Analyse des adjectifs d’un corpus médical à l’aide d’outils de traitement automatique des langues
Il a été mis en évidence une importante variabilité dans les diagnostics fournis par des experts médicaux dans le domaine de l’histopathologie, à partir d’observations macroscopiques et microscopiques d’images de tumeurs du sein. Le manque de reproductibilité dans l’identification de caractéristique...
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| Publié: |
2000
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| Accès en ligne: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
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cairn-RFLA_052_0151RFLARevue française de linguistique appliquée https://shs.cairn.info/revue-francaise-de-linguistique-appliquee-2000-2-page-151?lang=fr https://doi.org/10.3917/rfla.052.0151 Analyse des adjectifs d’un corpus médical à l’aide d’outils de traitement automatique des langues Normand, SylvieBourigault, Didier2000 fre Revue française de linguistique appliquée | V | 2 | 2000-12-01 | p. 151-160 | 1386-1204 RFLA_05221 Il a été mis en évidence une importante variabilité dans les diagnostics fournis par des experts médicaux dans le domaine de l’histopathologie, à partir d’observations macroscopiques et microscopiques d’images de tumeurs du sein. Le manque de reproductibilité dans l’identification de caractéristiques morphologiques est en partie dû à une différence de niveau d’expertise des différents spécialistes et à une interprétation subjective des images. En tant que linguistes et développeurs de systèmes de traitement automatique des langues (TAL), nous avons engagé une collaboration avec l’équipe d’informatique médicale de l’Hôpital Broussais consistant à explorer une nouvelle manière d’acquérir un glossaire médical selon une méthodologie à base de corpus. Notre travail porte essentiellement sur les adjectifs dans la mesure où cette catégorie linguistique est fortement impliquée dans l’évaluation. Les premiers résultats de cette étude montrent la pertinence d’une approche à base de corpus pour capter les interprétations « subjectives » données par les spécialistes lors de l’analyse d’images microscopiques.Divergent descriptions of histopathologic images induce inter- and intra-observer variability in diagnosis based on the observation of breast tumours images. The lack of reproducibility in identifying specific morphological features is partly due to varying levels of expertise among pathologists and to differences in subjective analysis and comprehension of pathological images. As linguists and developers of Natural Language Processing (NLP) systems, we started a collaboration with the Medical Informatics Department at the Broussais Hospital in order to explore a new way for corpus-based medical glossary acquisition. We focused our analysis on adjectives because they are the main linguistic category involved in the evaluation process. The first results of this study show the relevance of a corpus-based approach to cope with the "subjective" interpretations given by pathologists when they analyse microscopic images.Cairn free access |
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Il a été mis en évidence une importante variabilité dans les diagnostics fournis par des experts médicaux dans le domaine de l’histopathologie, à partir d’observations macroscopiques et microscopiques d’images de tumeurs du sein. Le manque de reproductibilité dans l’identification de caractéristiques morphologiques est en partie dû à une différence de niveau d’expertise des différents spécialistes et à une interprétation subjective des images. En tant que linguistes et développeurs de systèmes de traitement automatique des langues (TAL), nous avons engagé une collaboration avec l’équipe d’informatique médicale de l’Hôpital Broussais consistant à explorer une nouvelle manière d’acquérir un glossaire médical selon une méthodologie à base de corpus. Notre travail porte essentiellement sur les adjectifs dans la mesure où cette catégorie linguistique est fortement impliquée dans l’évaluation. Les premiers résultats de cette étude montrent la pertinence d’une approche à base de corpus pour capter les interprétations « subjectives » données par les spécialistes lors de l’analyse d’images microscopiques. |
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