7ème édition - Avril 2026
Chercheurs, professionnels de santé, industriels et acteurs de l’innovation se retrouveront le 7 avril à l’occasion d’une nouvelle édition du Meet-up NLP Santé, dédiée aux avancées et aux usages du traitement automatique du langage naturel en santé numérique.
Cette rencontre sera l’occasion de découvrir les travaux du projet PREDHIC, qui mobilise le traitement automatique des langues et l’apprentissage supervisé pour mieux exploiter les données cliniques et améliorer la prise en charge des patients et mieux prédire les risques.
Trois entreprises viendront également illustrer le potentiel du NLP en santé à travers des retours d’expérience concrets :
- ANA Healthcare : extraction automatisée d’informations cliniques grâce à un LLM spécialisé ;
- SKEZI : optimisation des recommandations de Patients Reported Outcomes (PRO) via une IA souveraine ;
- Emvista : du formalisme sémantique MR4AP au développement de solutions métiers.
Présentation Recherche : Prédiction du risque de décès à trois mois de patients hospitalisés pour insuffisance cardiaque (PREDHIC)
Intervenant : Pierre Zweigenbaum
Résumé
Estimer plus tôt le risque de décès ou de réhospitalisation chez un patient hospitalisé pour insuffisance cardiaque permettrait une meilleure prise en charge de ce patient. Je décrirai des travaux réalisés pour prédire ce risque à l'aide de méthodes de traitement automatique des langues et d'apprentissage supervisé, à partir des notes cliniques rédigées au cours du séjour ainsi que des données structurées du dossier du patient. Ces travaux ont été réalisés dans le cadre du projet ANR PREDHIC, une collaboration entre deux laboratoires de recherche (le LISN, CNRS, Université Paris-Saclay et le LS2N, CNRS, Nantes Université) et deux hôpitaux (l'hôpital Paris Saint-Joseph et le CHU de Lille).
3 cas d’usages NLP en santé
ANA Healthcare
Extraction automatique d’informations cliniques à l’aide d’un LLM fine-tuné.
Intervenant : Kai Hashimoto (CEO & co-founder)
SKEZI
Optimisation de la recommandation de Patients Reported Outcomes (PRO) par IA souveraine pour la recherche clinique.
Intervenant : Akram Hecini (Data Scientist)
Emvista
De la conception du formalisme de représentation sémantique MR4AP aux solutions métiers.
Intervenant : Cédric Lopez (Directeur général)
Retrouvez les éditions du Meet-Up NLP Santé
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