feat: pipeline T2A - anonymisation, extraction CIM-10 et intégration edsnlp

Pipeline complet de traitement de documents médicaux PDF :
- Extraction texte (pdfplumber) et classification (Trackare/CRH)
- Anonymisation multi-couche (regex + NER CamemBERT + sweep)
- Extraction médicale CIM-10 hybride : edsnlp (AP-HP) enrichit les
  diagnostics, médicaments (codes ATC via Romedi) et négation,
  avec fallback regex pour les patterns spécifiques
- Fix sentencepiece pinné à <0.2.0 pour compatibilité CamemBERT

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/medical/edsnlp_pipeline.py

@@ -0,0 +1,140 @@
+"""Pipeline edsnlp pour l'extraction médicale (CIM-10, médicaments, négation)."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import Optional
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+_nlp = None
+_available = None
+
+
+@dataclass
+class CIM10Entity:
+    texte: str
+    code: str
+    negation: bool = False
+    hypothese: bool = False
+
+
+@dataclass
+class DrugEntity:
+    texte: str
+    code_atc: Optional[str] = None
+    negation: bool = False
+
+
+@dataclass
+class DateEntity:
+    texte: str
+    value: Optional[str] = None
+
+
+@dataclass
+class EdsnlpResult:
+    cim10_entities: list[CIM10Entity] = field(default_factory=list)
+    drug_entities: list[DrugEntity] = field(default_factory=list)
+    date_entities: list[DateEntity] = field(default_factory=list)
+
+
+def is_available() -> bool:
+    """Vérifie si edsnlp est installé et utilisable."""
+    global _available
+    if _available is not None:
+        return _available
+    try:
+        import edsnlp  # noqa: F401
+        _available = True
+    except ImportError:
+        _available = False
+    return _available
+
+
+def get_pipeline():
+    """Retourne le pipeline edsnlp (singleton lazy-loaded)."""
+    global _nlp
+    if _nlp is not None:
+        return _nlp
+
+    if not is_available():
+        raise RuntimeError("edsnlp n'est pas installé")
+
+    import edsnlp
+
+    logger.info("Initialisation du pipeline edsnlp...")
+    nlp = edsnlp.blank("eds")
+
+    nlp.add_pipe("eds.normalizer")
+    nlp.add_pipe("eds.sentences")
+    nlp.add_pipe("eds.cim10", config=dict(attr="NORM", term_matcher="simstring"))
+    nlp.add_pipe("eds.drugs", config=dict(attr="NORM", term_matcher="exact"))
+    nlp.add_pipe("eds.negation")
+    nlp.add_pipe("eds.hypothesis")
+    nlp.add_pipe("eds.dates")
+
+    _nlp = nlp
+    logger.info("Pipeline edsnlp initialisé avec succès")
+    return _nlp
+
+
+def analyze(text: str) -> EdsnlpResult:
+    """Analyse un texte médical avec edsnlp.
+
+    Retourne les entités CIM-10, médicaments et dates détectées.
+    """
+    result = EdsnlpResult()
+
+    if not is_available():
+        return result
+
+    try:
+        nlp = get_pipeline()
+        doc = nlp(text)
+    except Exception:
+        logger.exception("Erreur lors de l'analyse edsnlp")
+        return result
+
+    for ent in doc.ents:
+        negation = getattr(ent._, "negation", False) or False
+        hypothese = getattr(ent._, "hypothesis", False) or False
+
+        if ent.label_ == "cim10":
+            code = ent.kb_id_ or ""
+            if code:
+                result.cim10_entities.append(CIM10Entity(
+                    texte=ent.text,
+                    code=code,
+                    negation=negation,
+                    hypothese=hypothese,
+                ))
+        elif ent.label_ == "drug":
+            code_atc = ent.kb_id_ or None
+            result.drug_entities.append(DrugEntity(
+                texte=ent.text,
+                code_atc=code_atc,
+                negation=negation,
+            ))
+
+    # Dates
+    for span in doc.spans.get("dates", []):
+        date_value = None
+        if hasattr(span._, "date"):
+            date_obj = span._.date
+            if date_obj is not None:
+                date_value = str(date_obj)
+        result.date_entities.append(DateEntity(
+            texte=span.text,
+            value=date_value,
+        ))
+
+    return result
+
+
+def reset():
+    """Réinitialise le pipeline (utile pour les tests)."""
+    global _nlp, _available
+    _nlp = None
+    _available = None