Intelligent Processing of Medical Documents Using Deep Learning.

Abstract

Intelligent medical document processing has become essential for improving clinical workflows and supporting timely, evidence-based medical decisions. The increasing volume and complexity of clinical data present significant challenges in the healthcare domain, particularly in organizing, interpreting, and leveraging this information effectively. The initial part of our discussion focuses on the use of Optical Character Recognition (OCR) for digitizing unstructured clinical texts, often derived from scanned records, and Natural Language Processing (NLP) for extracting meaningful insights from this textual content. The second part of this dissertation is dedicated to the latest research in analyzing complex medical documents using multi-label classification techniques, which allow the identification of multiple relevant clinical labels per document. Powered by advanced deep learning models, this dissertation focuses on interpreting, extracting, and classifying medical information with enhanced efficiency, accuracy, and scalability.****

Le traitement intelligent des documents médicaux est devenu essentiel pour améliorer les flux de travail cliniques et soutenir des décisions médicales éclairées et prises en temps opportun. L’augmentation du volume et de la complexité des données cliniques représente un défi majeur pour le secteur de la santé, en particulier lorsqu’il s’agit d’organiser, d’interpréter et d’exploiter efficacement ces informations. La première partie de notre étude se concentre sur l’utilisation de l’Optical Character Recognition (OCR) pour numériser les textes cliniques non structurés, souvent issus de documents numérisés, ainsi que sur le Natural Language Processing (NLP) pour extraire des informations pertinentes de ce contenu textuel. La seconde partie de cette dissertation est consacrée aux travaux de recherche les plus récents portant sur l’analyse de documents médicaux complexes à l’aide de techniques de classification multi‑étiquette, qui permettent d’identifier plusieurs étiquettes cliniques pertinentes par document. S’appuyant sur des modèles avancés d’apprentissage profond, cette dissertation se focalise sur l’interprétation, l’extraction et la classification d’informations médicales avec une efficacité, une précision et une scalabilité accrues.