Az EMK kutatói, Bedőházi Zsolt és Biricz András első helyezést értek el a Nightingale Open Science és Association for Health Learning & Inference (AHLI) januári és májusi versenyén. A nemzetközi adatelemzési verseny emlődaganatokból készített szöveti minták digitalizált képeinek saját fejlesztésű algoritumusokkal történő elemzéséről szólt.
A verseny során pusztán szövettani képek alapján kellett a betegség stádiumát minél nagyobb pontossággal megjósolni. Ez a feladat a jelenleg érvényes eljárási rendek szerint egy nehezen értelmezhető kihívást jelentett, ugyanis az emberi elemzés során a betegség stádiumát egy komplex elemzési eljárással állapítják meg, amelyben klinikai adatokat, vizsgálati eredményeket, biopsziát egyszerre vesznek alapul. A versenyen azonban csak az emlőből vett szövettani képek álltak rendelkezésre. A 130 terabyte méretű szövettani adatbázis több mint 4200 eset 72000 patológiai metszetét tartalmazta a 2014–2020-as időszakból, amelyet csak távoli eléréssel, korlátozott körülmények között lehetett elemezni.
A verseny mindkét fázisában első helyet szerezve, Bedőházi Zsolt és Biricz András csapata meghívást nyert a New Orleans városában (USA) megrendezett Machine Learning for Health (ML4H) konferenciára, hogy poszter formájában bemutassák a győztes megoldásaikat. Az ML4H a gépi tanulás kutatóinak, klinikusoknak és egészségügyi adatszakértőknek rendezett konferencia, amely kiváló fórumot biztosít a legfrissebb fejlesztések és eredmények bemutatására.
