Ingénieur.e de recherche en informatique

Missions

Le projet SIMPHONIA produira un simulateur de patient virtuel réaliste et réactif aux actions d’un utilisateur et d’une équipe médicale virtuelle. Ce simulateur intègrera trois briques logicielles :

1.     Un pipeline de production de modèles de processus à partir des données d’une cohorte de patients.

2.     Un éditeur pédagogique permettant à un formateur de contextualiser, à des fins pédagogiques, un modèle de processus donné afin d’en faire le support de scénarios de simulation spécifiques (par exemple en intégrant un événement critique, ou des aides à l’utilisateur du simulateur en cas de difficulté).

3.     Un modèle de deep learning (possible variante reposant sur une méthode de data mining) gérant la prédiction en temps réel de l’évolution d’un patient numérique réactif aux actions médicales.

La prédiction de la prochaine action médicale à réaliser par un agent autre que l’utilisateur du simulateur pourra être réalisée grâce au modèle de processus propre à la chirurgie concernée.

Les briques logicielles seront réutilisées pour implémenter le concept de jumeau numérique de patient sous anesthésie (modèle de processus, modèle de deep learning).

Activités principales

1 – Prototype de pipeline de production d’une bibliothèque de modèles de processus

•       Curation médicale des données issues du soin, avec l’aide des experts en anesthésie.

•       Développement du pipeline prototype de construction de modèles de processus, tests et validation.

•       Validation du passage à l’échelle de l’algorithme de construction de modèles de processus sur des cohortes de patients de tailles incrémentales.

2 – Prototype d’éditeur pédagogique

•       Spécification et formalisation des contextualisations des modèles de processus nécessaires à la pédagogie de la simulation.

•       Développement de l’éditeur pédagogique, tests et validation.

3 – Prototype de simulateur de patient numérique mono-utilisateur

•       Développement du prototype de simulateur destiné à la formation assistée par le numérique (intégration du modèle de processus, du modèle de deep learning et de l’éditeur pédagogique), tests et validation (éventuellement variante avec méthode de data mining).

•       Validation du caractère généraliste de l’approche de simulation pilotée par les données, grâce à un modèle de processus et à un modèle de deep learning, sur diverses interventions chirurgicales et typologies de patients.

•       Développement du concept de jumeau numérique de patient sous anesthésie, tests et validation.

Valorisation scientifique

Les travaux réalisés lors du projet SIMPHONIA donneront lieu à la rédaction de quatre articles :

•       deux en informatique (applications en deep learning), en versions journal et conférence ;

•       deux en médecine (applications médicales).

La rédaction ne relève pas de l’ingénieur·e à recruter. La personne recrutée, ayant participé aux travaux de recherche et de développement du projet, sera co-auteur·e de ces articles.

Diplôme de doctorat en informatique avec expérience dans le domaine de la santé, ou doctorat en informatique pour la santé ou doctorat en bioinformatique. Les niveaux Bac+5 avec expérience pourront être considérés.

•  Expériences antérieures bienvenues pour occuper le poste : 2/5 ans post-thèse dans le domaine de la santé (les jeunes docteurs, ou les Bac+5 avec expérience pourront être considérés).