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Laboratoire/Entreprise : école d’ingénieur ISIS Castres
Durée : 5 à 6 mois
Contact : imen.megdiche@univ-jfc.fr
Date limite de publication : 2024-01-26

Contexte :
Actuellement, le temps d’attente moyen dans les services d’urgence est alarmant, atteignant une moyenne de 9 heures, principalement en raison d’une gestion perfectible des ressources disponibles à l’hôpital. Il est essentiel de noter que 75 % des admissions à l’hôpital découlent d’admissions non programmées suite à des passages aux urgences.

Sujet :
L’objectif de ce stage est d’élaborer un modèle d’intelligence artificielle visant à anticiper les besoins en lits pour chaque service hospitalier suite aux admissions non programmées aux urgences. Actuellement, le temps d’attente moyen dans les services d’urgence est alarmant, atteignant une moyenne de 9 heures, principalement en raison d’une gestion perfectible des ressources disponibles à l’hôpital. Il est essentiel de noter que 75 % des admissions à l’hôpital découlent d’admissions non programmées suite à des passages aux urgences.
Ce stage s’inscrit dans un projet recherche avec l’entreprise Atout Majeur Concept (AMC). Nous envisageons de croiser plusieurs types de données issues du SI de l’entreprise pour propose une approche IA , basée sur du MultiTask Leanring afin de prédire des besoins en lits sur une période de 7 à 15 jours.
Le stagiaire sera chargé de : faire une revue des travaux connexes dans la littérature, mettre en œuvre l’intégralité de la chaîne de développement de l’intelligence artificielle et de produire un livrable à tester avec l’ entreprise AMC.

Profil du candidat :
Des compétences en pyhton pour la data science
Connaissances solides en IA .
Rigoureux et autonome.
Très bon niveau de communication orale et écrite (anglais/ Français )

Formation et compétences requises :
formation en IA ou machine learning requise ( master ou école d’ingénieur)

Adresse d’emploi :
95 rue firmin Oulès , 81100 Castres