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Be the Next Game Changer

STAGE - Deep Learning appliqués aux données de survie intégrant des données longitudinales (F/H)

France, 06, Biot
Internship
8/21/2022
527805

Imaginez demain ...

Au sein du département Corporate Strategy & Research, vous intégrerez l'équipe Living Twins for Practitioners, riche de compétences en médecine, biologie, mathématique et informatique, et qui conduit plusieurs projets en oncologie, neurologie et cardiologie.

 

Dans le cadre de la diversification de nos activités en santé, vous serez responsable de développer et de prototyper des méthodes statistiques et de machine Learning qui permettront de prédire la survie de patients atteints de cancer en prenant en compte des données longitudinales.

 

Vos défis et contributions

Le but de ce stage sera de mettre en place des méthodes de machine Learning permettant de prédire la survie de patients atteints de cancer (modèle de survie multi-états) en intégrant des données longitudinales.

Les modèles multi états modélisent l'évolution de la maladie métastatique en un nombre fixe de stades d'évolution du cancer définis par les données de la littérature.

Les architectures classiques développées pour la survie prennent en compte des données dites baseline qui sont récoltées au début du suivi des patients.

L’enjeu sera alors d’étendre ces architectures de machine learning pour supporter les données longitudinales récoltées durant le suivi des patients.

 

Votre contribution consistera à :

Effectuer un état de l’art des méthodes existantes pour prédire la survie supportant la prise en compte de données longitudinales,

Prendre en main la base de données issue d’essais cliniques agrégés, la nettoyer et faire une étude descriptive des données, faire des calculs d’inférence si besoin.

 

Vos atouts pour réussir

Etudiant(e) préparant un diplôme de niveau Bac+4/5, vous avez une bonne connaissance de l'algorithmique, des mathématiques appliquées, des biostatistiques (modèles de survie, tests statistiques) et du Machine Learning (Deep Learning).

Vous connaissez Python et R, et votre anglais est courant.

Des connaissances en biologie et en médecine sont un plus.

Motivé(e), vous avez un bon sens de la communication. Vous savez parler de votre travail, présenter votre avancement de manière claire et précise.

Curieux(se), vous devrez faire de la veille et décortiquer un sujet scientifique, avoir un esprit d'initiative et être autonome.

Le stage est basé sur le site de Biot.

Diversity statement

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