25/06/2025

Publication en open data de DigiLut : une base de données inédite d’images anonymes de biopsies pulmonaires de patients greffés

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Open data de DigiLut

La base de données DigiLut est désormais disponible en open data. Elle a été créée dans le cadre du data challenge éponyme. Ce défi, porté par l’Hôpital Foch et lancé en 2024, visait à détecter un rejet de greffe à la suite d’une transplantation pulmonaire à partir de l’analyse de lames virtuelles de biopsie de greffon.

 

A travers ce challenge, les compétiteurs devaient développer des modèles d’apprentissage automatique capables de détecter les lésions typiques du rejet et d’améliorer la reproductibilité du diagnostic de rejet post transplantation. La compétition a rassemblé plus de 250 équipes ayant produit plus de 1200 algorithmes prometteurs. A l’issue de celle-ci, les algorithmes lauréats du data challenge DigiLut ont été publiés en open source afin de bénéficier au plus grand nombre. 

Mise en open data de la base de données anonymisées DigiLut 
 

Au-delà du développement et de la publication d’algorithmes d’intelligence artificielle performants, ce data challenge a également permis de soutenir la création d’une base de données anonymisées inédite et de grande qualité rassemblant près de 2 500 couples de lames d’anatomopathologie de biopsies pulmonaires de patients greffés.  Une base de données restreinte de 500 images a été ouverte. 

 

Les images numériques de biopsies étant particulièrement volumineuses, l’hébergement des données directement sur la plateforme de référencement - data.gouv.fr - n’est pas possible. Une infrastructure de stockage souveraine adaptée a donc été mise en place par le Health Data Hub afin de répondre à ce besoin. Cette infrastructure est proposée à tout porteur de projet pour l’hébergement gratuit des bases de données anonymes à ouvrir dont la volumétrie excède 1 Go.

Lien vers la base de données ouverte DigiLut

 

Pour en savoir plus sur l’offre de service du Health Data Hub, vous pouvez nous contacter à l’adresse opensource@health-data-hub.fr et également visionner le replay d’une intervention dédiée en suivant ce lien.

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