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Le nouveau centre Technion-Rambam pour l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé (CAIH) - une initiative conjointe du centre médical Rambam et du Technion - Isarel Institute of Technology- a organisé un datathon - une compétition basée sur l'information - comme événement inaugural. Huit équipes et 50 participants ont travaillé sur quatre défis proposés par les médecins de Rambam. L'événement s'est déroulé à la faculté d'ingénierie biomédicale du Technion.

"Les cliniciens apportent leur côté qui est de formuler le problème et les connaissances cliniques, tandis que les étudiants et les chercheurs du Technion apportent leur côté, qui est de savoir comment construire des algorithmes et analyser les big data. Ensemble, nous trouverons des solutions", a déclaré le professeur adjoint Danny Eytan.

Les équipes devaient développer un modèle basé sur l'apprentissage computationnel pour résoudre les problèmes cliniques rencontrés par les médecins de l'hôpital, en utilisant des données anonymes réelles de l'hôpital. Les groupes comprenaient des étudiants et des diplômés de huit facultés du Technion, du personnel médical et du personnel de l'industrie.

La liste des gagnants est la suivante :

Les gagnants étaient l'équipe Stem Cells, qui a présenté un modèle de prédiction précoce de l'infection sanguine chez les patients ayant subi une greffe de moelle osseuse. Les participants étaient : Omer Shubi, Tom Yuviler, Oren Ploznik, Yoav Danieli, Yotam Martin, Nitzan Dahan et Shoval Zandberg. L'équipe a été encadrée par Eytan Kats, Israel Henig et Asaf Miller.

La deuxième place a été attribuée à l'équipe Birth, qui a présenté un modèle de prédiction personnalisée du poids de naissance (en tant qu'indicateur de défauts futurs) basé sur des paramètres cliniques et des naissances antérieures. L'équipe était composée de Anastasiya Kuznetsova, Alon Hacohen, Noam Keidar, Rotem Shapira, Galya Segal et Shiri Fistel. L'équipe était encadrée par Marie-Laure Charpignon, Pierre Aublin et Ron Beloosesky.

En troisième place, l'équipe COVID-19 a présenté un modèle de prédiction précoce des chances de guérison des patients atteints de coronavirus et du nombre de jours de respiration nécessaire. Les participants étaient Yotam Granov, Michal Jacob, Hadar Guthmann, Alon Tsaizel, Ofek Avraham, Gal Binary et Hagay Michaeli. L'équipe a été encadrée par Einat Borohovich et Danny Eytan.

Le Technion et le département informatique et épidémiologique de Rambam ont travaillé main dans la main pour mettre en place l'infrastructure informatique en nuage et rassembler les ensembles de données originaux provenant de plusieurs unités de l'hôpital. Le Datathon était un effort conjoint entre le Technion, le Rambam Health Care Campus et le Massachusetts Institute of Technology (MIT). Il a été organisé par le personnel des trois institutions : Le professeur adjoint Joachim Behar (Technion), le professeur adjoint Danny Eytan (Technion et Rambam), le Dr Ronit Almog (Rambam), le professeur Leo Anthoni Celi (MIT) et le Dr Jonathan Sobel (Technion). L'événement était également soutenu par plusieurs partenaires universitaires et industriels, dont Roche, GE Healthcare et Technion Human Health Initiative (THHI).

Pour une vidéo du Datathon, cliquez ici.