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Laboratoire/Entreprise : Inria Paris, Centre de Recherche des Cordeliers et
Durée : 36 mois
Contact : adrien.coulet@inria.fr
Date limite de publication : 2022-09-15

Contexte :
La considération combinée des connaissances de l’état de l’art (la littérature scientifique, les bases de données biologiques expertes, etc.) et les entrepôts de données cliniques doivent permettre de structurer, puis d’enrichir les connaissances actuelles sur les maladies auto-immunes qui sont actuellement trop compartimentées entre spécialités médicales.

Sujet :
Objectifs concrets de la thèse :
– extraction et analyse des connaissances de l’état de l’art à partir de la littérature et des bases de données expertes (notamment PubMed, OrphaNet, HPO, IGMT),
– extraction et analyse des données des entrepôts de données de santé pour valider les connaissances extraites de la littérature et les compléter par de nouvelles (EDS, BNDMR),
– construire et publier deux ressources de référence de façon ouverte et FAIR : un thésaurus des auto-anticorps, et une cartographie sous forme de graphes de connaissances qui relient pathologies auto-immunes, signes cliniques observés et présence d’auto-anticorps,
– comparaison entre les connaissances d’origines diverses.

Profil du candidat :
autonomie, esprit d’équipe, intérêt pour le domaine de la santé, excellentes compétences relationnelles et sociales

Formation et compétences requises :
compétences techniques (Python, SQL, R), expérience préalable en sciences de données ou en traitement automatique du langage appréciée

Adresse d’emploi :
A PariSanté Campus (75015 Paris) et l’Institut Cochin (75014 Paris). L’inscription sera faite dans l’Ecole Doctorale ED386 de l’Université Paris Cité.

Document attaché : 202205111417_PhD opportunity on Data Intelligence_vf.pdf