Première édition du Healthcare NLP Meetup

PariSanté Campus (PSC) a accueilli la première édition d’un Meetup sur le Traitement Automatique du Langage (NLP) médical intitulé Healthcare NLP Meetup, organisé par la start-up Posos et plusieurs de ses membres fondateurs (Agence Numérique en Santé, INRIA, Inserm). Cet événement a réuni plus d’une centaine d’experts scientifiques, de spécialistes hospitalo-universitaires, de professionnels de santé et les data scientists des principales startups et entreprises françaises et internationales. La communauté créée souhaite croître et se réunir chaque trimestre afin d’approfondir les échanges.

L'objectif des Healthcare NLP meetups

Les Healthcare NLP meetups ont pour objectif de faire grandir une communauté de chercheurs, de professionnels de la santé, de data scientists et de développeurs spécialisés dans les technologies d’intelligence artificielle appliquées au langage médical.

“Cette communauté vise à favoriser le partage d'expériences, de bonnes pratiques et d'expertise dans la conception et l'utilisation de modèles NLP pour les soins de santé” présente Benjamin GRELIE, CTO et co-fondateur de Posos.

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Le programme de la première édition

En présentiel et en ligne, quatre experts en NLP ont ainsi présenté leurs innovations et travaux de recherche en cours :

• Antoine NEURAZ, MD-PHD, data scientist à l'AP-HP et chercheur à HeKA-Inserm, Inria et Université  Paris Cité a présenté ses travaux sur le Traitement Automatique du Langage permettant une réponse plus rapide face aux maladies émergentes, avec un cas concret sur la Covid.
• François PLESSE et Patricio CERDA, chacun PhD et data scientist à Posos, ont présenté les avancées techniques mises en place pour donner naissance à ce nouvel outil d'aide à la prescription, incluant des algorithmes de compréhension des questions médicales et d'extraction d'entités médicales.
• Enfin, Perceval WAJSBURT, ingénieur en NLP à l'AP-HP, a expliqué les résultats de ses recherches en extraction d'entités structurées dans les rapports d’imagerie mammaire.
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“Cet évènement a permis de faire se rencontrer des experts d’horizons variés en Intelligence Artificielle dans le langage naturel afin de mettre en commun leurs recherches et travaux, de contribuer à catalyser des synergies concrètes et d’accélérer l’innovation dans le monde de la santé. C’est la force de PariSanté Campus.” déclare le Professeur Antoine TESNIERE Directeur de PariSanté Campus.

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Ces rencontres trimestrielles visent également à sensibiliser les acteurs publics et privés aux nouveaux usages rendus possibles par ces technologies. L’utilisation de modèles de NLP est en effet indispensable pour relever les défis de l'interopérabilité entre logiciels médicaux, soulignés par des institutions publiques telles que l’ANS, les éditeurs de logiciels métiers, notamment hospitaliers, et les établissements de santé.

Découvrez le replay du premier Healthcare NLP meetup

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Retrouvez la vidéo de cet évènement ici :

À propos de PariSanté Campus

PariSanté Campus est un campus de recherche, de formation, d’innovation et d’entrepreneuriat dans le domaine du numérique pour la santé. Il est composé de 5 membres fondateurs : l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (INSERM), l’Université́ PSL (Paris Sciences & Lettres), l'institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria), le Health Data Hub et l’agence du numérique en Santé (ANS). L’objectif de PariSanté Campus est de structurer une filière dédiée au numérique pour la santé, avec une portée mondiale, et ouverte aux partenariats franciliens, nationaux et internationaux. A travers un centre unique au monde rassemblant chercheurs, soignants, entrepreneurs, institutionnels et acteurs de la société, PariSanté Campus devient le cœur de la santé de demain. Plus d’informations sur : www.parisantecampus.fr/

À propos de Posos

Posos est éditeur d’un nouvel outil d'aide à la décision thérapeutique, à destination des professionnels de santé.L’usage de briques de traitements automatiques du langage médical permet de croiser les données de plusieurs sources sur les médicaments et les recommandations de prise en charge avec les données patient du dossier patient informatisé. Cette avancée technologique permet (i) d’automatiser la retranscription des traitements de ville dans le Dossier Patient Informatisé (DPI) depuis une photo d’ordonnance (ii) d’automatiser une analyse pharmaceutique multicritères et multi sources afin d’identifier les risques médicamenteux ou le médicament imputable à l’effet indésirable pour lequel le patient souffre (iii) de guider le médecin dans le choix du médicament le plus adapté en prenant en compte le terrain du patient. Posos améliore la qualité des soins et limite le risque iatrogène dans tous les services des établissements de santé. Plus de 35 000 médecins se sont déjà inscrits et utilisent Posos régulièrement.