{"id":10802,"date":"2024-02-08T16:24:56","date_gmt":"2024-02-08T16:24:56","guid":{"rendered":"https:\/\/novelis.io\/?post_type=research-lab&p=10802"},"modified":"2025-07-07T12:55:32","modified_gmt":"2025-07-07T12:55:32","slug":"decouvrez-les-differentes-applications-de-lia-en-sante-partie-1","status":"publish","type":"research-lab","link":"https:\/\/novelis.io\/fr\/research-lab\/decouvrez-les-differentes-applications-de-lia-en-sante-partie-1\/","title":{"rendered":"D\u00e9couvrez les diff\u00e9rentes applications de l’IA en sant\u00e9 – Partie 1"},"content":{"rendered":"\n

Mod\u00e8les de langage pour l’extraction de relations dans les textes cliniques<\/h3>\n\n\n\n

Perspectives cliniques : Exploiter les mod\u00e8les de langage pour l’extraction de relations dans les textes cliniques<\/p>\n\n\n\n

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L’extraction de relations consiste \u00e0 identifier les liens entre des entit\u00e9s nomm\u00e9es dans un texte. Dans le domaine clinique, cela permet de recueillir des informations pr\u00e9cieuses sur les maladies, sympt\u00f4mes, traitements et m\u00e9dicaments. Diff\u00e9rentes techniques sont utilis\u00e9es pour la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es et l’extraction de relations (syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles, apprentissage automatique et syst\u00e8mes hybrides).<\/p>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les de langage de grande taille (LLM) ont fortement influenc\u00e9 le domaine de l’apprentissage automatique, en particulier le traitement du langage naturel (NLP). Ces mod\u00e8les, form\u00e9s sur d’\u00e9normes volumes de donn\u00e9es textuelles, peuvent comprendre et g\u00e9n\u00e9rer du texte avec une grande pr\u00e9cision. Ils reconnaissent des mod\u00e8les complexes et des relations s\u00e9mantiques, g\u00e8rent diverses entit\u00e9s et sont adaptables \u00e0 diff\u00e9rents domaines et langues. Lorsqu’ils sont combin\u00e9s \u00e0 des heuristiques bas\u00e9es sur des invites et ajust\u00e9s avec des donn\u00e9es cliniques, ils sont particuli\u00e8rement efficaces pour la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es et l’extraction des relations.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Identifier les relations entre diff\u00e9rentes entit\u00e9s am\u00e9liore la compr\u00e9hension des liens entre les aspects de la sant\u00e9 d\u2019un patient, facilitant ainsi le d\u00e9veloppement d\u2019interventions efficaces. Par exemple, le soutien \u00e0 la d\u00e9cision clinique est renforc\u00e9 par l\u2019extraction de relations entre maladies, sympt\u00f4mes et traitements dans les dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques. De m\u00eame, identifier les interactions entre diff\u00e9rents m\u00e9dicaments contribue \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 des patients et optimise les traitements. L\u2019automatisation de la revue de litt\u00e9rature m\u00e9dicale permet \u00e9galement un acc\u00e8s rapide \u00e0 des informations pertinentes.<\/p>\n\n\n\n

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Correspondance entre patients et essais cliniques<\/h3>\n\n\n\n

Correspondance entre patients et essais cliniques avec des documents enrichis s\u00e9mantiquement<\/p>\n\n\n\n

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Le recrutement de patients \u00e9ligibles pour les essais cliniques est essentiel pour le progr\u00e8s des interventions m\u00e9dicales. Cependant, ce processus manuel est long. Une approche d\u00e9crite dans \u00ab\u00a0Matching Patients to Clinical Trials Using Semantically Enriched Document Representation\u00a0\u00bb automatise le recrutement en identifiant les patients qui remplissent les crit\u00e8res de s\u00e9lection \u00e0 partir de dossiers m\u00e9dicaux.<\/p>\n\n\n\n

