Data Challenges en santé : L’Allergen Chip Challenge est lancé !

Après plusieurs mois de préparation, plusieurs sociétés savantes françaises s’apprêtent à ouvrir chacune leur compétition.

 

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. À l’issue de cette opération, six projets ont été sélectionnés. Ces projets portent sur des domaines médicaux divers et permettront d’apporter une véritable contribution sur ces questions. Deux de ces Data Challenges seront lancés prochainement, dans le courant du premier trimestre 2023.

 

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.

 

Après plusieurs mois de préparation, un Data Challenge portant sur des données d’allergologie est proposé à l’ensemble de la communauté internationale.

 

L’Allergen Chip Challenge : un projet mené par la Société Française d’Allergologie

Le projet porte sur le domaine de la médecine personnalisée grâce à l’exploration du profil des anticorps (immunoglobulines E) développés par chaque patient en réponse à son environnement. Les compétiteurs de l’Allergen Chip Challenge auront pour objectif de développer un algorithme d’intelligence artificielle (IA) capable de prédire à la fois la présence ou non d’une maladie allergique et sa sévérité à partir de ce profil personnalisé.

 

Présentation du défi de données Allergen Chip par le Dr Joana Vitte (vidéo de Health Data Hub)

C’est un effort collectif majeur qui a permis la création d’une base de données inédite de très grande qualité. La SFA a sollicité et coordonné de nombreux centres d’allergologie français regroupés au sein du réseau AllergoBioNet et de leurs correspondants cliniciens, permettant ainsi de centraliser les données allergologiques de près de 3 000 patients retraçant à la fois leur historique clinique et leur profil immunologique.

La collecte et la préparation des données ont été réalisées en collaboration avec l’Institut Desbrest d’Epidémiologie et Santé Publique (IDESP) de l’Université de Montpellier.

 

Les allergies concernent près de 50% de la population et sont les pathologies liées à l’environnement les plus courantes. Étonnamment, les méthodes efficaces de diagnostic des allergies font encore défaut malgré l’abondance d’outils de laboratoires utilisés pour la détermination de la réaction allergique d’une personne dans un environnement donné.

L’intelligence artificielle pourrait être une solution afin d’améliorer et faciliter le diagnostic des allergies. En proposant à la communauté scientifique internationale de participer à l’Allergen Chip Challenge, la SFA espère voir émerger des solutions innovantes qui pourront améliorer la prise en charge des patients allergiques. Un prix de 25 000€ à partager sera décerné aux équipes ayant fourni les algorithmes les plus efficaces.

 

L’Allergen Chip Challenge

L’Allergen Chip Challenge est désormais ouvert à partir d’aujourd’hui lundi 17 avril et pour une durée de 2 mois, il sera hébergé sur la plateforme, Trustii.io.

Pour participer au Allergen Chip Challenge, inscrivez-vous sur https://app.trustii.io (en tant que data scientist) et remplissez ce formulaire pour accéder au défi des données une fois qu’il sera disponible.

Les data scientists participant à l’Allergen Chip Challenge auront accès à un notebook Jupyter hébergé avec des ressources CPU et RAM gratuites pour développer leurs modèles. Ils peuvent choisir d’écrire leurs modèles en Python, Julia ou R.

 

En participant à ce défi de données, vous aiderez la communauté d’allergologie

  1. Comprendre la relation entre l’exposome, les IgE et l’expression clinique de l’allergie.
  2. Diagnostiquer et stratifier efficacement les patients allergiques
  3. Mieux comprendre les grappes d’IgE en fonction de l’âge, des symptômes et de la zone climatique
  4. S’attaquer à la complexité de la réponse immunitaire à l’aide de méthodes d’IA
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