Développement et intégration clinique d’un modèle d’intelligence artificielle pour le dépistage du sepsis néonatal
Contexte
L'équipe de recherche DOMASIA du laboratoire Inserm LTSI (Laboratoire de Traitement du Signal et de l’Image, Université de Rennes) travaille sur les systèmes de santé apprenants, avec trois axes majeurs :
Patient to Data : Interopérabilité et intégration des données médicales pour leur réutilisation secondaire.
Data to Knowledge : Extraction de connaissances et développement de modèles prédictifs.
Knowledge to Patient : Implémentation et évaluation des outils d’aide à la décision en contexte réel.
Le laboratoire collabore étroitement avec le Centre de Données Cliniques (CDC) du CHU de Rennes, les établissements du réseau HUGO et la plateforme de données Ouest Data Hub (ODH). Ce contexte permet de développer des modèles sur des données multicentriques à grande échelle.
Le projet européen INDICATE (2024-2027), financé par la Commission Européenne, vise à construire une infrastructure fédérée pour la réutilisation éthique et sécurisée des données de réanimation à l’échelle européenne. Ce projet répond à des enjeux majeurs de standardisation, de souveraineté et d’IA de confiance dans un domaine critique : les soins intensifs.
Le travail portera sur la l’entraînement d’un algorithme de détection précoce de sepsis néonatal, ainsi que sa validation dans plusieurs centres européens dans un environnement de données fédéré, ainsi que sur le prototypage de son intégration clinique dans le système d’information hospitalier.
Missions
Le(la) doctorant(e) aura pour missions principales de :
- Valider et réentraîner un modèle de détection précoce du sepsis sur plusieurs jeux de données hospitalières européennes, dans un contexte de réseau fédéré ;
- Prototyper l’intégration du modèle dans le système d’information hospitalier, en collaboration avec les ingénieurs en interopérabilité ;
- Contribuer à la valorisation scientifique du projet (publications, communications, démonstrateurs dans le cadre d’INDICATE).
Profil recherché
Nous recherchons un(e) doctorant(e) ou un(e) ingénieur(e) de recherche motivé(e) par la mise en œuvre de systèmes d’aide à la décision fondés sur l’intelligence artificielle et leur intégration dans les pratiques hospitalières.
Formation :
Diplôme d’ingénieur ou post-doctorant en intelligence artificielle, data science, informatique, ingénierie logicielle, bio-informatique, ou sciences des données.
Compétences techniques :
- Bonnes connaissances en programmation (R ou Python, SQL) pour l’analyse et la modélisation de données ;
- Connaissances en machine learning (modèles supervisés, évaluation, validation croisée) ;
- Notions en gestion et standardisation des données de santé (FHIR, OMOP, terminologies médicales) ;
- Intérêt pour la recherche appliquée à la santé.
Compétences transversales :
- Autonomie, rigueur scientifique, esprit critique ;
- Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (cliniciens, chercheurs, ingénieurs) ;
- Bon niveau d’anglais écrit et oral (réunions européennes, publications).
Conditions de travail
- Contrat : Ingénieur de recherche – 1 an renouvelable une fois avec période d’essai de 3 mois
- Localisation : LTSI - Université de Rennes, avec interactions régulières avec le CHU de Rennes et les partenaires européens du projet INDICATE
- Encadrement : Boris Delange (boris.delange@univ-rennes.fr)
- Rémunération : Selon la grille universitaire
- Date de début : Automne 2026
Candidature
Envoyer un CV, une lettre de motivation, ainsi que tout document pertinent (notes de Master, lettres de recommandation…) à : boris.delange@univ-rennes.fr