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Data Challenge 2020

En 2020, notre premier Data Challenge : l’intelligence artificielle au service de la détection des lésions précancéreuses et cancéreuses pouvant subvenir sur le col de l'utérus

De la même manière que pour les mélanomes, les diagnostics de cancer du col de l’utérus sont réalisés à partir de l'observation de lames de verre avec un microscope optique. Bien que la pratique de numérisation reste encore marginale, des outils d’Intelligence Artificielle (IA) ont été appliqués pour aider les professionnels de santé dans le diagnostic des lésions du col de l’utérus. 

Grâce à l’effort de la Société Française de Pathologie et du Health Data Hub, un jeu de données anonymes de près de 5 000 lames d’histopathologie (biopsies et conisations) a été constitué pour ce Data Challenge. Ces lames anonymisées, numérisées et richement annotées ont permis d’apporter une vérité de terrain sur laquelle les compétiteurs ont pu se baser pour développer leurs algorithmes. Driven Data, la plateforme ayant hébergé et orchestré la compétition, a rendu ces données histopathologiques disponibles entre septembre et octobre 2020. Au total, 547 participants ont rejoint la compétition pour développer le meilleur algorithme de détection de lésion sur des biopsies du col de l’utérus. Les résultats des algorithmes soumis sont impressionnants. Douze équipes ont atteint un score de plus de 0,9/1 avec un vainqueur culminant à plus de 0.93/1 sur le "Leaderboard".

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Data Challenge 2020 English

In 2020, our first Data Challenge: artificial intelligence to detect pre-cancerous and cancerous lesions that can occur in the cervix.

In the same way as for melanoma, cervical cancer diagnoses are made from the observation of glass slides with an optical microscope. At the era of digital pathology, Artificial Intelligence (AI) tools have been applied to help health professionals in the diagnosis of cervical lesions.

Thanks to the efforts of the French Society of Pathology and the Health Data Hub, an anonymous dataset of nearly 5,000 histological slides (biopsies or conizations) was created for this challenge. These anonymized, digitized, and highly annotated slides bring a ground truth on which competitors could base their algorithms. Driven Data, the platform that hosted and coordinated the competition, made those histological data available for competitors between September and October 2020. In total, 547 participants joined the competition in order to develop the best algorithm for the detection of lesions on cervical biopsies. The results of the submitted algorithms were impressive. Twelve teams achieved a score above 0.9/1 with a winner reaching at more than 0.93/1 in the Leaderboard.

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