Cette m\u00e9thode extrait des informations importantes des documents cliniques, fournit des preuves pour les d\u00e9cisions d’\u00e9ligibilit\u00e9 bas\u00e9es sur les crit\u00e8res d’inclusion\/exclusion et surmonte des d\u00e9fis tels que les variations de style de rapport gr\u00e2ce aux repr\u00e9sentations vectorielles s\u00e9mantiques provenant d\u2019ontologies de domaine. L\u2019ontologie SNOMED CT est utilis\u00e9e pour normaliser les documents cliniques, tandis que des articles de DBpedia \u00e9largissent les concepts en oncologie SNOMED CT. Une m\u00e9thode neuronale a surpass\u00e9 les mod\u00e8les conventionnels avec un score F1 impressionnant de 84 % pour 13 crit\u00e8res d\u2019\u00e9ligibilit\u00e9 diff\u00e9rents.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Cette recherche est un progr\u00e8s vers l\u2019am\u00e9lioration des processus de recrutement pour les essais cliniques, \u00e9conomisant du temps et ouvrant la voie \u00e0 une recherche et un d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments plus efficaces.<\/p>\n\n\n\n

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D’AlphaFold \u00e0 AlphaMissense<\/h3>\n\n\n\n

D\u2019AlphaFold \u00e0 AlphaMissense : mod\u00e8les pour les variations g\u00e9n\u00e9tiques<\/p>\n\n\n\n

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Les mutations faux-sens (missense) sont responsables de nombreuses maladies, telles que le syndrome de Marfan et la maladie de Huntington. Ces mutations provoquent un changement dans la s\u00e9quence d\u2019acides amin\u00e9s d\u2019une prot\u00e9ine, pouvant avoir des effets impr\u00e9visibles sur l\u2019organisme. Selon leur nature, les mutations faux-sens peuvent \u00eatre soit pathog\u00e8nes, soit b\u00e9nignes. Les variantes pathog\u00e8nes affectent significativement la fonction des prot\u00e9ines, entra\u00eenant des alt\u00e9rations du comportement g\u00e9n\u00e9ral de l\u2019organisme, tandis que les variantes b\u00e9nignes ont peu ou pas d\u2019effet.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Bien que plus de 4 millions de variantes faux-sens aient \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9es dans le g\u00e9nome humain, seules environ 2 % d’entre elles ont \u00e9t\u00e9 class\u00e9es de mani\u00e8re concluante comme pathog\u00e8nes ou b\u00e9nignes. La signification de la majorit\u00e9 de ces variantes reste inconnue, ce qui rend difficile la pr\u00e9diction de leurs implications cliniques. Par cons\u00e9quent, des efforts sont en cours pour d\u00e9velopper des m\u00e9thodes efficaces permettant de pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les implications cliniques de ces variantes.<\/p>\n\n\n\n

Le probl\u00e8me des mutations faux-sens pr\u00e9sente des similitudes avec celui du repliement des prot\u00e9ines, les deux cherchant \u00e0 am\u00e9liorer l’explicabilit\u00e9 et \u00e0 pr\u00e9dire les r\u00e9sultats en lien avec les variations de structure des acides amin\u00e9s. En 2018, DeepMind et l’EMBL-EBI ont lanc\u00e9 AlphaFold, un mod\u00e8le r\u00e9volutionnaire pour pr\u00e9dire les structures prot\u00e9iques, facilitant la pr\u00e9diction des structures de prot\u00e9ines \u00e0 partir de s\u00e9quences d\u2019acides amin\u00e9s jusque-l\u00e0 inaccessibles.<\/p>\n\n\n\n

En tirant parti de l’apprentissage par transfert sur des bases de donn\u00e9es publiques annot\u00e9es (comme BFD, MGnify et UniRef90), DeepMind a d\u00e9velopp\u00e9 AlphaMissense, une version am\u00e9lior\u00e9e d’AlphaFold qui atteint des pr\u00e9dictions de pointe sur ClinVar (une base de donn\u00e9es de mutations g\u00e9n\u00e9tiques) sans n\u00e9cessiter un entra\u00eenement explicite sur ces donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

