Doctorant - Phd Student en Informatique - IA Explicable H/F - EFREI

Doctorant - PhD student en informatique H/F - IA explicable pour l'identification de biomarqueurs
de leucémie myéloïde chronique.

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, pour
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 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 coeur 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.

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.

Experience: 1 An(s)

Compétences: Techniques pédagogiques,Concevoir et préparer les cours, les travaux dirigés ou les travaux pratiques,Evaluer des acquis d'apprentissage, de formation ou d'expérience,Enseigner, transmettre des connaissances, développer des compétences,Utiliser les outils numériques

Qualification: Technicien

Secteur d'activité: Enseignement supérieur

Liste des qualités professionnelles:
Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit : Capacité à aller chercher au-delà de ce qui est donné à voir, à s'ouvrir sur la nouveauté et à investiguer pour comprendre et agir de façon appropriée.
Faire preuve de persévérance : Capacité à maintenir son effort jusqu'à l'achèvement complet d'une tâche quels que soient les imprévus, les obstacles de réalisation rencontrés.
Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie : Capacité à écouter activement, réceptionner des informations et messages, faire preuve d'ouverture d'esprit et de diplomatie.