Description Concevoir un prototype de graphe de connaissances clinique reliant symptômes, maladies, examens et traitements afin de permettre un raisonnement structuré et des requêtes explicables sur données simulées.

Objectifs

• Définir un schéma de graphe adapté à un cas d’usage médical (conceptuel)
• Implémenter un graphe et des requêtes de raisonnement simples
• Documenter le modèle et démontrer des scénarios cliniques simulés

Travaux attendus

• Modéliser les entités/relations (symptômes, pathologies, examens, traitements, antécédents)
• Explorer des ontologies médicales au niveau conceptuel (ex. SNOMED, ICD-10)
• Implémenter un graphe (Neo4j, RDF, ou équivalent) et des API de consultation
• Créer un jeu de données fictif + scénarios de démonstration + tests

Technologies

• Python, Neo4j, RDF, SPARQL, FastAPI, Docker

Profil

• Bac+4/5 – IA, Data Science, Informatique, Génie logiciel
• Intérêt pour les graphes et la modélisation

Durée et modalités

• 4–6 mois
• Hybride / présentiel / distanciel

Contraintes

• Données simulées uniquement
• Aucun accès au cœur médical ou business
• Respect strict de la confidentialité

📧 Pour postuler: amira.karoui@hopevision.health