Cette collaboration multidisciplinaire, alliant expertise hospitalière, recherche académique et plateforme d’épidémiologie, vise à accélérer le transfert des découvertes scientifiques vers des applications concrètes pour les patients, tout en renforçant la qualité des soins et l’innovation en onco-hématologie.
Le projet :
Dans le cadre d’un projet de recherche doctoral en intelligence artificielle appliquée à l’oncologie, ce travail vise à améliorer la prédiction de la rémission prolongée après l’arrêt des traitements chez les patients atteints de leucémie myéloïde chronique (LMC).
Le projet s’appuiera sur la base de données multicentrique française de l’Observatoire LMC et des méthodes avancées de machine learning pour identifier des biomarqueurs robustes et développer des outils d’aide à la décision clinique.
La mission principale étant de concevoir et valider des modèles prédictifs intégrant des données cliniques, moléculaires et biologiques pour stratifier les patients susceptibles de maintenir une rémission sans traitement (TFR).
Le Doctorant en informatique aura pour objectifs scientifiques de :
* Proposer une stratégie de traitement et d’intégration de données multimodales hétérogènes (cliniques, génomiques, biologiques).
* Concevoir une méthode explicable d’apprentissage automatique pour identifier des biomarqueurs prédictifs, qui soit adaptée au TFR.
* Évaluer l’interprétabilité des modèles (XAI) et leur robustesse sur des cohortes réelles, en collaboration avec des cliniciens.
Vous serez au cœur de défis scientifiques passionnants :
* Fouille de données : Gestion et harmonisation de données multimodales.
* Modélisation IA : Conception de modèles prédictifs précis et explicables.
* Validation clinique : Interprétation biologique et traduction des résultats en outils applicables en pratique médicale.
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