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Ivan Lerner Doctorant |
Email : ivan.lerner [at] inria.fr Site personnel : Google Scholar page Bio : J’ai suivi un double cursus en médecine et en sciences à l’Université de Paris, poussé par ma curiosité pour la cognition et les neurosciences. J’ai donc fait mon master 2 en neurosciences cognitives à l’ENS et plusieurs stages médicaux en neurologie et en psychiatrie. J’ai finalement opté pour une spécialisation en santé publique, car mon intérêt évoluait davantage vers la compréhension et l’abstraction des principes d’apprentissage, et leur implémentation dans des machines. En effet, la santé publique aborde les questions médicales au niveau de la population, et je pensais que l’apprentissage automatique serait naturellement utile.Pendant mon internat en santé publique, j’ai mené des projets de recherche en collaboration, en informatique médicale (2 publications NLP : classification de résumés d’essais cliniques à inclure dans des revues, extraction d’entités cliniques à partir de dossiers médicaux), en biostatistique (présentation orale à l’ISCB : étude de simulation montrant les liens entre les risques instantanés non proportionnels et les critères composites dans la régression de Cox) et en épidémiologie (en cours de soumission : valeur pronostique de la troponine dans la population).Pour donner un sens à des expériences aussi diverses, il fallait un cadre théorique unificateur que j’ai trouvé dans la théorie de la causalité en assistant à une conférence de Peters.J’ai maintenant commencé un doctorat à temps partiel sur l’apprentissage automatique pour la santé (superviseurs Francis Bach et Anita Burgun), où je travaille sur le développement d’algorithmes d’apprentissage de la structure pour les données des dossiers médicaux électroniques, ce qui, selon moi, est essentiel pour réaliser un apprentissage par transfert robuste. Parallèlement, j’occupe un poste d’assistant hospitalo-universitaire au Département d’informatique médicale de l’Hôpital Européen Georges Pompidou, où j’apporte mon expertise à des projets de recherche locaux, et j’enseigne aux étudiants en médecine de l’Université de Paris. |
Projets de recherche
Publications
2023
Conference papers
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- Antoine Neuraz, Ivan Lerner, Olivier Birot, Camila Arias, Larry Han, et al.. TAXN: Translate Align Extract Normalize, a multilingual extraction tool for clinical texts. MedInfo 2023 – the 19th world congress on Medical and Health Informatics, International Medical Informatics Association (IMIA), Jul 2023, Syndney, Australia. ⟨hal-04069590⟩
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2022
Journal articles
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- Jean-Philippe Empana, Ivan Lerner, Marie-Cécile Perier, Catherine Guibout, Patricia Jabre, et al.. Ultrasensitive Troponin I and Incident Cardiovascular Disease. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology, 2022, 42 (12), pp.1471-1481. ⟨10.1161/ATVBAHA.122.317961⟩. ⟨hal-04244993⟩
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- Jean-Philippe Empana, Ivan Lerner, Eugenie Valentin, Fredrik Folke, Bernd Böttiger, et al.. Incidence of Sudden Cardiac Death in the European Union. Journal of the American College of Cardiology, 2022, 79 (18), pp.1818-1827. ⟨10.1016/j.jacc.2022.02.041⟩. ⟨hal-04245023⟩
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- Ivan Lerner, Arnaud Serret-Larmande, Bastien Rance, Nicolas Garcelon, Anita Burgun, et al.. Mining Electronic Health Records for Drugs Associated With 28-day Mortality in COVID-19: Pharmacopoeia-wide Association Study (PharmWAS). JMIR Medical Informatics, 2022, 10 (3), pp.e35190. ⟨10.2196/35190⟩. ⟨hal-03792405v2⟩
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- Alexandre Kalimouttou, Ivan Lerner, Chérifa Cheurfa, Anne-Sophie Jannot, Romain Pirracchio. Machine-learning-derived sepsis bundle of care. Intensive Care Medicine, In press, ⟨10.1007/s00134-022-06928-2⟩. ⟨hal-03911622⟩
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Book sections
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- Marc Vincent, Maxime Douillet, Ivan Lerner, Antoine Neuraz, Anita Burgun, et al.. Using Deep Learning to Improve Phenotyping from Clinical Reports. MEDINFO 2021: One World, One Health – Global Partnership for Digital Innovation, IOS Press, 2022, Studies in Health Technology and Informatics, ⟨10.3233/SHTI220079⟩. ⟨hal-03880500⟩
