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Meilleur article scientifique de l’année 2015 par l’association internationale d’informatique médicale

Antoine Doucet, chercheur au L3i de l’Université de La Rochelle, co-auteur du meilleur article scientifique 2015 sur PubMed et Web of Science, selon l’association internationale d’informatique médicale.

Gaël Lejeune, Romain Brixtel, Antoine Doucet, Nadine Lucas, Multilingual event extraction for epidemic detection, in the Artificial Intelligence in Medicine (AIIM) Journal, 65 (2), Elsevier, 2015.

Nommé meilleur article par l’association internationale d’informatique médicale dans le yearbook of medical informatics, chapitre « public health and epidemiology » (santé publique et épidémiologie).

Résumé de l’article

En veille épidémiologique, il faut permettre aux autorités sanitaires de détecter les informations concernant la propagation de maladies infectieuses le plus tôt possible. Cependant, les méthodes usuelles d’analyse de presse en ligne s’appuient sur une analyse linguistique du contenu qui requiert des outils dépendants de la langue. Or, pour beaucoup de langues, ces outils sont peu performants voire inexistants. De ce fait, les approches classiques de veille épidémiologique ne sont en mesure de traiter que quelques langues.

Partant du postulat que les évènements sont d’abord signalés dans la langue du lieu où ils se déroulent, cet article présente une technique d’analyse de données massives conçue pour la détection d’évènements épidémiologiques dans la presse en ligne dans n’importe quelle langue de façon uniforme. Elle fonctionne sans entraînement et s’appuie sur des principes rhétoriques et universels du style journalistique.

DAnIEL, notre méthode de détection d’évènements capable de couvrir la presse écrite dans toutes les langues du monde est décrit en détail dans l’article, et nous démontrons par ailleurs que notre approche permet de détecter les évènements épidémiologiques plus tôt que le réseau de vigilance de référence ProMED-mail.


« DaNIEL traite toutes les langues… dans tous les alphabets »

Sélection 2015 du meilleur article sur PubMed et Web of Science

  • 1272 candidats sélectionnés sur PubMed et Web of Science
  • 132 ont fait l’objet de relectures spécifiques
  • 14 finalistes ont fait l’objet de nouvelles relectures complémentaires
  • 3 meilleurs articles, dont l’article d’Antoine Doucet du L3i de l’Université de La Rochelle, co-auteur avec Gaël Lejeune, Romain Brixtel et Nadine Lucas
publié le mardi 24 janvier 2017