Offre d'emploi
INRIA

Dans le cadre du programme de Projet important d’intérêt européen commun (PIIEC) 2023, pour le secteur de la santé, nous sommes en collaboration étroite avec un industriel français de tout premier plan.

L’objectif est d’identifier de nouveaux prédicteurs de sévérité clinique afin de pouvoir construire des modèles de prédiction de diagnostic et de traitement pour le suivi personnalisé des patients à haut risque cardiovasculaire.

Nous disposerons de données multi-sources : (i) données cliniques, (ii) données nutritionnelles, (iii) données biologiques à haut débit (protéomique, lipidomique et métabolomique), (iv) données microbiennes, (vi) données d'imagerie et (v) données génomiques. Ces données seront ensuite rendues accessibles pour permettre l'identification de nouvelles méthodes, contraintes dans l'espace raisonnable de la physiologie humaine.

Missions :

Avec l'aide des membres de l'axe "Data-driven and designs for next generation clinical trials" de l'équipe, la personne recrutée participera à la mise au point d’un outil d’aide à la décision dont la finalité sera de guider le traitement préventif des patients à haut risque d'événements cardiovasculaires à l'aide de biomarqueurs cliniques et biologiques métaboliques, observés à différents points dans le temps. Différentes cohortes de l’ordre d’une centaine ou quelques centaines de patients seront mises à notre disposition, contenant des données rétro- et prospectives et longitudinales.

Au cours du projet, va se poser la question de l’extraction de l’information puis de la prédiction des risques et réponses aux traitements. Les approches actuelles incluent l’apprentissage automatique (Machine Learning) et la modélisation statistique. Dans notre contexte (nombre de patients, variables et nombre de variables recueillies), les 2 approches coexistent souvent sans qu’il soit clair que l’une domine(ra) l’autre. Aucune approche n’est écartée a priori entre statistique inférentielle fréquentiste, statistique bayésienne et machine learning.

La premiere étape de consistera à effectuer plusieurs revues de la littérature concernant: 1) Les évènements cardiovasculaires d’intérêt à prédire (Critères de jugement), 2) Le choix des algorithmes et modèles à implémenter. La personne recrutée sera en lien avec Sandrine KATSAHIAN qui dirige l'axe 3.

Principales activités

• Effectuer des recherches dans la littérature médicale et scientifique, sur les approches à adopter pour analyser des signaux plus ou moins faibles, tenir compte des données (taille des cohortes, longitudinal, nombre et type de variables...)
• Annoter les dossiers patients en vue de l’apprentissage/modélisation (création du Gold Standard)
• Dégager des algorithmes ou modèles qui pourraient être intéressants mais nécessitant encore des développements et des tests de robustesse

Compétences techniques et niveau requis : Ingénieur biomédical ou médecin.

Langues : Français, Anglais (lu, écrit, parlé).

Compétences relationnelles : écouter et savoir se mettre à la hauteur de son interlocuteur, sans se laisser impressionner.

Compétences additionnelles appréciées : aimer apprendre, être curieux. Autonome et proactif

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
• Accès à la formation professionnelle
• Sécurité sociale