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Aarijana Bohr et Emmanuelle Salin : lauréates du Data Challenge DigiLUT

Le Data Challenge DigiLUT : porté par l’Hôpital Foch, la compétition à été lancée en juin 2024 et avait pour objectif de développer un modèle d’apprentissage automatique capable de prédire la présence de signes de rejet chez un patient greffé pulmonaire. Les compétiteurs ont disposé d’une base de données anonymisées comprenant 2 500 lames d’anatomopathologie numérisées de biopsies pulmonaires de patients greffés. L’objectif final vise à automatiser l'identification des zones pathologiques dans les tissus pulmonaires, un élément clé pour améliorer la reproductibilité des diagnostics et ainsi mieux gérer la prise en charge des patients transplantés. Après deux mois de compétition ayant rassemblé plus de 250 équipes à l’échelle internationale, plus de 1 200 modèles ont été développés et testés pour tenter de répondre à la problématique. Pour en savoir plus sur l'initiative Data Challenges en santé : https://www.health-data-hub.fr/data-c...