2025年亚太眼科学会大数据竞赛
大赛概况
2025年亚太远程眼科学会大数据竞赛由亚太远程眼科学会 (Asia Pacific Tele-Ophthalmology Society，APTOS)主办，莫纳什大学 (Monash University) 协办，并由阿里云天池平台提供独家赛事技术支持。本次竞赛主题是使用人工智能自動识别手术视频的不同阶段。
计算机辅助手术系统的一个关键元素是手术视频的阶段识别，即识别手术操作的不同步骤和阶段。现有的阶段识别算法需要对大量视频进行逐帧注释，这既耗时又昂贵。假如我们可以利用机器学习（ML）自动执行阶段识别，我们将能够开发出一项高效的工具，以优化手术流程、改进手术培训和术中辅助，从而提升患者安全性和手术效率，最终推动远程手术、机器人手术和人工智能辅助手术的发展。
在本次同步竞赛中，您将构建一个机器学习模型，自动识别并分析眼科手术视频中的不同阶段。您将使用OphNet数据集中的一个子集，该子数据集包含496例白内障手术，并附有35个手术阶段的详细注释。通过精准识别各种手术阶段，您将为眼科手术标准化作出巨大贡献，改善手术结果、优化医疗资源使用，并为未来的外科医生和仿生机器人医生提供宝贵的手术培训资源。
赛程安排
2025年4月1日 开放报名(10:00 UTC+8) 在进行报名组队前参赛者必须先注册阿里云帐号并完成实名认证，选手可以担任参赛也可以组队参赛，组队参赛的每个团队最多3人，每位选手只能加入一支团队。在团队合并截止日期后，团队成员不能更改。
2024年4月7日 比赛开始(10:00 UTC+8) 已报名参赛选手可从亚太眼科学会APTOS的网站下载训练数据集和初赛测试数据集（链接将于2025年4月7日早晨在天池平台本次比赛的“赛题与数据”页公布）。选手需在本地调试算法，并将结果提交天池。每队每天有5次机会提交。如果一个团队在一天内提交多个结果，最新提交的版本成绩将会覆盖旧成绩。每次提交后，系统立即对算法进行测试和评分。比赛成绩的排行榜将每小时更新一次，并在比赛中显示各队的最高分。
2025年5月31日 报名&团队合并截止(23:59 UTC+8) 参赛选手必须在此日期之前完成比赛报名并确认加入/合并团队。在此阶段，团队全部成员需完成实名认证，未完成实名认证的团队将无法进行后续比赛。
2025年6月15日 关闭竞赛评测入口(18:00 UTC+8) 竞賽結束。选手需在2025年6月15日當天18:00 (UTC+8) 前提交比赛内容并在系统中生成分数;在截止时间仍在运行但没有出成绩的提交则算无效提交。最终排行榜将于2025年6月20日（10:00 UTC+8）最后更新。前五名的参赛者需在2025年6月22日（18:00 UTC+8）之前向亚太远程眼科学会提交其代码以供审核。若发现任何不诚实行为，参赛者将被取消资格。
2025年6月28日 颁奖典礼和心得分享
亚太远程眼科学会将于2025年6月28日的第10届亚太远程眼科学会年会闭幕式公布亚太远程眼科学会大数据竞赛的结果，并举办的颁奖典礼。届时，本次比赛的获奖团队将得到组委会及协作单位的正式表彰，得獎者也可以阐述自己的AI模型开发过程、训练技巧及创新思路。得奖者可选择亲自参会阐述并分享心得（阐述分享心得主办方将免除价值580美元的注册费），或在线上实时阐述并分享心得。参与心得分享是获得现金奖励的必要条件。 亚太眼科学会及阿里云天池平台保留必要时更新比赛时间表的权利。
参赛对象
2025亚太远程眼科学会大数据竞赛面向所有人开放，不论年龄、职业和国籍。亚太远程眼科学会理事会成员和阿里巴巴集团成员均可参加竞赛，但无获奖资格。
为了在竞赛期间确保对当地法规的遵守，所有参赛者都应遵守其所在国家/地区的出口管制相关法律。如果因违反任何出口管制相关法律导致对竞赛造成负面影响，组委员保留取消相关参赛者的资格并采取法律行动的权利。
本次赛事的训练数据及测试数据是由亚太眼科学会联合莫纳什大学提供，阿里云天池仅提供本次赛事评测过程中的运维技术支持，不存储任何赛事相关的数据。所有开发者对赛事数据的使用，由亚太远程眼科学会提供下载渠道
奖项设置
排行榜上得分最高的参赛者有资格获得：
1st Place - US$3,000
2nd Place - US$1,500
3rd Place - US$500
为了获得奖项资格，参赛队伍必须公开其代码。
前列团队将受邀在研讨会上展示他们的方法。同时，前列团队还将受邀与组织者合作，参与撰写挑战赛综述论文，该论文有望被《IEEE TMI》、《MIA》或其他顶级医学图像期刊接收。受邀团队将根据排行榜名次、解决方案的技术贡献以及挑战赛参与人数等因素由组织者评选确定。所有受邀团队的成员都有资格成为挑战赛论文的共同作者。我们感谢并欢迎所有潜在的合作者，并重视他们所带来的贡献。我们鼓励参赛团队将他们的研究成果单独发表在学术期刊或会议论文集中，以促进研究成果的传播并为更广泛的科研社区做出贡献。
