Post-Doctorant en Modélisation Dessais Cliniques H/F - Inserm Délégation Régionale Paris IDF Centre Nord

INSERM : Unité mixte de recherche HeKA (UMR1346)

Ingénieurde Recherche / Post-Doctorant en Biostatistiques et Essais Cliniques In Silico

HeKA est une unité mixte de recherche, créée le 1er Janvier 2025, composée de chercheurs, de cliniciens-chercheurs et d'enseignants-chercheurs issus d'Inria, de l'Inserm, de l'Université Paris Cité et de l'AP-HP. Elle est associée à plusieurs services de l'Hôpital Européen Georges-Pompidou, de l'Hôpital Necker et de l'Institut Imagine. Ses thématiques de recherche portent sur l'informatique biomédicale, la biostatistique et les mathématiques appliquées à l'aide à la décision clinique. En mars 2022, l'équipe HeKA a rejoint PariSanté Campus, un lieu où convergent équipes de recherche, entreprises de la e-santé, acteurs institutionnels du numérique en santé et agences de l'innovation, au sein d'un écosystème collaboratif.

Aujourd'hui, HeKA rassemble un groupe d'experts hautement interdisciplinaires et complémentaires, disposant de compétences variées en informatique, informatique médicale, mathématiques appliquées, santé publique, épidémiologie et biostatistique. Leur mission commune est de développer des méthodes, des modèles et des outils visant à concevoir, évaluer et valider des systèmes de santé apprenants (Learning Health Systems), c'est-à-dire des systèmes capables d'exploiter les données cliniques collectées afin de produire de manière agile et fiable de nouvelles connaissances médicales, qui contribuent en retour à l'amélioration continue des soins.

Pour ce faire, l'équipe s'appuie sur la disponibilité des dossiers médicaux électroniques (DME), des essais cliniques, des cohortes et d'autres sources de données interconnectées afin de développer des modèles de stratification et de prédiction. Ces modèles ont pour objectif d'améliorer la précision et la personnalisation des traitements, et ainsi de contribuer à une meilleure qualité des soins.

Votre Mission et Vos Activités

Développer un cadre méthodologique innovant bas&eac...

Connaissances

Statistiques & Machine Learning : Maîtrise des méthodes d'ajustement, de l'inférence causale. Des connaissances dans des algorithmes d'IA pour séries temporelles (LSTM, GRU, Transformers) seraient un plus.
Données de santé : Connaissance des bases de données cliniques, essais cliniques et/ou la base de données du SNDS et de la BNDMR.
Recherche Clinique : Compréhension des enjeux réglementaires (MIDD, ICH M15) et des spécificités des maladies rares et pédiatriques .

Savoir-faire

Programmation : Expertise avancée en R et/ou Python.

Aptitudes

- Capacité à travailler dans un environnement multidisciplinaire : Le candidat devra interagir avec des biostatisticiens, des cliniciens et des partenaires industriels.
- Aptitude à la communication scientifique : Capacité à présenter des méthodes complexes de manière claire.
- Esprit d'équipe et réseau : Volont&eac...