PFE-HVAI-01 - Clinical Knowledge Graph – Aide au Diagnostic

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