L’outil est actuellement disponible sous forme de module compl\u00e9mentaire gratuit dans le logiciel Variant Effect Predictor.<\/p>\n\n\n\n

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Pr\u00e9sentation de GatorTronGPT<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

R\u00e9volutionner la documentation m\u00e9dicale : Pr\u00e9sentation de GatorTronGPT<\/p>\n\n\n\n

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GatorTronGPT est un mod\u00e8le IA avanc\u00e9, d\u00e9velopp\u00e9 par des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 de Floride en collaboration avec NVIDIA. Ce mod\u00e8le transforme la documentation m\u00e9dicale en permettant de cr\u00e9er des notes pr\u00e9cises. Son aptitude \u00e0 comprendre le langage m\u00e9dical complexe en fait un v\u00e9ritable atout.<\/p>\n\n\n\n

Ce mod\u00e8le de langage a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 \u00e0 l\u2019aide de l\u2019architecture GPT-3. Il a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es, incluant des textes cliniques d\u00e9personnalis\u00e9s de l\u2019Universit\u00e9 de Floride Health et divers textes en anglais issus du jeu de donn\u00e9es Pile. GatorTronGPT a ensuite \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour deux t\u00e2ches importantes en traitement du langage naturel biom\u00e9dical : l\u2019extraction de relations biom\u00e9dicales et le questionnement.<\/p>\n\n\n\n

Un test de Turing a \u00e9t\u00e9 men\u00e9 pour \u00e9valuer la performance de GatorTronGPT. Dans ce test, le mod\u00e8le a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 des paragraphes de texte clinique synth\u00e9tique, qui ont \u00e9t\u00e9 m\u00e9lang\u00e9s avec des paragraphes r\u00e9dig\u00e9s par des m\u00e9decins de l\u2019Universit\u00e9 de Floride Health. La t\u00e2che consistait \u00e0 identifier les paragraphes \u00e9crits par des humains et ceux g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par le mod\u00e8le, en fonction de la qualit\u00e9 du texte, de la coh\u00e9rence et de la pertinence. M\u00eame des m\u00e9decins exp\u00e9riment\u00e9s n’ont pas pu faire la diff\u00e9rence, ce qui d\u00e9montre la haute qualit\u00e9 des productions de GatorTronGPT.<\/p>\n\n\n\n

Propuls\u00e9 par le cadre GPT-3 d\u2019OpenAI, GatorTronGPT a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur le superordinateur HiPerGator, avec le soutien de NVIDIA.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> En reproduisant les comp\u00e9tences r\u00e9dactionnelles des cliniciens, GatorTronGPT permet aux professionnels de sant\u00e9 de gagner du temps, de r\u00e9duire l\u2019\u00e9puisement professionnel et de se concentrer davantage sur les soins aux patients.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":10771,"template":"","categories":[510],"custom_tag":[],"class_list":["post-10802","research-lab","type-research-lab","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-lab-news-2"],"acf":{"externel_link":"","summary":"","filter_opacity":"70","subtitle":"","reading_time":"","authors":"","document_to_download":{"upload_a_file":false,"download_without_form":false,"file":false,"url":""},"show_recent_block_on_the_bottom_of_the_page":false},"yoast_head":"\nD\u00e9couvrez les diff\u00e9rentes applications de l'IA en sant\u00e9 - Partie 1<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Dans cet article vous allez d\u00e9couvrir les Mod\u00e8les de langage pour l'extraction de relations dans les textes cliniques\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/novelis.io\/fr\/research-lab\/decouvrez-les-differentes-applications-de-lia-en-sante-partie-1\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"D\u00e9couvrez les diff\u00e9rentes applications de l'IA en sant\u00e9 - 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