Nesrine Bannour : Du texte clinique à l’information structurée : partage de modèles, temporalité et LLMs en contexte hospitalier français

Nesrine Bannour est chercheuse post-doctoral à l’Institut Imagine, hôpital Necker.

Titre : Du texte clinique à l’information structurée : partage de modèles, temporalité et LLMs en contexte hospitalier français

Résumé :
Les textes cliniques constituent une source d’information considérable au sein des entrepôts de données de santé, mais leur exploitation automatique reste limitée par deux défis majeurs : la confidentialité des données, qui contraint le partage entre institutions, et la complexité du langage clinique, notamment sa forte dimension temporelle. Dans cet exposé, je présenterai d’abord une architecture permettant le partage de modèles de reconnaissance d’entités nommées (REN) sans transfert de données patients. Ces travaux sont complétés par une analyse comparative des outils de mesure d’empreinte carbone en TAL et d’un benchmark de modèles de langue pour la REN clinique en français, croisant performance et impact environnemental.
J’aborderai ensuite la modélisation et l’extraction des relations temporelles dans les textes cliniques, tâche qui requiert une compréhension fine du langage médical et la capacité à raisonner sur des informations temporelles complexes et hétérogènes. Dans un contexte où les données annotées sont limitées, je présenterai des travaux explorant l’utilisation de grands modèles de langue (LLMs) open-weight déployés localement pour l’extraction de relations à partir de documents issus d’un entrepôt de données de santé français, dans le cadre de projets portant sur les maladies rares et les complications médicamenteuses.
Ces travaux s’inscrivent dans une perspective plus large : celle de l’exploitation automatique de données textuelles massives pour la construction et l’enrichissement de connaissances cliniques structurées.