Présentation
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...
Salvato in:
| Autori principali: | , |
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| Natura: | Article ou chapitre numérique |
| Lingua: | Français |
| Pubblicazione: |
2001
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| Accesso online: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Riassunto: | 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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