Ce projet consiste en un catalogue de notebooks d'entrée de gamme dédié à la formation de professionnels de santé. Il permet la classification de médicaments et l'analyse de données médicales.

Le projet SMT-CCAM_owl est une application dédiée à la gestion de la nomenclature CCAM (Classification Commune des Actes Médicaux). Il permet de créer et gérer des actions et procédures médicales, de les associer à des activités et phases, et de gérer les incompatibilités et modalités d'accès.

Le projet MML-classification permet de définir des modèles de machine learning à des fins de classification, en spécifiant des jeux de données d'entrée et en configurant des algorithmes de classification. Il offre également des options de validation croisée.

Plateforme publique dédiée à la gestion, la publication et l'interopérabilité des terminologies médicales et sanitaires en France. Elle propose des outils pour explorer, télécharger et utiliser des classifications comme la SNOMED CT, la CIM-10 ou la CIM-11, ainsi que des services d'alignement et de traduction assistée par intelligence artificielle pour faciliter l'échange de données entre professionnels de santé.

Le projet text-classification est un outil d'analyse et de traitement automatique de texte. Il permet de classer, catégoriser et analyser le contenu de données textuelles, offrant ainsi des informations précieuses pour la prise de décision et l'automatisation des processus.

Ce projet est un classificateur automatique de données textuelles basé sur des modèles de langage (LLMs). Il permet de catégoriser et d'analyser le sens de texte brut pour faciliter le tri et le traitement de grandes quantités de données.

Projet de classification d'images utilisant le modèle Yolo-Classification sur un serveur Debian 12 Bookworm avec une carte graphique NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER. Les données utilisées pour l'entraînement du modèle sont disponibles à l'adresse <https://src.koda.cnrs.fr/lamop/yolo-classification/-/tree/main/Data?ref_type=heads>

Outil de conversion, classification et édition d'ontologies médicales basé sur le SNOMED OWL Toolkit de la SNOMED International, adapté aux besoins du SMT.

Bibliothèque Java permettant de classer des textes selon la catégorie de sentiment exprimé. Utilise Weka, tt4j et TreeTagger pour l'analyse linguistique et statistique.