RESPONSABILITÉS : Le projet vise à développer un modèle mathématique prédictif permettant d'identifier les patients ayant besoin d'une consultation spécialisée, à partir de notre cohorte de patients avec calculs rénaux suivis au CHU de Nantes et d'intégrer le modèle à une interface utilisant l'intelligence artificielle pour améliorer la prise en charge de ces patients. Ce projet permettra ainsi d'améliorer les connaissances sur la maladie lithiasique rénale, ses facteurs de risque, son épidémiologie, son retentissement sur la qualité de vie et les éléments diététiques pourvoyeurs. L'ingénieur-e d'étude travaillera sur cette base de données déjà établie, il/elle sera le point de départ de la création et du développement du modèle prédictif nécessaire à l'aide au diagnostic des patients atteints de calculs rénaux. Sous la supervision du Pr Lucile FIGUERES et du Pr Sophie LIMOU, il/elle : • Travaillera directement avec des néphrologues, urologues et diététiciens pour comprendre les différents types de lithiases urinaires et les variables d'intérêt • Réalisera l'extraction, l'anonymisation et la mise en forme des données cliniques et biologique de la cohorte de patients • Construira un modèle prédictif permettant d'identifier les facteurs associés aux formes complexes de lithiase et aux récidives • Validera le modèle sur une autre cohorte de patients lithiasiques Après validation, l'ingénieur-e d'étude développera une interface, accessible pour les patients et les professionnels de santé, leur permettant d'intégrer différentes variables. L'utilisation de l'intelligence artificielle permettra ainsi d'aider à l'orientation du patient. RETROUVEZ LA FICHE DE POSTE EN INTEGRALITE : https://www.univ-nantes.fr/universite/recrutement/nantes-universite-recrute-un-e-ingenieur-e-detude-en-intelligence-artificielle-cr2ti PROFIL RECHERCHÉ : • Versant : Fonction publique d'État • Type de recrutement : Catégorie A, contractuel·le, CDD de 6 mois (article L.332-2,3 du CGFP) Formation et/ou qualification : Bac + 5 / Master 2 ou diplôme d'ingénieur en : Data science / Intelligence artificielle Expériences requises : • Une expérience de recherche (stage de M2, mémoire ou projet scientifique) est obligatoire • Une expérience dans le traitement de données de santé, la modélisation prédictive, le machine Learning et une forte connaissance de l'éthique dans l'IA en santé sont indispensables • Le/La candidat-e devra avoir déjà conçu un modèle de prédiction analytique en santé