**** French version below ****

* Workshop on Medical Language Processing in the era of Large Language Models (MLP-LLM 2025) *

Colocated with CORIA-TALN 2025 -- 30 June 2025, Marseille

* Call for Papers *

https://atilf-umr7118.github.io/MLPLLM2025/

The advent of large language models (LLMs) has revolutionized natural language processing across various domains, including healthcare. However, the complexities of medical language—marked by specialized terminologies, the use of abbreviations and code ontologies such as ICD, UMLS or SNOMED, implicit contextual dependencies (based on the context, the medication information may be different: temporality, action, certainty, etc.) —pose unique challenges and opportunities. Medical NLP is at critical stakes, given the importance of finding the right diagnosis and treatment for each patient. Moreover, the field of health includes not only the human aspect represented by the practitioner-patient relationship, but also the contact with the biological world (animals, plants, viruses, microbes). This workshop, MLP-LLM, aims to bring together researchers from NLP, medicine, bioNLP and linguistics to explore advancements, limitations, and ethical considerations of using LLMs in medical contexts. Topics of interest include, but are not limited to:

Fine-tuning and adapting LLMs for medical applications and for different languages.
Addressing biases in medical language understanding along with LLM hallucinations.
Proposing evaluation methods to assess the quality of medical NLP tools.
Ensuring transparency, interpretability, and uncertainty awareness in medical AI systems.
Developing domain-specific benchmarks for evaluating LLMs in healthcare.
Developing applications for LLMs in clinical decision support, medical transcription and communication between practitioners and patients.

Keynote speaker: Natalia Grabar, Université de Lille

We welcome articles that are:

new contributions,
state-of-the-art articles,
work in progress,
short/translated version of a paper accepted at a major conference.

Important Dates:

Submission Due: 30 April 2025
Author Notification: 15 May 2025
Camera ready: 21 May 2025
Workshop: 30 June 2025

Submissions are accepted both in English or French.

Contact:
Workshop Organizers (mlpllm2025@gmail.com)
Ioana Buhnila (ioana.buhnila@univ-lorraine.fr)
Aman Sinha (aman.sinha@univ-lorraine.fr)

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**** Version anglaise ci-dessus ****

* L'atelier Traitement du langage médical à l'époque des LLMs (MLP-LLM 2025) *

Coloc avec CORIA-TALN 2025 -- 30 juin 2025, Marseille

* Appel à communications *

https://atilf-umr7118.github.io/MLPLLM2025/

L’avènement des grands modèles de langue (LLMs) a révolutionné le traitement automatique des langues dans divers domaines, y compris la santé. Cependant, la complexité du langage médical - marquée par des terminologies spécialisées, l’utilisation des abréviations et des ontologies médicales de type CIM, UMLS or SNOMED, des dépendances contextuelles implicites (dans un contexte donné, le contenu médical peut changer en fonction de la temporalité, l’événement ou le degré de certitude) - pose des défis et des opportunités uniques. Le TAL médical peut aider les praticiens hospitaliers dans le diagnostic et le traitement des patients. De plus, le domaine de la santé comprend non seulement l’aspect humain représenté par la relation praticien-patient, mais également le contact avec le monde biologique (animaux, plantes, virus, microbes). Cet atelier, MLP-LLM, vise à rassembler des chercheurs en TAL, bioinformatique, médecine et linguistique afin d’explorer les avancées, les limites et les considérations éthiques de l’utilisation des LLMs dans des contextes médicaux. Les sujets d’intérêt incluent, mais ne sont pas limités à:

Affiner et adapter les LLMs pour les applications médicales et pour différentes langues.
Proposer des méthodes d’évaluation adaptées au domaine médical.
Traiter les biais dans la compréhension du langage médical et les hallucinations des LLMs.
Garantir la transparence, l’interprétabilité, le niveau de certitude et la responsabilité dans les systèmes d’IA médicale.
Développer des benchmarks spécifiques au domaine pour évaluer les LLMs dans le domaine de la santé.
Développer des applications des LLMs dans l’aide à la décision clinique, la transcription médicale et la communication entre les praticiens et les patients.

Keynote speaker: Natalia Grabar, Université de Lille

Les types d'article acceptés sont:

contribution nouvelle,
état de l'art,
travaux en cours,
version courte/traduite d'un article accepté dans une grande conférence.

Calendrier de l'appel:

Soumission des articles: 30 Avril 2025
Notification aux auteurs: 15 Mai 2025
Version finale: 21 Mai 2025
Atelier : 30 Juin 2025

Les soumissions sont acceptées en anglais ou en français.

Comités et contact
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Organizers:
Ioana Buhnila, ATILF, CNRS - Université de Lorraine (co-responsable)
Aman Sinha, IECL- ATILF - ICANS Strasbourg (co-responsable)
Hanbyul Song, ATILF, CNRS - Université de Lorraine
Laura Zanella, POSOS
Salomé Klein, LiLPa, Université de Strasbourg
Joé Laroche, LiLPa, Université de Strasbourg
Delphine Charuau, Trinity College Dublin
Sam Bigeard, INRIA, Université de Lorraine

Comité scientifique:
Aurélie Névéol, Université Paris-Saclay, CNRS, LISN
Natalia Grabar, Université de Lille
Remi Cardon, CENTAL, IL&C, Université Catholique de Louvain
Cyril Grouin, LISN, CNRS - Université Paris-Saclay
Amalia Todirascu, LiLPa, Université de Strasbourg
Lina F. Soualmia, Université Rouen Normandie
Patrick Watrin, CENTAL, UCLouvain
Adrien Coulet, Inria Paris - Université de Lorraine
Benoit Favre, Université d’Aix-Marseille
Emmanuel Morin, Université de Nantes
Richard Dufour, Université de Nantes
Mathieu Constant, Université de Lorraine
Timothee Mickus, University of Helsinki
Claire Nedellec, Institut National de Recherche Agronomique (INRA)
Lisa Raithel, DFKI
Ioana Buhnila, ATILF, CNRS - Université de Lorraine
Aman Sinha, IECL- ATILF - ICANS

Contact:
Workshop Organizers (mlpllm2025@gmail.com)
Ioana Buhnila (ioana.buhnila@univ-lorraine.fr)
Aman Sinha (aman.sinha@univ-lorraine.fr)