4ème édition - Octobre 2024
Lors de cette 4ᵉ édition du Meet-up NLP Santé, les échanges ont porté sur la simplification de textes de santé et ses enjeux pour la compréhension et la transmission de l’information médicale.
Trois projets présentés par des acteurs du numérique en santé sont venus compléter cette approche en explorant les apports de l’IA et des modèles de langage :
- impact du prétraitement des données de santé textuelles sur la qualité d'extraction d'informations par Intelligence Artificielle ;
- apport des LLM pour le codage des séjours complexes : retour d’expérience du GHICL ;
- faciliter la communication avec les patients non francophones grâce à une traduction médicale contextualisée.
Présentation Recherche : Travaux en simplification de textes de santé
Intervenant : Natalia Grabar
Natalia Grabar, chercheuse au CNRS, spécialisée en Traitement Automatique de Langues à l'Université de Lille. Elle a fait des études de philologie à l'université de Lviv (Ukraine) et soutenu sa thèse à l'Université Paris 6 en informatique médicale.
La recherche de Natalia porte sur le Traitement Automatique de Langues appliqué aux textes scientifiques et techniques, et aux terminologies. L'objectif est de développer des méthodes linguistiques et statistiques pour accéder aux information et connaissances au sein des documents. Les résultats sont exploités dans les contextes liés à la recherche et extraction d'information et à la simplification de textes.
Résumé
La simplification de textes a pour objectif d'adapter leur contenu afin de rendre leur lecture et compréhension plus aisées. Les textes manipulés dans le domaine de la santé comportent des spécificités, surtout au niveau sémantique. Cela présente des défis importants pour les patients et leurs familles lorsqu'ils doivent aborder les documents de santé ou la communication avec les médecins. Dans cette présentation, les problématiques liées à la simplification sont identifiées et quelques travaux sont présentés.
3 cas d’usages NLP en santé
Kereval
Impact du prétraitement des données de santé textuelles sur la qualité d'extraction d'informations par Intelligence Artificielle.
Intervenant : Clément François (Ingénieur d’études et test)
Ospi
Apport des LLM pour le codage des séjours complexes : retour d’expérience du GHICL.
Intervenants : David Delerue (Directeur du Medical Coding) et Dr Léo Campos (Médecin de Santé Publique au Département d’Information Médicale du GHICL)
AALIA.TECH
Faciliter la communication avec les patients non francophones grâce à une traduction médicale contextualisée.
Intervenant : Samah Ghalloussi (Data Scientist & CEO)
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