Raphaël Chevrier

Contact

Raphaël Chevrier, MDMédecin interne de recherche et médecin clinicien
Groupe: Sémantique médicale et analyse linguistique
E-Mail: Raphael.Chevrier@hcuge.ch
Web: https://ch.linkedin.com/in/raphaël-chevrier-a376781b

 

 

Curriculum vitae

Raphaël a étudié la médecine à l’université de Genève. C’est durant cette période qu’il développe un intérêt pour l’informatique médicale. Durant ces études, il a notamment la chance d’effectuer un stage de recherche sous la supervision de S. Meystre MD, PhD dans le département d’informatique biomédicale de l’université de Utah, USA. Après l’obtention de son diplôme de médecin en 2011, Raphaël travaille à l’hôpital de Morges en médecine interne et urgences avant de partir à Londres où il poursuit sa formation clinique en médecine aigue puis en soins intensifs au King’s College Hospital.
En fin 2016, il rentre en Suisse et débute son emploi actuel aux HUG où il travaille à 50% comme chercheur dans le domaine de l’informatique médicale (SIMED) et à 50% comme clinicien dans le service de médecine interne (SMIG).

Domaines de recherche

  • Partage de données cliniques : Développement d’une plate-forme web (i2b2) destinée à l’amélioration des capacités de recherche clinique en Suisse (Swiss Personalized Health Network – SPHN) en permettant l’interrogation simultanée de multiples bases de données hospitalières
  • Anonymisation et protection de la confidentialité des données médicales
  • Traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing - NLP)
  • Systèmes d’aide à la décision (Clinical Decision Support Systems – CDSS)

Publications (sélection)

  • Chevrier, R.D., Child, K., Shah, S., Best, T. & Hopkins, P (2015): Baseline observation of performance and interprofessional utilisation of institutional hospital electronic technologies to access and communicate key clinical information in a central london teaching hospital critical care unit. Int Care Med Exp.
  • Chevrier, R.D., Jaques, D. & Lovis, C (2011): Architecture of a decision support system to improve clinicians' interpretation of abnormal liver function tests. Stud Health Technol Inform, Vol. 169, pp. 195-199.
  • Meystre, S.M., Lee, S., Jung, C.Y. & Chevrier, R.D. (2011): Common data model for natural language processing based on two existing standard information models: CDA+GrAF. J Biomed Inform.
Dernière mise à jour : 08/03/2017