Hôpitaux Data

Hôpitaux Data est un projet d'analyse prédictive de l'activité du service des urgences de l'hôpital Pitié-Salpêtrière (Paris). Le système utilise un modèle SARIMA(1,1,1)(1,1,1,12) entraîné sur 132 observations mensuelles (2012-2022) pour prévoir l'activité sur 24 mois (2023-2024) avec intervalles de confiance à 95%. Le projet inclut une analyse approfondie de l'impact COVID-19, une simulation de scénarios de crise et un dashboard Streamlit interactif permettant le filtrage temporel et l'ajustement de l'intensité des crises. Projet réalisé en équipe de 4 pour Epitech Digital School.

Défis

• Construction du jeu de données à partir des rapports annuels PSL-CFX
• Modélisation de la saisonnalité et de l'impact exceptionnel du COVID-19
• Création de prévisions fiables avec intervalles de confiance pour la planification hospitalière
• Simulation de scénarios de crise avec intensité ajustable

Solutions

• Pipeline de données avec extraction et nettoyage des rapports annuels
• Modèle SARIMA(1,1,1)(1,1,1,12) optimisé pour la saisonnalité mensuelle
• Dashboard Streamlit interactif avec modes Normal et Crise
• 20+ visualisations (Plotly, Seaborn) avec rapport technique et présentation

Résultats

• R² = 89%, MAE = 892 passages, MAPE = 6.2%
• Prévisions sur 24 mois avec intervalles de confiance à 95%
• Dashboard interactif avec filtrage temporel et simulation de crise
• Livrables complets : dashboard, rapport technique, plan d'implémentation

Technologies

Python · SARIMA · Streamlit · Pandas · Plotly · Scikit-learn · Statsmodels