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Le premier data challenge organisé par la Société Française de Pathologie : une compétition internationale en 2020, un outil de recherche en intelligence artificielle pour l’avenir ? - 08/01/22

The first data challenge of the french society of pathology: An international competition in 2020, a research tool in A.I. for the future?

Doi : 10.1016/j.annpat.2021.10.002 
Agathe Delaune a, Séverine Valmary-Degano b, Nicolas Loménie c, Karim Zryouil d, Nesrine Benyahia e, Olivier Trassard f, Virginie Eraville g, Christine Bergeron h, Mojgan Devouassoux-Shisheboran i, Claire Glaser j, Guillaume Bataillon k, Emmanuel Bacry l, Stéphanie Combes m, Sophie Prevot n, Philippe Bertheau o,
a Plateforme de données de santé–Health Data Hub, 9, rue Georges Pitard 75015 Paris, France 
b Pathologie, université Grenoble Alpes, Inserm U1209, CNRS UMR5309, institute for Advanced Biosciences, CHU Grenoble, 38000, France 
c LIPADE, UFR mathématiques-informatiques, université de Paris, 45, rue des Saints-Pères, 75006 Paris, France 
d Capgemini Invent, 147, quai du Président Roosevelt, 92130 Issy-les-Moulineaux, France 
e Dr Data, 81, rue Réaumur, 75002 Paris, France 
f Pathologie/Inserm, CHU Bicêtre, AP–HP, 78, rue du Général Leclerc, 94270 Le Kremlin-Bicêtre, France 
g Société française de pathologie, Paris, France 
h CerbaPath, 16 bis rue Odessa 75014 Paris, France 
i Centre de Pathologie Sud des Hospices Civils de Lyon, Centre Hospitalier Lyon Sud, 165, chemin du grand Revoyet, 69495 Pierre Bénite Cedex, France 
j Pathologie, CHG Versailles, 177, rue de Versailles, 78150 Le Chesnay-Rocquencourt, France 
k Pathologie, institut Curie, 26, r Ulm, 75005 Paris, France 
l Plateforme de données de santé–Health Data Hub et CNRS, université Paris Dauphine, PSL, 9 rue Georges Pitard, 75015 Paris, France 
m Plateforme de données de santé –Health Data Hub, 9 rue Georges Pitard, 75015 Paris, France 
n Pathologie, CHU Bicêtre, AP–HP, 78, rue du Général Leclerc, 94270 Le Kremlin-Bicêtre, France 
o Pathologie, CHU Saint-Louis, AP–HP, et université de Paris, 1, avenue Claude Vellefaux, 75010 Paris, France 

Auteur correspondant.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Saturday 08 January 2022
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Graphical abstract




Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

La Société française de pathologie (SFP) a organisé en 2020 son premier data challenge avec le soutien du Health Data Hub (HDH). La préparation de cet évènement a d’abord comporté une phase de recrutement de près de 5000 lames de biopsies du col utérin auprès de 20 centres volontaires. Après s’être assuré de l’absence d’opposition des patientes, les lames ont été anonymisées, numérisées, annotées par des pathologistes et finalement mises à disposition de compétiteurs du monde entier sur une plateforme dédiée. Les équipes en compétition devaient développer des algorithmes permettant de distinguer les 4 classes diagnostiques des lésions épithéliales du col utérin. Plus de 500 compétiteurs ont développé plusieurs dizaines d’algorithmes et les meilleurs d’entre eux ont atteint des scores proche de 95 % de reconnaissance des lésions. Les 3 meilleures équipes se sont partagées 25 000€ de prix à l’occasion d’une session pendant Carrefour Pathologie Digital 2020. Au-delà de cette compétition, dont la partie finale s’est tenue sur une période de quelques semaines, la SFP et le HDH travaillent maintenant au maintien en ligne et en accès ouvert sur le long terme de cette collection afin de permettre à la communauté des data scientists et des pathologistes de poursuivre leurs progrès en intelligence artificielle dans ce champ thématique.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

The french society of pathology (SFP) organized in 2020 its first data challenge with the help of Health Data Hub (HDH). The organisation of this event first consisted in recruiting almost 5000 slides of uterus cervical biopsies obtained in 20 pathology centers. After having made sure that patients did not refuse to include their slides in the project, the slides were anonymised, digitized and annotated by expert pathologists, and were finally uploaded on a data challenge platform for competitors all around the world. Competitors teams had to develop algorithms that could distinguish among four diagnostic classes in epithelial lesions of uterine cervix. Among many submissions by competitors, the best algorithms obtained an overall score close to 95%. The best 3 teams shared 25k€ prizes during a special session organised during the national congress of the SFP. The final part of the competition lasted only 6 weeks and the goal of SFP and HDH is now to allow for the collection to be published in open access. This final step will allow data scientists and pathologists to further develop artificial intelligence algorithms in this medical area.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Intelligence artificielle, Data challenge, Lames virtuelles, Col utérin

Keywords : Artificial intelligence, Data challenge, Whole slide images, Uterine cervix


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