Helena Deus

Chercheur principal en technologie

« Si l'apprentissage machine pouvait améliorer la qualité de la science, cela aurait des effets incroyables sur le coût et la vitesse de fabrication des médicaments. »

Helena Deus

Je suis biologiste de formation et j'ai intégré Elsevier afin d'établir des liens entre le travail que nous effectuons dans les domaines des sciences de la vie et de la santé et l'apprentissage machine. L'un des modèles sur lesquels je travaille sera capable d'identifier si une phrase issue d'un résumé est un résultat, une méthode, une hypothèse ou un objectif.  Cela est important pour comparer les articles entre eux et comprendre la validité de la base scientifique. La non-reproductibilité est un problème important ayant de profondes répercussions sur les compagnies pharmaceutiques qui ne peuvent pas toujours faire confiance aux travaux de recherche récemment effectués par des universitaires et qui doivent souvent reprendre toute l'étude. Si l'apprentissage machine pouvait améliorer la qualité de la science, cela aurait des effets incroyables sur le coût et la vitesse de fabrication des médicaments.

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Helena Deus est Chercheur principale en technologie du groupe Labs d'Elsevier où elle mène des recherches et met au point de nouvelles technologies destinées à améliorer la transmission des connaissances.

En savoir plus sur l'apprentissage machine grâce à nos employés

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Ce que j'apprécie le plus dans le fait de travailler sur l'apprentissage machine chez Elsevier, c'est que nous pouvons associer la théorie à la pratique.. — Georgios Tsatsaronis, Principal spécialiste en TALN
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Le défi à relever avec l'automatisation de la technologie des soins de santé est que l'enjeu est très important puisque des vies sont en jeu.. — Sujit Pal, Directeur de recherche en technologie
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Les données que nous possédons chez Elsevier sont une mine d'or d'informations intelligentes et intéressantes.. — Deep Kayal, Ingénieur en apprentissage machine
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