Sujet : Méthodes d'IA pour l'extraction de biomarqueurs à partir d'images médicales
Au sein du département Corporate Strategy & Research, vous intégrerez l'équipe « Living Twins for Practitioners », riche de compétences en médecine, biologie, mathématique et informatique, et qui conduit plusieurs projets en oncologie, neurologie et cardiologie.
Dans le cadre de la diversification de nos activités en santé, vous ferez partie de l’équipe « Clinical Decision » et serez responsable de la mise en place de méthodes basées sur du Deep Learning et des statistiques permettant d’extraire des biomarqueurs biologiques significatifs à partir de données d’imagerie médicales de patients, d’intégrer ces biomarqueurs dans un modèle prédictif de survenue d’évènement cliniques, et d’évaluer l’apport en performance du modèle prédictif grâce à ces nouvelles données médicales.
Le but de ce stage sera de mettre en place une méthodologie pour extraire des biomarqueurs médicaux significatifs depuis des données d’imagerie de patients afin d’enrichir des bases de données cliniques servant à l’entraînement d’algorithmes IA prédictif.
L’évolution de la maladie d’un patient peut être vue comme une succession d’évènements cliniques, en particulier dans le domaine de l’oncologie (rechute d’un cancer, décès du patient …). Les données cliniques disponibles d’un patient atteint d’un cancer ne permettent pas toujours d’avoir une bonne stadification de l’état de la maladie, et cela peut limiter l’apprentissage des algorithmes de prédiction de l’évolution des évènements cliniques du patient.
Pendant le parcours de soin, le patient atteint d’un cancer peut être amené à effectuer des examens cliniques d’imagerie afin d’avoir une meilleure évaluation de l’état de la tumeur et de son évolution. Ces données d’imagerie pourraient alors alimenter nos modèles prédictifs afin d’obtenir une meilleure stadification de la maladie du patient.
Vos missions
L’enjeu de ce stage sera alors de développer une méthode permettant d’extraire des marqueurs médicaux pertinents à partir de données d’imagerie pour les intégrer dans une base de données cliniques de patients, puis d’évaluer la contribution de ces nouveaux marqueurs dans les performances des modèles prédictif de survenue d’évènement cliniques.
Votre objectif sera de :
* Effectuer un état de l’art des méthodes statistiques et Deep Learning pour extraire des biomarqueurs à partir de données d’imagerie médicale ;
* Implémenter un algorithme permettant une extraction de biomarqueurs à partir de données d’imagerie de patient ;
* Comparer la nouvelle méthodologie développée avec les méthodes existantes dans la littérature ;
* Effectuer une synthèse des résultats obtenus.
Vos qualifications
Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d’ingénieur ou Université, avec une spécialisation en Statistiques ou Mathématiques Appliquées.
Vous avez des compétences dans les domaines suivants :
* Maitrise du Langage python
* Solides compétences en Machine Learning / Deep Learning
* Une première expérience pratique avec des frameworks de Deep Learning tels que TensorFlow ou PyTorch.
De nature rigoureuse et autonome, vous aimez travailler en équipe et contribuer à des projets collectifs. Vous faites preuve d’esprit critique, d’initiative et disposez d’un bon sens de la communication.
Vous êtes à l’aise pour communiquer en anglais dans un contexte international, à l’oral comme à l’écrit.
Des connaissances en biologie et/ou en médecine seraient un plus.
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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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