Онлайн-Хакатон BioDataHack с призовым фондом 1 000 000 рублей

IT-разработчики смогут пройти конкурсный отбор и принять участие в поиске решения для визуализации медицинских знаний при помощи технологии NLP (Natural Language Processing). Призовой фонд хакатона составляет 1 000 000 рублей.

Современную жизнь невозможно представить без цифровых технологий, в том числе в такой важной сфере как здравоохранение. Cистемы мониторинга биомаркеров, основанные на определении рисков для здоровья, уже не воспринимаются как нечто необычное. Поиск новых инструментов, способных открыть людям доступ к информации о себе в едином окне, с применением передовых цифровых технологий, становится миссией многих компаний.

Уникальное предложение Хакатона BioDataHack:

1. Возможность заключить контракт с компанией «Биодата Груп» (медтех компанией, работающей в области биоинформатики). Компания предполагает по итогам Хакатона заключить контракт на дальнейшее развитие с разработчиком победившего бизнес-решения на сумму до 4 000 000 рублей в 2020 году;
2. Возможность участвовать онлайн из любой точки мира для граждан РФ и СНГ;
3. Участие в разработке прорывного решения для увеличения продолжительности жизни и возможность оставить свой след в истории;
4. Доступ в закрытое сообщество с ведущими менторами по ИИ и Биохакингу;

В чем мы видим ценность проведения Хакатона и почему мы не обратились напрямую в IT-компании?

За время хакатона можно увидеть и проработать сразу несколько интересных версий программного обеспечения в сфере обработки медицинских и биологических знаний.

Ведь Хакатон - это не линейная разработка с жестко заданными ограничениями, а глобальный форум, во время которого лучшие специалисты из разных областей разработки программного обеспечения (программисты, дизайнеры, менеджеры) попытаются найти решение проблемы.

Как правило, хакатоны длятся максимум 7 дней - мы решили не ограничиваться таким коротким сроком, и дать участникам отбора возможность проявить себя, пройдя несколько этапов развития в своем понимании решения, и сохраняя возможность на победу до самого конца.

Над чем предстоит трудится разработчикам?

Мы предложим участникам разработать решение (инструмент), с применением технологий NLP (Natural Language Processing).

Самыми важными критериями в этом процессе оценки решений будут:

1. Успешная обработка полных текстов медицинских и биологических статей.
2. Успешная идентификация биологических сущностей в тексте (биомаркеров, заболеваний, органов, генов и препаратов) научных статей.
3. Анализ ценных взаимосвязей между сущностями.
4. Последующее импортирование их в среду визуализации (например, построение майндмапа, графов знаний).
5. Заключительная стадия анализа данных - интеграция в среду моделирования - в так называемое “хранилище знаний”.

Главное преимущество, которое даст найденный инструмент – это польза для сотрудников Компании, которая будет достигнута за счет автоматизации процесса анализа научных и медицинских текстов, снижения трудоемкости рутинных операций в ходе анализа статей. В конечном итоге все эти достижения будут транслироваться в повышении качества жизни пациентов, медицинские услуги которым будут оказываться с применением решения Компании.

Что мы получим в процессе Хакатона?

1. Мы разработаем приложение, которое позволит построить условную схему функционирования (обмена веществ) организма.
2. Смоделируем внешние сигналы, подаваемые на живой организм.
3. Систематизируем знания о постановке диагнозов, спланируем сценарии подбора дальнейшей терапии.

Все это позволит создать эффективный инструмент по улучшению качества жизни любого пользователя созданного приложения.

Разберем на примере:

1) Существует база ранее отобранных статей (около 40 000) по определенным тэгам, например, “Онкология”, “Нервная система”, “Механизмы старения” и другие.

2) Оператор загружает статью в предварительно обученную нейросеть. Нейросеть автоматически, на основании реализованного в ней алгоритма, определяет самые важные тезисы в статье и определяет “тесноту” семантических взаимосвязи между ними.

3) Связи загружаются в Интерфейс для аннотации и дается их графическое представление.

4) Связи всегда имеют конкретный смысл, например:
a) “А усиливает В”;
b) “А вызывает В”;
c) “А является частью В”;
d) уровень того, насколько доказана сила этих связей (экспертное мнение, open label исследование, рандомизированное исследование со слепым контролем, метаобзор статей, и т.п.).

Мы понимаем, что на современном этапе развития NLP-технологий и в заданном бюджете мы не можем возложить на нейросеть оценку смысла взаимосвязей, которые она выявила. Поэтому затем оператор-человек будет присваивать взаимосвязям конкретные характеристики. Также он присваивает обнаруженным объектам биологические типы (гены, заболевания, интервенции, препараты).

5) Дальше - полученные данные экспортируются в формате .xml в базу-хранилище правил.

Таким образом сильно сокращается рутинная ручная обработка данных, что ускоряет накопление знаний о функционировании человеческого организма.

Оставить заявку на участие мы предлагаем по ссылке. Там же можно ознакомиться с программой онлайн-хакатона.