Health Data Hub: 7 nouveaux data challenges

Qu’est-ce que le Health Data Hub ?

Le Health Data Hub ou plate-forme des données de santé a été créé par un arrêté du 29 novembre 2019. Cette structure vise à partager des données de santé, issues de multiples sources (Caisse nationale de l'Assurance Maladie, établissements de santé, Institut national du cancer, Santé publique France, Agence de la biomédecine, sociétés de médecine) afin d’accélérer la recherche et l’innovation dans plusieurs domaines : amélioration du dépistage et du diagnostic d’une maladie, analyse des effets secondaires des traitements, évolution des essais cliniques.

Une mission d’accompagnement

Parmi les missions dévolues au Health Data Hub figure l’accompagnement de porteurs de projets sélectionnés dans le cadre d'appels lancés à son initiative. A l’issue d’un appel à manifestation d'intérêt destiné aux acteurs du monde médical, sept projets formalisés en Data Challenge viennent d’être retenus. Ces derniers vont bénéficier d’un accompagnement opérationnel du Health Data Hub et d’un soutien financier de la Banque Publique d’Investissement.

En quoi consiste les data challenges ?

Les data challenges sont des compétitions en science des données qui entendent répondre à des problématiques médicales précises à l'aide de l'analyse des données mises à disposition. Elles stimulent les interactions entre le monde médical et celui des données et favorisent le développement de l’intelligence artificielle dans les domaines médicaux auxquels ils sont consacrés.

Quels sont les 7 projets retenus ?

• Data Challenge DigiLUT porté par l’Hôpital Foch dédié à la détection de zones pathologiques sur des biopsies de transplantation pulmonaire. Objectif : développer un algorithme capable de détecter un rejet de greffe ainsi que sa sévérité à partir de lames de biopsies numérisées
• Data Challenge sur le cancer du poumon proposé par la Société Française de Chirurgie Thoracique et Cardiovasculaire. Objectif : définir une classification histopronostique des tumeurs neuroendocrines pulmonaires à partir de données d’imagerie cellulaire
• Data Challenge D-IA-GNO-DENT, porté par les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg sur les maladies orales et dentaires rares. Objectif : proposer des algorithmes de diagnostic automatique à partir de photographies de dents en identifiant les traits caractéristiques de ces maladies génétiques
• Data Challenge sur la problématique du mélanome par la Société Française de Pathologie et des dermatologues. Objectif : prédire le risque d’évolution métastatique de mélanomes localisés et leur statut moléculaire à partir de données diverses (imagerie cellulaire, photographies, données cliniques…)
• Allergen Chip Challenge mené par Société Française d’Allergologie dédié à l’étude des données d’allergologie. Objectif : développer un algorithme permettant d’identifier les allergènes et association d'allergènes en cause lors d’une manifestation allergique grâce à des données biologiques associées à des diagnostics de détection des anticorps en cause lors d’une allergie
• Data Challenge Rhumatologie par La Société Française de Rhumatologie. Objectif : prédire l’évolution de maladies rhumatismales chroniques à partir d’images radiographiques et d’IRM
• Data Challenge syndromes parkinsoniens par la Société Française de Médecine Nucléaire. Objectif : développer un algorithme contribuant au diagnostic de ces syndromes à partir de données d’imagerie cérébrale

L’ensemble de ces projets s’inscrit dans une démarche d’ouverture de la science. Les données collectées à l’occasion de ces  Data Challenges seront vouées à être partagées en Open Data sur la plateforme du Health Data Hub. De même, les lauréats des compétitions seront incités à partager leurs algorithmes en open source.