{"id":879,"date":"2023-07-12T20:47:16","date_gmt":"2023-07-12T20:47:16","guid":{"rendered":"https:\/\/d2pho58alywaeq.cloudfront.net\/?post_type=initiatives&p=879"},"modified":"2024-05-10T16:48:31","modified_gmt":"2024-05-10T16:48:31","slug":"covid-long-hauler-project","status":"publish","type":"initiatives","link":"https:\/\/aiwithroche.ca\/fr\/initiatives\/covid-long-hauler-project\/","title":{"rendered":"Projet sur les sympt\u00f4mes persistants de la COVID"},"content":{"rendered":"\n
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< Back to Initiatives & Events<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Projet sur les sympt\u00f4mes persistants de la COVID<\/h1>\n\n\n

En cours<\/em><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n\n

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Depuis le d\u00e9but de la pand\u00e9mie de COVID-19, les m\u00e9dias sociaux servent de plateformes d\u2019\u00e9change de t\u00e9moignages et d\u2019exp\u00e9riences en temps r\u00e9el. Cette mine de renseignements pourrait \u00e9galement s\u2019av\u00e9rer utile pour les chercheurs qui travaillent sur les s\u00e9quelles de phase post-aigu\u00eb du SRAS-CoV-2 (syndrome post-COVID), commun\u00e9ment surnomm\u00e9e la COVID longue. Pour mieux utiliser les donn\u00e9es partag\u00e9es sur les r\u00e9seaux sociaux, nous proposons d\u2019employer des m\u00e9thodes d\u2019extraction d\u2019entit\u00e9s, qui serviront \u00e0 \u00e9tablir des renseignements cliniques, puis \u00e0 d\u00e9finir les t\u00e2ches en aval. Ces travaux tiennent compte de l\u2019\u00e9cart entre nos mod\u00e8les avanc\u00e9s de reconnaissance d\u2019entit\u00e9s et l\u2019extraction d\u2019entit\u00e9s cliniquement pertinentes, qui pourraient servir \u00e0 expliquer la collecte de renseignements utiles \u00e0 partir des donn\u00e9es de Twitter. Nous proposons ensuite une approche destin\u00e9e \u00e0 combler cet \u00e9cart en utilisant les outils configurables que nous poss\u00e9dons d\u00e9j\u00e0, ainsi que des ensembles de donn\u00e9es, pour enrichir les capacit\u00e9s de ces mod\u00e8les. Vous trouverez le code de ces travaux \u00e0 https:\/\/github.com\/VectorInstitute\/ProjectLongCovid-NER<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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