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Extraire et structurer l’information : IA générative et analytique, et application à la pharmacologie| title | Extraire et structurer l’information : IA générative et analytique, et application à la pharmacologie |
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| start_date | 2024/10/18 |
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| schedule | 14h-15h |
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| online | no |
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| location_info | A118 |
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| summary | Les plantes médicinales sont largement utilisées par les patients, avec ou sans conseil professionnel. Les remèdes naturels ont en effet la réputation d'être sains et sans danger, et sont parfois opposés à la médecine conventionnelle. Cependant, les plantes sont composées d'une multitude de molécules susceptibles d'interagir entre elles, avec la physiologie du consommateur ou même avec d'autres traitements. Les interactions plante-médicament, si elles sont relativement rares, peuvent avoir de graves conséquences sur la santé des patients.
Pour permettre aux professionnels de santé --- parfois peu formés à ces problématiques --- de gérer ces interactions, une analyse approfondie de la littérature scientifique est nécessaire. Cette tâche est lourde et complexe, et l'existence de bases de données regroupant ces informations de manière fiable est d'une grande aide pour les praticiens. Cependant, remplir et maintenir à jour ces bases de données requiert énormément de temps et d'argent. La quantité d'articles présents dans la littérature augmente exponentiellement, de même que l'effort requis pour les synthétiser. Heureusement, les progrès continus dans le domaine de l'intelligence artificielle et du traitement du langage permettent de soulager les curateurs dans cette tâche.
Dans cette présentation, je donnerai un aperçu de comment les progrès dans le domaine de l'intelligence artificielle permettent de faciliter cette recherche d'information, et donc d'améliorer la prise en charge des patients. Je partirai des méthodes symboliques pour me diriger vers les méthodes plus récentes de Machine Learning, et partagerai ma vision de pharmacien des perspectives offertes par le nouveau paradigme qu'est l'intelligence artificielle générative. |
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| responsibles | Gao, Cui |
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Workflow history| from state (1) | to state | comment | date |
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| submitted | published | | 2024/10/16 15:00 UTC |
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