Doctorant - PhD student en informatique H/F - IA explicable pour l’identification de biomarqueurs de leucémie myéloïde chronique
Join to apply for the Doctorant - PhD student en informatique H/F - IA explicable pour l’identification de biomarqueurs de leucémie myéloïde chronique role at EFREI - Grande école du numérique
Mission
Le doctorat en informatique proposé au sein de notre établissement s’inscrit dans une démarche d’excellence scientifique, visant à développer des solutions innovantes pour la médecine de précision, afin d’améliorer la prise en charge des patients. Ce travail offre aux doctorants une approche rigoureuse, combinant modélisation avancée et analyse de données biomédicales, avec un fort potentiel d’impact clinique.
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 est 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).
Objectifs scientifiques :
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, adaptée au TFR.
Évaluer l’interprétabilité des modèles (XAI) et leur robustesse sur des cohortes réelles, en collaboration avec des cliniciens.
Profil
Vous êtes titulaire d’un master 2 (ou équivalent) en informatique (data science, IA, ou dans une discipline connexe). Vous possédez des compétences solides en Machine/Deep Learning (modèles prédictifs, sélection de variables, XAI), analyse de données biomédicales (données cliniques, omiques), programmation (Python, R, frameworks ML) ainsi qu’un bon niveau d’anglais. Une expérience ou un intérêt pour la recherche translationnelle en santé sera un atout.
Référence de l'offre : h83ktu6uml
Contexte et lieu
EFREI - Grande école du numérique, Paris et Bordeaux, acteur indépendant majeur de l’enseignement supérieur et de la transformation numérique. L’établissement est reconnu comme Leader indépendant d’intérêt public et est habilité par la CTI; il fait partie de la Conférence des Grandes Écoles. Depuis janvier 2022, EFREI est établissement composante de Paris Panthéon-Assas Université.
#J-18808-Ljbffr
En cliquant sur "JE DÉPOSE MON CV", vous acceptez nos CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site jobijoba.com.