Aujourd’hui, nous sommes fiers de vous annoncer la première série de subventions du Lacuna Fund dans le domaine de la santé. Les équipes qui ont été sélectionnées pour bénéficier d’un financement débrident le potentiel de l’apprentissage machine dans le monde entier, des provinces rurales du Népal aux banlieues de Chicago, aux États-Unis.
Nous tenons à exprimer notre immense gratitude aux membres de notre Groupe consultatif technique sur la santé 2021, qui ont joué un rôle déterminant dans la sélection de projets à même d’avoir un impact sur les communautés, les différents secteurs et le monde entier :
- Dr Alistair Johnson, Hospital for Sick Children
- Chinasa T. Okolo, Cornell University
- Dr Clement Adebamowo, University of Maryland School of Medicine
- Dr Curtis P. Langlotz, Stanford University
- Dr Ivor Braden Horn, Google
- Dr Mahlet (Milly) Zimeta, Open Data Institute
- Dr Sanmi (Oluwasanmi) Koyejo, University of Illinois at Urbana-Champaign
- Sekou L. Remy, IBM Research – Africa
Nous tenons également à remercier les bailleurs de fonds qui ont soutenu cet appel à propositions, à savoir la Fondation Rockefeller, Google.org, le Wellcome Trust, la Fondation Gordon et Betty Moore, la Fondation Patrick J McGovern et la Fondation Robert Wood Johnson.
Cet appel a pour but d’aborder les inégalités dans les résultats en matière de soins de santé aux États-Unis et dans les pays à revenu intermédiaire de la tranche inférieure (PRITI) à l’échelle mondiale. Sur un total de plus de 60 candidatures, les équipes sélectionnées pour le financement répondront à toute une série de besoins dans le secteur des soins de santé, en faisant progresser les diagnostics médicaux, la lutte contre la malnutrition infantile, la gestion de la douleur chronique, et plus encore.
Les initiatives communautaires visant à développer et à exploiter localement des ensembles de données qui débrident le potentiel de l’IA pour apporter des solutions concrètes dans le monde entier ne cessent de nous inspirer. Découvrez quelques-uns des projets sélectionnés ci-dessous et apprenez-en davantage sur le portefeuille complet ici – et n’oubliez pas de nous aider à faire connaître ces initiatives passionnantes en matière d’ensembles de données sur Twitter et LinkedIn!
Ensemble de Données d’imagerie Radiographique Thoracique pour Plusieurs Maladies Cardiorespiratoires
Les maladies cardiorespiratoires sont reconnues comme étant des problèmes de santé publique graves qui figurent toujours parmi les principales causes de décès dans le monde. Cependant, il n’existe pas beaucoup d’ensembles de données accessibles au public en Afrique, si bien qu’il est difficile de déterminer si les outils et les techniques mis au point dans d’autres régions géographiques sont aussi efficaces dans ce contexte. Cette équipe de projet créera un ensemble de données ouvertes et étiquetées de radiographies thoraciques pour plusieurs maladies cardiorespiratoires en Éthiopie, stimulant ainsi les chercheurs et les praticiens en Afrique, adaptant les méthodes actuelles au contexte africain et créant des technologies d’assistance qui renforceront les capacités de diagnostic des radiologues.
Cet ensemble de données devrait selon nous avoir un impact principalement dans la recherche et les applications du domaine de l’imagerie médicale. Il sera également essentiel pour les chercheurs en traitement du langage naturel et les entrepreneurs en imagerie médicale.”
Réduction de la Malnutrition Infantile au Chili Grâce à une Base de Données Intégrée et Multidimensionnelle
Ce projet créera une base de données intégrée sur l’état nutritionnel des enfants, les caractéristiques socio-économiques et démographiques, les résultats scolaires des élèves, ainsi que l’utilisation et les coûts des soins de santé liés à la malnutrition, au surpoids et à l’obésité chez les enfants au Chili. La malnutrition infantile est un processus pathologique aux causes pluridimensionnelles, qui accroît le risque de développer des maladies chroniques, augmente les dépenses de santé, réduit la productivité et entraîne une mortalité prématurée. Cette équipe soutiendra la création à la fois de l’ensemble de données et de l’infrastructure de base afin de les rendre accessibles en toute sécurité aux chercheurs et aux décideurs politiques tout en protégeant la vie privée.
La malnutrition au cours de la petite enfance peut provoquer des déficits permanents de croissance et de développement, et entraîner plusieurs complications de santé tout au long de la vie. Le Chili enregistre le quatrième taux d’obésité infantile le plus élevé des Amériques, et sa prévalence est plus forte dans les communautés vulnérables. En outre, la COVID-19 a perturbé l’accès à la nourriture et a eu un impact sur l’insécurité alimentaire. Avec le soutien du Lacuna Fund, une équipe interdisciplinaire de scientifiques et de chercheurs spécialisés dans les données intégrera différentes bases de données qui permettront de mener des recherches appliquées, afin d’aider les décideurs à se concentrer sur les populations particulièrement exposées, à créer des systèmes prédictifs qui contribuent à prévenir ces risques et à élaborer des interventions qui favorisent efficacement le changement de comportement.”
– Nieves Valdés, Principal Investigator, Équipe de projet chargée de la réduction de la malnutrition des enfants au Chili
Microscopie sur Smartphone Assistée par L’IA pour la Détection Automatique des Parasites Responsables de la Diarrhée
Ce projet créera un ensemble de données d’images de systèmes de microscopie à faible coût basés sur des smartphones, afin de permettre la détection automatique en temps réel des protozoaires responsables de la diarrhée, même dans des endroits dépourvus d’experts ou de microscopes traditionnels coûteux. La diarrhée est la deuxième cause de mortalité chez les enfants de moins de cinq ans dans le monde, la majorité des décès survenant dans les PRITI. En utilisant des microscopes traditionnels et des microscopes basés sur des smartphones sur des échantillons de légumes, d’eau et de selles humaines provenant de provinces du Népal, l’équipe créera un nouvel ensemble de données annotées sur les kystes/oocystes de Cryptosporidium et de Giardia. Afin de fournir des résultats de référence, ils mettront également en œuvre et évalueront des méthodes sophistiquées d’apprentissage profond pour la détection automatique des kystes/oocystes de Giardia et de Cryptosporidium sur un ensemble de tests indépendants dont la publication est prévue dans le cadre de l’ensemble de données.
Nous nous réjouissons de lancer ce projet multidisciplinaire auquel participent des chercheurs et des professionnels de nombreux domaines différents, notamment des chercheurs en IA, des experts en microscopie et en optique, des experts en chimie et en dispositifs à faible coût, des cliniciens, des pathologistes, des experts en santé publique, etc.”
– Bishesh Khanal, Principle Investigator, NAAMII