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- Marc Vincent, Maxime Douillet, Ivan Lerner, Antoine Neuraz, Anita Burgun, et al.. Using Deep Learning to Improve Phenotyping from Clinical Reports. MEDINFO 2021: One World, One Health – Global Partnership for Digital Innovation, IOS Press, 2022, Studies in Health Technology and Informatics, ⟨10.3233/SHTI220079⟩. ⟨hal-03887001⟩
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2021
Journal articles
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- Yannis Lombardi, Loris Azoyan, Piotr Szychowiak, Ali Bellamine, Guillaume Lemaitre, et al.. External validation of prognostic scores for COVID-19: a multicenter cohort study of patients hospitalized in Greater Paris University Hospitals. Intensive Care Medicine, 2021, 47 (12), pp.1426-1439. ⟨10.1007/s00134-021-06524-w⟩. ⟨hal-03967472v2⟩
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- Laurent Chouchana, Nathanaël Beeker, Nathanaël Beeker, Nicolas Garcelon, Nicolas Garcelon, et al.. Association of Antihypertensive Agents with the Risk of In-Hospital Death in Patients with Covid-19. Cardiovascular Drugs and Therapy, 2021, 36 (3), pp.483-488. ⟨10.1007/s10557-021-07155-5⟩. ⟨hal-04360151⟩
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- Jordan Jouffroy, Sarah Feldman, Ivan Lerner, Bastien Rance, Anita Burgun, et al.. Hybrid Deep Learning for Medication-Related Information Extraction From Clinical Texts in French: MedExt Algorithm Development Study. JMIR Medical Informatics, 2021, 9 (3), pp.e17934. ⟨10.2196/17934⟩. ⟨hal-03476758⟩
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2020
Journal articles
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- Sébastien Czernichow, Nathanael Beeker, Claire Rives‐lange, Emmanuel Guerot, Jean‐luc Diehl, et al.. Obesity Doubles Mortality in Patients Hospitalized for Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 in Paris Hospitals, France: A Cohort Study on 5,795 Patients. Obesity, 2020, 28 (12), pp.2282-2289. ⟨10.1002/oby.23014⟩. ⟨hal-03677189⟩
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- Sébastien Czernichow, Nathanael Beeker, Claire Rives-Lange, Emmanuel Guerot, Jean‐luc Diehl, et al.. Obesity Doubles Mortality in Patients Hospitalized for Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 in Paris Hospitals, France: A Cohort Study on 5,795 Patients. Obesity, 2020, 28 (12), pp.2282-2289. ⟨10.1002/oby.23014⟩. ⟨hal-03967463⟩
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- Ivan Lerner, Nicolas Paris, Xavier Tannier. Terminologies augmented recurrent neural network model for clinical named entity recognition. Journal of Biomedical Informatics, 2020, 102, pp.103356. ⟨10.1016/j.jbi.2019.103356⟩. ⟨hal-02428771⟩
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- Antoine Neuraz, Ivan Lerner, William Digan, Nicolas Paris, Rosy Tsopra, et al.. Natural Language Processing for Rapid Response to Emergent Diseases: Case Study of Calcium Channel Blockers and Hypertension in the COVID-19 Pandemic. Journal of Medical Internet Research, 2020, 22 (8), pp.e20773. ⟨10.2196/20773⟩. ⟨hal-03119925⟩
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- Antoine Neuraz, Ivan Lerner, William Digan, Nicolas Paris, Rosy Tsopra, et al.. Natural Language Processing for Rapid Response to Emergent Diseases: Case Study of Calcium Channel Blockers and Hypertension in the COVID-19 Pandemic. Journal of Medical Internet Research, 2020, 22 (8), pp.e20773. ⟨10.2196/20773⟩. ⟨hal-03738905⟩
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Preprints, Working Papers, …
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- Emilie Sbidian, Julie Josse, Guillaume Lemaître, Imke Mayer, Melodie Bernaux, et al.. Hydroxychloroquine with or without azithromycin and in-hospital mortality or discharge in patients hospitalized for COVID-19 infection: a cohort study of 4,642 in-patients in France. 2020. ⟨hal-02995319⟩
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2019
Journal articles
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- Ivan Lerner, Perrine Créquit, Philippe Ravaud, Ignacio Atal. Automatic screening using word embeddings achieved high sensitivity and workload reduction for updating living network meta-analyses. Journal of Clinical Epidemiology, 2019, 108, pp.86 – 94. ⟨10.1016/j.jclinepi.2018.12.001⟩. ⟨hal-03486140⟩
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Preprints, Working Papers, …
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- Xavier Tannier, Nicolas Paris, Hugo Cisneros, Christel Daniel, Matthieu Doutreligne, et al.. Hybrid Approaches for our Participation to the n2c2 Challenge on Cohort Selection for Clinical Trials. 2019. ⟨hal-02406975⟩
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