Offre de stage M2 : Développement d'une application web de visualisation du parcours patient su[...]

Institut Mines-Télécom; Albi; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche en technologies propose un stage de 6 mois pour développer une application web full-stack. Le projet consiste à améliorer la compréhension des flux patients dans un hôpital en transformant des logs en visualisations interactives. Les candidats doivent avoir des compétences en développement web et en analyse de données. Il est prévu que le stage débute en février ou mars 2026, avec des contacts directs pour plus d'informations.

Qualifications

• Compétences en développement web nécessaires.
• Capacité d'analyse des données pour interpréter les logs.

Responsabilités

• Développer une application web full-stack pour analyser des logs patients.
• Importer et structurer un plan d'hôpital de manière interactive.
• Visualiser dynamiquement le parcours patient sur le plan.

Connaissances

Développement web

Analyse des données

Outils

FastAPI

Python

React

Vue.js

Docker

Description du poste

Description :

Dans le cadre de l’amélioration de la compréhension des flux patients à l’hôpital, de nombreux établissements collectent des logs textuels décrivant les activités, déplacements, transferts, temps d’attente et interactions du patient avec les différents services. Ces données sont riches mais difficiles à interpréter et à relier à l’architecture spatiale réelle de l’hôpital. Le stage s’inscrit dans les travaux d’une thèse portant sur le conception de l’hôpital du futur en conciliant architecture et simulation des parcours patients, avec l’objectif de rapprocher l’architecture hospitalière des cheminements réels des patients. Cette démarche combine process mining, visualisation interactive et représentation structurelle de l’hôpital, afin d’améliorer la compréhension des flux et d’identifier les goulets d’étranglement. L’objectif du stage est de concevoir une application web capable de transformer automatiquement des logs en un parcours patient visuel superposé au plan de l’hôpital, facilitant ainsi la compréhension des déplacements, l’identification des séquences d’activités et l’analyse opérationnelle des flux.

Objectif du stage :

Développer une application web full-stack permettant de : (1) importer, structurer et afficher un plan d’hôpital (2D / SVG) de manière interactive, (2) parser et interpréter des logs patients (tagging, normalisation, extraction d’activités), (3) découvrir un modèle de processus à partir des logs (process mining), (4) projeter ce modèle sur l’architecture hospitalière (mapping service → zone du plan), (5) visualiser dynamiquement le parcours patient étape par étape et dans l’ordre chronologique, fournir des indicateurs de performance (durées, transitions, goulets, distances parcourues).

Technologies principales :

Back-end : FastAPI (Python) : parsing et traitement des logs, process mining (PM4Py ou algorithmes dédiés), API REST.

Front-end : React ou Vue.js : visualisation du plan, animation du parcours, interface utilisateur. Conteneurisation : Docker (recommandé).

Livrables :

• Une application web complète permettant d’importer un plan, analyser des logs patients, reconstruire automatiquement un modèle de processus et visualiser/animer le parcours sur le plan.
• Un prototype fonctionnel utilisable dans le cadre de la thèse.
• Une documentation technique détaillée.

Mots clés :

Modélisation des parcours patients, Architecture hôpital

Pré-requis :

Développement web, analyse des données

Type de projet :

A finalité R&D - contribution à la réalisation d'une innovation
A finalité recherche - ouverture possible vers le doctorat

Références :

Alessandro Berti, Sebastiaan J Van Zelst, and Wil van der Aalst. Process mining for python (pm4py): bridging the gap between process-and data science. arXiv preprint arXiv:1905.06169, 2019.

Corea, C., & Delfmann, P. (2024). Geo-aware process mining. In Proceedings of the Best Dissertation Award, Doctoral Consortium, and Demonstration & Resources Forum at BPM (pp. 101-105).

Alman, A., Arleo, A., Beerepoot, I., Burattin, A., Di Ciccio, C., & Resinas, M. (2024). Tiramisù: making sense of multi-faceted process information through time and space. Journal of Intelligent Information Systems, 1-23.

Durée du stage :

6 mois, début possible en Février/Mars 2026 (flexible)

Date limite de candidature: 15/01/2026

Contacts :

[e-mail] ; [e-mail] ; [e-mail]