Ingénieur biostatisticien (h/f) – 100% – spécialiste de l’utilisation secondaire des données de santé – service de santé publique

Vue d'ensemble


À propos de nous

Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS), établissement de référence du Grand Est classé parmi les premiers CHU français, ont une triple mission de soins, d’enseignement et de recherche. Avec plus de 11.850 employés, professionnels médicaux et non-médicaux, le CHU de Strasbourg est le premier employeur d’Alsace. Les HUS font partie d’un réseau interrégional (PAISaGE) regroupant 6 grands établissements de santé du nord-est de la France et lui-même en relation constante avec un réseau d’établissements et d’institutions impliquées dans la réutilisation des données de santé (données recueillies dans le cadre du soin et utilisées secondairement à des fins de recherche, pilotage, veille sanitaire, …), actuellement indispensable pour l’exercice de la triple mission du CHU.

Le projet OStraGouv, Outils de stratification populationnelle pour personnaliser et améliorer les parcours de soins à l’échelle géographique de la gouvernance d’une santé intégrée, est financé par l’Eurométropole de Strasbourg (EMS) et les HUS, ainsi que par la Fondation FORCE. L’EMS est porteur du projet Territoires de Santé de Demain, labellisé Territoire d’Innovation par France 2030. L’action soutient les projets innovants pour une meilleure prévention et prise en charge des maladies chroniques dans les territoires. La Fondation FORCE pour la recherche et l’innovation en santé est un acteur clé du soutien aux initiatives de recherche en santé sur le territoire alsacien. Elle accompagne et finance des projets innovants visant à améliorer la qualité des soins et l’organisation des parcours de santé. En apportant son soutien au projet OStraGouv, la Fondation FORCE contribue au développement de nouvelles approches de stratification populationnelle et favorise l’usage des données de santé à des fins de recherche et d’amélioration des pratiques médicales. Le projet vise en effet à tester des modèles regroupant la population en groupes similaires (en termes de maladie, facteurs de risque, …), pour faciliter la prédiction, la planification, la mise en œuvre et le suivi de l’impact des parcours santé ville-hôpital. Deux modèles seront comparés selon la qualité de prédiction des risques d’aggravation de l’insuffisance cardiaque et du diabète de type 2 et leur capacité à appuyer la planification des interventions des acteurs du territoire. Le projet prévoit la construction d’une cohorte rétrospective de patients en comparant les données à l’instant T-5 ans et l’instant T0 sur la fréquence des hospitalisations et du recours aux services d’urgence, ainsi que des coûts annuels de traitement. Dans un, deuxième temps, une cohorte prospective sera développée pour tester le résultat des interventions visées, avec appariement des données des patients inscrits dans les projets spécifiques et des données du Système national des données de santé (SNDS, données mises à disposition par la CNAM à partir des remboursements opérés par l’Assurance Maladie) pour évaluer l’impact des interventions (parcours santé, activité préventive, …).

Le poste se situe au sein d’un pôle médical dans une équipe d’une dizaine de personnes (dont 2 ingénieures formées au SNDS) spécialisée dans la réutilisation des données de santé par des techniques de science de données modernes (apprentissage machine, apprentissage profond, systèmes d’aide à la décision, …). Cette équipe, portée un médecin praticien hospitalier et professeur d’université, est en lien étroit avec la Direction des Systèmes d’Information (DSI-IA), la Direction de la Recherche Clinique et de l’Innovation (DRCI) et la Direction des coopérations territoriales. Elle implique quotidiennement de nombreux experts dont des professionnels de santé (médecins, pharmaciens), des professionnels du monde des technologies de l’information et des spécialistes du traitement des données (analyse de données, scientifique de données …).


Mission

En tant qu’ingénieur biostatisticien au sein du projet OStraGouv, la personne recrutée suivra à son arrivée la formation obligatoire pour apprendre à manipuler les données issues du SNDS (si elle n’a pas encore la certification de la CNAM). Elle devra ensuite:

· Prendre connaissance puis maîtriser les deux modèles de stratification à comparer: le modèle de la Fédération Hospitalière de France et le modèle de l’institut de recherche clinique de Barcelone (IDIBAPS);

· Participer à l’écriture du dossier de demande d’accès au SNDS;

· Apporter sa maitrise du SNDS lors de l’élaboration des protocoles d’étude;

· Croiser les bases du SNDS pour cibler les patients des cohortes selon des critères donnés, puis construire des bases de données prêtes à être analysées;

· Construire un plan d’analyse statistique;

· Effectuer les analyses statistiques, souvent en grande dimension;

· Présenter et rédiger des résultats en vue de la communication du projet et de leur publication scientifique.


Profil

Nous recherchons un ingénieur biostatisticien, titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou Master (BAC+5) dans les domaines de la statistique ou des mathématiques appliquées. Une expérience dans la manipulation des données de santé et leur utilisation secondaire est souhaitée.


Compétences techniques

· Maitrise des outils d’analyse statistique classiques (notions de tests et modèles statistiques);

· Connaissance de R et Python;

· Maitrise de l’anglais pour la lecture/rédaction d’articles scientifiques;

· Connaissances informatiques en apprentissage automatisé, réseaux de neurones, clustering;

· Des notions en statistique bayésienne seraient un plus.


Qualités requises

· Autonomie et prises d’initiatives, notamment dans la recherche de solutions;

· Adaptabilité et facilité dans le travail au sein d’une équipe pluridisciplinaire;

· Bon esprit d’analyse et de synthèse;

· Intérêt dans les données de santé ;


Compétences à acquérir

· Analyses des données du SNDS;

· Règlementation propre à l’usage des données sensibles, notamment de santé;

· Sécurité informatique en milieu sensible;

· Montée en compétences sur les outils spécifique (outils data science dont Git, GitLab, R, Python, interfaces homme-machine…);

· Utilisation des outils de ticketing

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