AP-HP (Assistance Publique – Hôpitaux de Paris): Développement d’outils NLP pour structuration des données de santé (Potentiel à Court Terme)
Contexte Stratégique : AP-HP (Assistance Publique – Hôpitaux de Paris)
Service / Projet concerné : Équipe Data Science de l’entrepôt de données de santé (EDS)
Enjeux de Transformation : Modernisation des outils d’exploitation des données de santé via le traitement automatique du langage naturel pour transformer les données non structurées en données structurées exploitables, facilitant la recherche médicale et l’amélioration des services hospitaliers.
Enjeu Majeur Identifié : Exploiter efficacement les données non structurées de santé pour améliorer la recherche et les services hospitaliers.
Indice clé : « …transformer les données non structurées textuelles de l’EDS en données structurées… »
Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale
Analyse de l’Opportunité Commerciale
La Douleur (Pain Point)
Données médicales non structurées (textes, PDF, documents scannés) difficiles à exploiter directement, freinant la valorisation et l’analyse des informations de santé.
Élément déclencheur : « …Développer, valider et maintenir des algorithmes et bibliothèques logicielles scientifiques facilitant l’exploitation des données de l’entrepôt de données de santé…. »
L’Accroche (Hook)
Proposez des solutions de traitement automatique du langage naturel et d’apprentissage profond pour extraire et structurer les données textuelles, facilitant ainsi leur exploitation par les chercheurs et les professionnels de santé.
Le Sésame (Door Opener)
Comment envisagez-vous d’améliorer l’exploitation des données non structurées dans votre entrepôt de données de santé pour accélérer la recherche et la prise de décision ?
Analyse BANT Détaillée
Besoin: Critique
Le projet vise à développer des bibliothèques spécifiques pour exploiter des données non structurées essentielles à la recherche médicale, ce qui est un besoin fondamental.
Autorité: Directeur de l’équipe Data Science ou DSI de l’AP-HP
Le poste est intégré à l’équipe data science, qui dépend du DSI ou du responsable data, décisionnaires des projets de modernisation SI.
Échéance: Court Terme (<1 an)
Le recrutement d’un apprenti pour développer une extension logicielle indique un besoin opérationnel à court terme.
Budget: À construire
Le projet semble en phase de développement et consolidation, avec un budget probablement en cours d’allocation.
Technologies, Solutions & Plateformes
- Python
- Tensorflow
- Pytorch
- SQL
- Spark
- Deep Learning
- Machine Learning
- Traitement Automatique du Langage (NLP)
- Bibliothèque EDS-PDF
Related Posts
Laisser un commentaire