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SUMMARY:Nesrine Bannour : Du texte clinique à l'information structurée : partage de modèles\, temporalité et LLMs en contexte hospitalier français
DESCRIPTION:Nesrine Bannour est chercheuse post-doctoral à l’Institut Imagine\, hôpital Necker. \nTitre : Du texte clinique à l’information structurée : partage de modèles\, temporalité et LLMs en contexte hospitalier français \nRésumé :\nLes 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.\nJ’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.\nCes 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.
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SUMMARY:Soutenance de thèse Nathavy Um Din
DESCRIPTION:Titre : Faisabilité et utilité des évaluations cognitives sur tablette tactile pour le repérage des troubles neurocognitifs \nTitle : Feasibility and utility of cognitive assessments on touchscreen tablets for identifying neurocognitive disorders \nLieu / Location :\nLimics\nCampus des Cordeliers\n15 rue de l’école de médecine\nPARIS
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SUMMARY:Islam Barchouch : Système tutoriel intelligent pour l'apprentissage par le dessin de l'anatomie
DESCRIPTION:Islam Barchouch est ATER à l’université Paris 8. \nTitre : Système tutoriel intelligent pour l’apprentissage par le dessin de l’anatomie \nRésumé :\nMes travaux portent sur la conception d’un système tutoriel intelligent dédié à l’apprentissage par le dessin de l’anatomie sur tablette stylet. L’objectif est d’accompagner les étudiants en santé lorsqu’ils réalisent des croquis anatomiques en leur fournissant une aide personnalisée et des feedbacks adaptés en temps réel. \nLe système s’appuie sur la formalisation des connaissances expertes d’un domaine complexe et mal défini comme l’anatomie à travers une approche hybride combinant un formalisme de grammaires bidimensionnelles à base de contraintes et l’intégration d’un classifieur pour reconnaître les croquis produits par les apprenants. Cette approche hybride de reconnaissance\, fondée sur une définition explicite des connaissances expertes\, assure l’interprétabilité du raisonnement du système et permet ainsi de guider finement l’étudiant et d’adapter les feedbacks en fonction de ses besoins. \nDéveloppé et testé en collaboration avec des experts en psychologie cognitive du laboratoire LP3C et évalué auprès d’étudiants en formation paramédicale (IFSI\, IFPEK)\, ce système repose sur un mode enseignant\, dans lequel l’expert définit un exercice d’anatomie et ses consignes\, et un mode étudiant\, dans lequel l’apprenant réalise le croquis sur tablette stylet. Il s’appuie sur un moteur de reconnaissance dédié à l’interprétation à la volée des tracés d’anatomie\, et sur un moteur de supervision qui exploite un graphe de connaissances représentant la solution de l’exercice afin d’analyser la production de l’étudiant\, de guider sa réalisation et de fournir des feedbacks adaptés. \nEn fin d’exposé\, je présenterai également deux projets de recherche que je mène actuellement en tant qu’ATER en continuité avec ces travaux. \n 
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SUMMARY:Caren Al-Anaissy : De l'analyse des débats au raisonnement médical: l'argumentation computationnelle pour l'aide à la prise de décision explicable
DESCRIPTION:Caren Al-Anaissy est post-doctorante au LIP6\, Sorbonne Université. \nTitre : De l’analyse des débats au raisonnement médical: l’argumentation computationnelle pour l’aide à la prise de décision explicable \nRésumé:\nL’argumentation computationnelle fait partie des systèmes d’IA qui sont déployés pour la prise de décision automatisée. Elle représente l’échange d’arguments et de contre-arguments sous la forme de cadres d’argumentation et propose des modèles computationnels qui permettent de générer des conclusions valides et explicables à partir d’informations incomplètes\, conflictuelles ou incohérentes. Elle est utilisée dans des problèmes de prise de décision tels que les affaires juridiques\, les débats en ligne et les applications médicales. \nDans ce séminaire\, je montrerai comment l’argumentation\, à l’intersection de l’apprentissage profond et du traitement automatique des langues (TAL)\, permet d’accompagner la prise de décision. J’illustrerai d’abord ces mécanismes à travers l’analyse de discours et la délibération dans les débats en ligne. Enfin\, je mettrai en perspective ces travaux en montrant comment ces méthodes de raisonnement automatisé explicables peuvent être appliquées au domaine de la santé\, notamment pour la modélisation du raisonnement médical\, la gestion de la polymédication et l’aide à la décision clinique.
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