!! ANNULEE FAUTE DE PARTICIPANTS - Ecole d'été 2023 sur le Text Mining et l'analyse de données médicales en Python

[5 jours] - [débute le 11-09-2023 à 09:00] - [Français] - [Louvain-la-Neuve]

Objectifs de la formation
Cette école d’été a pour objectif d’initier les participant·es au text mining dans un cadre d’analyse de données médicales en les introduisant à différents usages possibles des techniques de TAL. Des techniques issues du machine learning, mais aussi des approches plus linguistiques seront abordées au travers d’objectifs concrets, tels que la détection et la normalisation d’entités médicales. Ces différentes tâches seront réalisées à l’aide du langage de programmation Python, qui est l’un des langages de programmation de référence en data science.

Le programme sera divisé en modules, qui mêleront à la fois théorie et pratique. L’ensemble offrira une chaîne de traitement complète en text mining.

Prérequis
Les participant·es devront posséder de bonnes connaissances en programmation en général. Des connaissances de base en Python peuvent être utiles.
Une formation d'initiation au langage Python est dès lors proposée en amont de l'école d'été afin de rendre celle-ci accessible au plus grand nombre. Elle sera donnée les 7 et 8 septembre 2023. Informations disponibles ici.

Contenu

• Modèles de langue et fine-tuning
  • Les modèles de langue encodent, de façon latente et probabiliste, un large ensemble de caractéristiques linguistiques (morphologie, relations syntaxiques et concepts sémantiques) en s’appuyant sur la distribution de mots dans un ensemble de documents. Ces modèles sont utilisés dans un nombre très important de tâches en traitement automatique des langues. Les approches neuronales génèrent et emploient de tels modèles (BERT, GPT…) qui servent, en text mining, par exemple à classifier des documents et des séquences de mots, ou à calculer la similarité entre des documents. Le/la participant·e sera initié·e à certains modèles de langues, à leur entraînement et à leur fine-tuning.
• Classification
  • Le/la participant·e sera confronté·e aux enjeux et défis des méthodes de classification pour la détection de caractéristiques dans les textes (ex. identification du domaine médical traité, diagnostic sur la base de textes, etc.). Il/elle pourra se rendre compte des difficultés liées à la définition et à l’annotation de classes, mais aussi à la création et à la manipulation d’un grand nombre de variables linguistiques. Le module présentera la méthodologie de conception et d’évaluation de modèles de classification spécifiques au TAL et au Deep learning.
• Étiquetage automatique
  • Le/la participant·e découvrira des techniques essentielles d’étiquetage automatique des textes, en particulier l’attribution, à chaque mot du texte, d’une partie du discours (ex. verbe, nom, adjectif, etc.) et l’identification d’entités nommées (ex. pathologies, résultats cliniques, dates, etc.) pour la recherche d’information.
• Normalisation
  • La multiplication des sources d’information médicale représente un défi pour les spécialistes de la santé. L’exploitation de ces données demeure en effet ardue, car une grande partie de l’information qui y est enregistrée l’est sous la forme de texte libre plus ou moins structuré. Dans ce contexte, ce module introduira les participant·es aux enjeux, défis et techniques de TAL mobilisables pour améliorer l’interopérabilité des bases de données médicales au sens large, et ainsi faciliter l’échange de connaissance entre différents services et/ou institutions de soin.
• Exploitation des données
  • Le/la participant·e sera sensibilisé·e à différents usages possibles des connaissances générées par les techniques vues au long des différents modules. À ce titre, il/elle découvrira différents outils et ressources utilisables dans une démarche d’analyse et d’exploration des données (représentation graphique, création de cohortes de patients...).

Lieu
Louvain-la-Neuve : SOCRATE 031-032 - Localiser l'adresse sur Google Maps
(Cette salle est climatisée. Prévoyez de quoi vous couvrir !)
- Place Cardinal Mercier, 10-12 - Rez-de-chaussée -

Public
Cette école d'été est accessible à tous moyennant inscription et paiement préalables. Reconnue par l'IABE, l'école d'été donne lieu à des points CPD (6.5/jour).

Plage horaire de la formation
11-09-2023 de 09:00 à 17:30
12-09-2023 de 09:00 à 17:30
13-09-2023 de 09:00 à 17:30
14-09-2023 de 09:00 à 17:30
15-09-2023 de 09:00 à 17:30

Tarif
Membre UCLouvain, Facture honorée par une université, Etudiant UCLouvain, Chercheur : 100 euros par jour soit un total de 500 euros
Entreprise, Membre des Cliniques UCLouvain, Particulier, Demandeur demploi : 250 euros par jour soit un total de 1250 euros

Aide financière
Cette formation est agréée chèques-formation de la Région Wallonne.
Si vous souhaitez utiliser des chèques-formation dans le cadre de votre inscription, veuillez prendre contact avec notre secrétariat. Merci de consulter préalablement la page suivante pour de plus amples informations.

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