Santé

Des données étiquetées de meilleure qualité et plus représentatives permettent de libérer le potentiel de l’apprentissage machine pour améliorer l’accès aux soins et leurs résultats dans le monde entier.

Le besoin

Le COVID-19 a mis en lumière les disparités mondiales en matière d’accès à des services de prévention, de diagnostic et de soins de qualité, ainsi que les facteurs structurels qui contribuent à la vulnérabilité aux maladies. Pourtant, parmi les nombreuses solutions d’apprentissage machine proposées pour affronter la pandémie de COVID-19 et ce qu’elle laissera derrière elle, de nombreuses applications reposent sur de vastes ensembles de données étiquetées qui sont élaborés dans l’hémisphère Nord, ou qui ne concernent que certains segments de la population mondiale.

Le comité directeur du Lacuna Fund réfléchit à la manière dont il pourrait soutenir l’expansion des ensembles de données existants relatifs au COVID-19 et à la réponse aux maladies respiratoires afin de les rendre plus représentatifs, et donc plus utiles à toutes les personnes touchées par ce virus. Nous tenons particulièrement à nous assurer que toute donnée supplémentaire recueillie ou étiquetée contribue à résoudre les problèmes identifiés par les professionnels de la santé, les décideurs locaux et les autres travailleurs de première ligne.

En plus des impacts sur la santé, le Lacuna Fund reconnaît les conséquences désastreuses de la pandémie sur la sécurité alimentaire, et il s’efforcera d’aligner son financement pour les ensembles de données étiquetées dans les domaines de l’agriculture et des langues en vue de créer des retombées à court et à long terme qui contribueront à atténuer l’impact de la crise.

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