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Dimitri PHILOPOULOS

Avocat et Docteur en médecine

Défense de victimes d'erreurs médicales
22 av. de l'Observatoire - 75014 PARIS
Tél. 01 46 72 37 80

Video: La prédiction des arrêts de la Cour de cassation permet de conseiller les victimes d'erreur médicale

L'intelligence artificielle est employée par des avocats en droit de la santé afin de prédire les arrêts de la Cour de cassation : ceci permet par exemple de conseiller les parents d'enfants victimes d'une erreur médicale lors de l'accouchement et la naissance.

La prédiction des arrêts de la Cour de cassation permet de conseiller les victimes d'erreur médicale


La présente vidéo concerne la justice prédictive notamment la prédiction de toutes les arrêts de la Cour de cassation (cassation ou rejet). Pour se faire nous avons utilisé un algorithme d'apprentissage spécifique pour la vectorisation de l'ensemble des arrêts de la Cour de cassation hors les irrecevabilités afin de prédiction de la solution de la décision. Nous avons utilisé 128.555 arrêts que l'on peut aussi visualiser dans un graphique. Nous avons procédé à la séparation tes décisions à raison de 70 % pour l'apprentissage et 30 % pour l'évaluation des prédictions (cassation ou rejet). Il s'agit donc de 89.988 décisions pour l'apprentissage et 38.567 décisions pour l'évaluation. Avant la vidéo (en raison du temps nécessaire pour ce faire) nous avons procédé à la construction du vocabulaire et à l'apprentissage des vecteurs des arrêts. Pour visualiser, nous montrons le vecteur du premier arrêt. Enfin, nous procédons à la classification proprement dite donc la prédiction. Nous avons obtenu une précision des prédictions des arrêts de la Cour de cassation de presque 97%. Cette précision permet de conseiller les victimes d'une erreur médicale de manière précise et fiable quant aux chances de succès de leur action eu égard à la jurisprudence de la Cour de cassation.

N'hésitez pas à consulter notre page d'accueil pour plus d'informations sur notre cabinet et à prendre contact avec nous si vous êtes victime d'une erreur médicale.