L'Institut de Cancérologie de l'Ouest (ICO) est un établissement de santé privé d'intérêt collectif qui assure des missions de prévention, de soin, de recherche et d'enseignement. L'ICO participe au projet OncoDS (Onco Data Share) qui vise à créer un réseau d'entrepôts de données de santé en s'appuyant sur la mise en réseau de 12 entrepôts locaux des Centres de Lutte Contre le Cancer (CLCC) afin de mettre à disposition des données aux acteurs impliqués dans la recherche, l'innovation et l'évaluation en oncologie. Dans le cadre de ce projet, l'ICO a la responsabilité d'un workpackage portant sur la mesure de la qualité des données générées aux différentes étapes du projet. Plus précisément, l'objectif est de proposer pour chaque variable d'une base de données au format OSIRIS RWD des indicateurs de qualité (précision, recall, F1 score) en utilisant une autre base de données au même format, saisie manuellement et servant de base de référence (Gold Standard - GS). Poste rattaché au Service Data Factory & Analytics (Direction Développement et Innovation).
Tâches principales :
- Compréhension des données médicales : familiarisation avec le modèle de données OSIRIS RWD et les données principales caractérisant un cancer.
- Participer, en collaboration avec les 12 CLCC, à l'élaboration d'une définition commune des indicateurs qualité à mettre en place pour chaque variable puis rédiger un document formalisant les indicateurs.
- Programmer le calcul des indicateurs de mesure de la qualité en Python.
- Proposer et développer une interface ergonomique et interactive permettant de charger les bases de données à évaluer et de référence et de visualiser les résultats. L'interface doit permettre de visualiser les résultats des indicateurs (precision, recall, F1 score) mais aussi d'afficher la liste des incohérences et de les exporter.
Cette alternance offre une opportunité unique d'acquérir des compétences pratiques en data science appliquée à l'oncologie, tout en contribuant au développement d'une solution innovante essentielle pour exploiter des données médicales non structurées. L'alternant travaillera en étroite collaboration avec une équipe multidisciplinaire composée de spécialistes en biostatistique et en oncologie.
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