18/12/2020

Ouverture d’algorithmes de deep learning sur des lames virtuelles de biopsies

Événement
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data challenge

Après l’annonce des quatre grands gagnants du Data challenge “détection des lésions du col de l’utérus” co-organisé avec le Grand Défi “comment améliorer les diagnostics par l’intelligence artificielle” et la Société Française de Pathologie, lors du Carrefour Pathologie organisé le 24 novembre 2020, grand rendez-vous annuel des pathologistes, une nouvelle étape a été franchie. Trois des quatre lauréats ont notamment décidé la mise en open source, sur Github, de leurs algorithmes. Une étape très attendue par la communauté scientifique pour continuer à faire avancer la recherche.

 

Le data challenge : développer des algorithmes à partir de jeux de données anonymisés

 

Un Data Challenge est une compétition réunissant des participants de tous les horizons pour répondre à une question à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle entraînés sur une base de données commune pendant un temps très court. La Société Française de Pathologie, le Grand Défi et le Health Data Hub ont fait équipe en 2020 pour organiser un événement de ce type dédié à la détection des lésions pré-cancéreuses et cancéreuses pouvant survenir sur le col de l’utérus. Pour cet événement, des milliers de lames de biopsies et de conisations ont été anonymisées, numérisées, puis annotées. Ces données, mises à disposition de 547 compétiteurs sur une plateforme dédiée, sur deux mois, leur a permis de chercher à développer le meilleur algorithme de détection de lésion sur des biopsies du col de l’utérus. 

 

La première compétition internationale sur la détection des lésions du col de l’utérus

 

Quatre compétiteurs, en l'occurrence, Tribvn Healthcare (France), Karelds (Kenya), Kbrodt (Canada), AndrewTal (Chine), se sont largement démarqués et ont remporté le Data Challenge. Ils sont parvenus, grâce à l'algorithme qu’ils ont développé, à détecter le plus finement, et avec le moins de marge d’erreur les lésions du col de l’utérus. Ils ont réussi à atteindre des scores de plus 90 %, ce qui est exceptionnel pour une compétition qui a duré deux mois seulement. 

 

Des algorithmes en accès libre pour bénéficier à l’ensemble de la communauté scientifique

 

Ce data challenge avait annoncé l’ambition d’une mise en open source des algorithmes des lauréats, c'est-à-dire les partager librement et qu’ils soient utilisables par qui en a besoin. Cette nouvelle étape est désormais franchie. Ces algorithmes sont désormais accessibles sur GitHub, ce qui permet donc au monde entier de bénéficier de ces développements.

 

Cette étape était très attendue de la communauté scientifique. En effet, pour les médecins anatomopathologistes qui examinent au microscope des cellules et des tissus prélevés sur le patient, et dont la spécialité se tourne de plus en plus vers l'intelligence artificielle, ces algorithmes sont d'un grand intérêt. Ce type de solutions algorithmiques en imagerie médicale intéresse également les chercheurs académiques, les data scientists et les industriels. 

 

L'accès à ces algorithmes va favoriser la poursuite des recherches et des avancées scientifiques et médicales dans le domaine de l'imagerie. 

 

Pour en savoir plus : Teaser | Vidéo complète | Société Française de Pathologie | Communiqué de presse des lauréats