Sujet : Jumeaux numériques basés sur l'IA de la physiologie cardiaque
Dans le contexte d'un consortium, l'organisation Virtual Twin for Human de Dassault Systèmes créé des prototypes logiciels pour soutenir l'évolution des pratiques médicales basées sur l'utilisation du jumeau virtuel. Vous ferez partie d'une équipe multidisciplinaire et dynamique, sur des sujets innovants. Vous participerez au processus de réflexion pour créer des représentations pertinentes de l'information à destination des patients et des équipes médicales, en collaboration étroite avec nos partenaires.
Au sein de l'équipe « Cardiology Twin », vous travaillerez sur des projets dédiés à la modélisation et la simulation du coeur. Le jumeau virtuel du coeur d'un patient est personnalisé, descriptif et prédictif, évolue avec l'état de santé du patient, et permet de tester différents scénarios sur la progression de la maladie ou les options de traitement. Ce jumeau virtuel doit également être intégré dans un environnement protecteur pour les données du patient, et pouvoir être accessible aux praticiens. Dans ce contexte, le jumeau virtuel doit pouvoir être créé à partir d'imagerie médicale, simulable en fonction de différentes conditions de maladie et de traitement, et enfin être capable d'afficher des résultats pertinents pour le médecin. Dans un domaine compétitif et en rapide évolution comme celui des jumeaux virtuels du coeur, des innovations spécifiques doivent pouvoir être mises en place, notamment dans le domaine de la simulation numérique.
Les solveurs numériques traditionnels, utilisés pour simuler les différents phénomènes physiques impliqués dans un battement cardiaque (par exemple, électrophysiologie, mécanique cardiaque, dynamique des fluides), fournissent des résultats de haute fidélité mais sont très coûteux en termes de calcul, limitant ainsi leur utilisation dans de nombreux contextes cliniques où le temps est critique.
Vos missions
L'objectif de ce stage est d'étudier et de mettre en oeuvre des méthodes basées sur l'Intelligence Artificielle pour accélérer les simulations cardiaques tout en préservant la précision physiologique. Le stagiaire explorera et développera des approches avancées issues de l'état de l'art, notamment les Physics-Informed Neural Networks (PINNs), les graph neural networks (GNNs), les neural operators ou d'autres techniques apparentées.
Vos activités principales seront :
- Réaliser une revue de l'état de l'art des méthodes basées sur l'IA pour la simulation cardiaque.
- Explorer et développer des architectures IA adaptées aux applications cardiaques.
- Accélérer les simulations de la physiologie cardiaque dans des conditions cliniques réalistes.
- Évaluer quantitativement la performance des modèles IA par rapport aux solveurs numériques traditionnels et aux méthodes existantes de pointe.
- Intégrer des données cliniques, lorsque disponibles, afin de produire des jumeaux virtuels à la fois physiologiquement et cliniquement pertinents.
Vos qualifications
Actuellement en Master 2 / Bac +5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous avez un fort intérêt pour le domaine médical et les technologies innovantes.
Vous possédez des compétences dans les domaines suivants :
- Programmation Python orienté machine learning (Pytorch / Tensorflow, Scikit-learn).
- Formation en apprentissage profond et machine learning.
- Formation en physique/mathématiques appliquées (mécanique des solides, dynamique des fluides, )
De nature rigoureuse, pragmatique, autonome, vous savez faire preuve d'esprit critique et avez un bon esprit d'équipe.
Vous êtes à l'aise en anglais, à l'oral comme à l'écrit.
Des connaissances en biophysique appliquée à la cardiologie seraient un plus.
Nous rejoindre c'est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au coeur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans
Principaux avantages et bénéfices :
- Environnement multiculturel
- Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
- Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion
- Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc
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