance Publique - Hôpitaux de Paris, a impliqué 20 hôpitaux universitaires, principalement à Paris mais aussi Strasbourg, Lyon, Rennes et Montpellier et 10 735 patients suspects de Covid-19 pendant la première vague de pandémie en France. Son objectif était d’évaluer la performance diagnostique et le rôle pronostique du scanner thoracique, en recueillant le devenir à 1 mois des patients ayant une PCR positive et des signes respiratoires.
Les participants, chercheurs dans le domaine de l’IA et collaborant avec des équipes médicales, devront s'inscrire sur la plateforme Grand challenge.org. Les critères d'éligibilité pour la participation et la description des phases de sélection du STOIC21 challenge sont disponibles @ https://stoic2021.grand-challenge.org/
Les algorithmes d'intelligence artificielle ainsi développés pourront permettre d'identifier précocement les patients à risque d'évolution sévère, d'anticiper le besoin de soins intensifs et limiter l'aggravation par des mesures thérapeutiques ciblées, contribuant ainsi à une lutte plus efficace contre la pandémie.
Les équipes ayant développé les algorithmes les plus performants recevront un prix dans le cadre de l’initiative de développements diagnostics AWS, afin de poursuivre leurs travaux.
*Revel MP, Boussouar S, de Margerie-Mellon C et al. Study of Thoracic CT in COVID-19: The STOIC Project. Radiology. 2021 Oct;301(1):E361-E370. doi: 10.1148/radiol.2021210384
À propos du centre médical universitaire Radboud : spécialisé dans les soins aux patients, la recherche scientifique, l'enseignement et la formation à Nijmegen, aux Pays-Bas, notre mission est d'avoir un impact significatif sur les soins de santé. Nous visons à être des pionniers dans l'élaboration des soins de santé de l'avenir. Nous le faisons de manière innovante et centrée sur la personne et en étroite collaboration avec notre réseau. De cette façon, les patients reçoivent et recevront les meilleurs soins possibles, maintenant et à l'avenir.
À propos de grand-challlenge.org : Il s'agit d'une plate-forme où des groupes et des individus du monde entier peuvent créer des compétitions en ligne, appelés challenges, pour l'analyse d'images biomédicales. Ces challenges définissent une tâche et fournissent un ensemble de données, et les équipes peuvent télécharger leurs solutions, sous la forme de conteneurs Docker, sur la plate-forme. Ces algorithmes peuvent alors être mis à disposition pour le traitement de nouvelles données. Nous proposons également des outils pour visualiser et annoter les données. Il s'agit d'une initiative communautaire à but non lucratif visant à trouver conjointement des solutions aux besoins urgents de la société.
À propos de l'Initiative de développement de diagnostic AWS : L'initiative de développement de diagnostics d'Amazon Web Services (AWS) est un programme mondial axé sur l'accélération de la recherche et de l'innovation pour faire progresser la compréhension et la détection du COVID-19 et d'autres maladies infectieuses. Avec cette initiative, AWS offre des crédits promotionnels AWS et une expertise technique pour soutenir l'utilisation des services AWS pour des projets par des institutions et des entreprises sélectionnées dans quatre domaines: détection précoce des maladies, diagnostics, pronostic et génomique de santé publique.
