O echipă de patru studenți ai Universității de Medicină și Farmacie Grigore T. Popa din Iași, specializarea Medicină Generală, a câștigat premiul „Top Student Team” într-o competiție lansată de Universitatea Stanford: Women in Data Science (WiDS) Datathon 2024 – Challenge #2.

Studenții premiați sunt: Andrei Panait – anul al II-lea la Medicină Generală (team leader), David Mitric – anul al II-lea la Medicină Generală, Crina Mihai – anul al II-lea la Medicină Generală, Andreea Demetra Nedelcu – anul al II-lea la Medicină Generală.

CTT Mavis: conf. univ. dr. Ionut Nistor – coordonator al CTT MAVIS, ing. Gheorghe Mahu – informatician CTT MAVIS și instructor în cadrul competiției WiDS și bioing. Cojocariu Madalina – bioinginer CTT MAVIS și suport în cadrul competiției WiDS.

Competiția are ca obiectiv „creșterea participării femeilor în domeniul Data Science, iar principalul său scop este de a identifica soluții pentru diverse probleme prin utilizarea datelor oferite de Stanford, utilizând: Machine Learning, Artificial Intelligence și Data Science. Se desfășoară anual, din 2019. La o ediție participă în jur de 4000 de participanți (50% femei) din 100 de țări, inclusiv România (din  2021). Anul această, au participat peste 140 de echipe din întreaga lume, dintre care opt din România. Tema ediției a fost „Equity in Healthcare”.

Conf. univ. dr. Ionuț Nistor, coordonator CTT Mavis: „Provocarea acestei competiții a fost ca studenții să-și perfecționeze abilitățile de Data Science, încercând să rezolve o problemă interesantă și critică, cu un impact social deosebit: analizarea modului în care modelele climatice afectează accesul la asistența medicală, având la dispoziție un set unic de date oncologice. De asemenea, pe baza informațiilor din datasetul furnizat și folosind tehnici de Machine Learning, li s-a cerut estimarea duratei de timp necesară pentru ca pacienții să primească diagnosticul de cancer metastatic.”

Studenții au început acest proiect în aprilie, când au primit o bază de date cu pacienți oncologici și au trebuit să se familiarizeze cu Machine Learning, care este o subcategorie a inteligenței artificiale care se concentrează pe antrenarea unui sistem informatic să învețe din date fără programare explicită: „Practic, folosindu-ne de această bază de date și de Machine Learning – pe care a trebuit să-l aprofundăm, a trebuit să prezicem în cât timp va beneficia de tratament o pacientă depistată cu cancer metastatic de sân. Perioada aceasta depinde de foarte mulți factori, variază de la 50 de zile până la 300 de zile, începând cu statul din care provine pacientul, de vârstă, de codul de diagnonostic al cancerului etc.”

Studenții românie pe tabelul premiilor Women in Data Science (WiDS) Datathon 2024 – Challenge #2

• Premiul I: Team 256 (Rebecca Achola and Emmanuel Ogwal)
• Premiul II: Team Perceptron (Sharon Sujitha and Chandan Kumar)
• Team O-S: Olga Skvortsova
• Top First-Timers of the WiDS Datathon: Team Dyna Minds (Madur Krishna Chaitanya, Poojangi Gadekar, Swapna Yara and Venkat Irri)
• Top High Schooler: Team Mina Michelle Han
• Top students: Team UMF_MG_Underdogs (Panait Andrei, Mitric David, Nedelcu Andreea-Demetra and Mihai Ștefania-Crina)