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Expériences
Data scientist
Développement d’une plateforme intelligente de suivi médical en temps réel permettant également d’optimiser les ressources médicales. Elle combine intelligence artificielle, Big Data et orchestration de flux pour assister le personnel médical — ainsi que les gestionnaires de ressources — dans la prise de décision.
La solution intègre :
-la détection automatique des risques médicaux à partir des signes vitaux en continu (Spark Streaming + Kafka),
-la prévision des admissions et de l’occupation des lits pour anticiper les pics de charge,
-la génération d’alertes et de recommandations automatiques en cas de surcharge,
-un système de diagnostic prédictif basé sur les symptômes, avec suggestions de traitements, précautions, régimes et exercices,
-l’extraction intelligente d’informations à partir de documents non structurés (CIN, ordonnances) via un pipeline OCR (OpenCV, Tesseract) et un modèle de langage,
-ainsi que la génération automatique de rapports médicaux.
L’architecture distribuée repose sur Apache NiFi, MongoDB, MinIO, Apache Spark et une interface web Angular conçue pour différents profils du personnel soignant.
Ce projet vise à optimiser la gestion hospitalière, améliorer la réactivité clinique, renforcer la qualité du suivi patient et réduire les erreurs humaines grâce à une automatisation intelligente des processus.
