Organisation du workshop "Artificial Intelligence and One Health Workshop"
Mood Project - Univ. Murdoch - Digitag - IEEE
Description
L'interdépendance de la santé humaine, de la santé animale et de l'environnement montre que l'amélioration des résultats en matière d'épidémiologie nécessite une approche holistique prenant en compte la santé de l’ensemble des êtres vivants et des écosystèmes. Cet atelier vise à rassembler des experts et des parties prenantes des domaines de l'intelligence artificielle et de la santé afin de discuter et d'explorer les façons dont l'intelligence artificielle peut être utilisée pour améliorer les résultats en matière de santé :
- Développer des outils alimentés par l'IA pour prédire et prévenir les épidémies.
- Développer des stratégies d'intégration de l'IA dans les systèmes et flux de travail existants en matière de soins et de protection de l'environnement.
- Des études de cas pour illustrer les applications pratiques de l'IA dans le domaine de la santé.
Cet atelier d'une demi-journée est l'occasion d'échanger des connaissances, des idées et des bonnes pratiques, et de favoriser les collaborations pour faire progresser les solutions basées sur l'IA afin de promouvoir une seule santé.
Le workshop était composé d’une demi-journée de séminaire suivie d’une seconde demi-journée dédiée à des travaux pratiques "NLP for one health: From BERT to ChatGPT" animés par Maguelonne Teisseire et Rémy Decoupes, membre de l’UMR TETIS.
L'objectif était d'utiliser les modèles de langues (BERT et ChatGPT notamment) pour faire de la détection précoce d'épidémie à partir de la presse media ou scientifique.
L'objectif était d'utiliser les modèles de langues (BERT et ChatGPT notamment) pour faire de la détection précoce d'épidémie à partir de la presse media ou scientifique.
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