STAGE - Ingénieur(e) machine learning, gestion des parcours patient (H/F)

Ce stage est proposé par l’organisation « Recherche » dont la mission est de développer et d’évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, pour maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques.

Les acteurs de la santé ont aujourd'hui de nombreux défis à relever relatifs à des besoins nouveaux liés, entre autres, à l’évolution des technologies d’information et de communication, vieillissement de la population, chronicité des maladies, exigences croissantes du patient, etc.. Ces besoins et leurs coûts obligent à repenser les processus de prise en charge du patient et à rationaliser leurs parcours de soins afin de les rendre plus efficients. Cela passe nécessairement par l’analyse des déviations entre les parcours planifiés initialement et ceux réalisés, et les raisons de ces déviations, afin d’assurer la cohérence et l’objectivité des processus de prise en charge. L’analyse a posteriori des parcours de soin permet en outre d’augmenter l’efficacité des parcours futurs en détectant et modifiant les jalons causant retards et coûts inutiles.

Avec l’explosion des données liées à la santé observée ces dernières années, de grands volumes de données relatives aux parcours de soins sont disponibles et peuvent être exploités pour analyser précisément les processus de prise en charge et les parcours de soin.

Le Process Mining est une discipline au croisement du Data Mining et de la gestion des processus, qui consiste à découvrir, analyser, et améliorer des processus de façon automatique, à partir de données issues de systèmes d’information. Son application à la prise en charge des patients est récente et de nombreux défis doivent être relevés. En effet, les systèmes d’information hospitaliers génèrent quantités d’informations exploitables par les méthodes de Process Mining. Dans le même temps, la qualité de ces données et la spécificité des parcours de soin—notamment leur variabilité—nécessitent un traitement adapté, pensé pour cette application spécifique.

Vos missions

Ce stage consistera à concevoir et à implémenter des méthodes pour valider des parcours modélisés, en les comparant à des parcours observés. Il s’intéressera en particulier à deux aspects :

Une analyse off-line, dans laquelle il s'agira de vérifier dans quelle mesure des parcours terminés collent avec un modèle, pour détecter les éventuelles limitations du-dit modèle telles que les sorties de parcours et les goulots d'étranglements, et proposer des axes d'amélioration.

Une analyse on-line, dans laquelle il s'agira de détecter automatiquement les déviations au modèle des parcours en cours d'exécution, pour proposer des stratégies de réparation.

La première partie de ce stage consistera en une étude bibliographique pour identifier les méthodes les plus adéquates. Ces méthodes seront ensuite adaptées au besoin et implémentées, puis validées sur des jeux de données réels et synthétiques. Une activité de démonstration de résultats sous forme de vidéo est aussi à prévoir. La dissémination de résultats innovants sous forme d'un brevet et/ou d'un article scientifique pourra être envisagée en fonction de l'avancement du stage et de la qualité des résultats.