Le/la candidat(e) rejoindra l'équipe du CEPHEPI Grand Sud, structure nouvellement créé des GHU Henri Mondor et Paris Saclay qui développe une expertise dans l'évaluation du médicament, sa balance bénéfice/risque autour de quatre principales thématiques - Prise en charge des maladies inflammatoires à médication immune (IMIDs) - Polymédication en lien avec une pathologie index (le cancer et les pathologies cardiaques) - Nouveaux médicaments et populations spécifiques (personnes âgées, femmes, territoire, accès aux soins, obésité, pathologies psychiatriques) - Transplantation rénale, traitements immunosuppresseurs et évènements indésirables graves Le CEPHEPI Grand Sud s'appuie sur l'écosystème local et les expertises quant à l'utilisation et l'analyse des données massives comme celles du SNDS (Data-managers et data-scientits formés à l'extraction et à l'analyse des données du SNDS) ou de l'EDS AP-HP ; intégrant le service de Santé publique et l'URC Henri Mondor (Pr Etienne Audureau) intégré au DMU Saphire et des URC Paris Saclay ; la chaire IA-racles, co-portée par Etienne Audureau (AP-HP), Thomas Guyet (INRIA), Laurent Le Brusquet et Arthur Tenenhaus (CentraleSupélec) ; sur l'expertise clinique des professionnels de santé bi-sites ; sur des conventions établies entre l'Université Paris Est Créteil et le CHU Henri Mondor et le GIS EPI-Phare (groupement d'intérêt scientifique de l'ANSM et de la CNAMTs) ; sur des conventions établis entre l'AP-HP et l'INRIA sur l'exploitation de ces données ; sur l'expertise d'équipes de recherche de l'école Doctorale de Santé Publique (Paris Saclay et UPEC) sur l'évaluation du médicament (équipes EpiDermE, CePia, Epidémiologie Clinique (CESP)) et sur la collaboration avec la Cochrane et notamment le groupe Skin. ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL - Intégrez une équipe multidisciplinaire en informatique médicale, ingénierie logicielle et data science - Contribuez à divers projets de recherche et développement sur les données massives en santé - Engagez-vous dans une politique active de partage de connaissance en open science Contexte : Le projet « Optimiser la gestion thérapeutique des maladies inflammatoires immunitaires » vise à créer des cohortes pour les patients IMIDs à l'AP-HP. Ce projet inclut : - Structuration des données de l'EDS de l'AP-HP en vue d'une intégration avec les données de l'assurance maladie : phénotypes, sévérité, co-morbidités des patients IMIDs (maladies inflammatoires à médiation immunes sont les maladies auto-immunes) Missions générales - Objectifs concrets : - Construction des variables d'intérêt pour les patients d'intérêt à partir de données structurées et non-structurées (NLP) des patients identifiés (données phénotypiques, sévérité, thérapeutique et suivi longitudinal) - Reconstitution du parcours de soins. Chaînage des données EDS et SNDS - Développement d'algorithmes de prédiction de l'efficacité et de tolérance des thérapeutiques des patients IMIDs basés sur de l'IA Diplôme d'ingénieur ou Bac +5/Doctorat en informatique médicale, mathématique, machine learning, datas science, statistique ou équivalent.