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Laboratoire/Entreprise : SESSTIM, Faculté des Sciences Médicales et Paraméd
Durée : 5-6 mois
Contact : jean-charles.dufour@univ-amu.fr
Date limite de publication : 2023-03-31
Contexte :
Le Service transversal de Pharmacie Clinique et Soins Pharmaceutiques de l’APHM en collaboration avec le service BioSTIC de l’APHM et le SESSTIM (Unité Mixte de Recherche UMR1252 labélisée par l’Inserm, l’IRD et Aix-Marseille Université) cherche à améliorer la sécurité et la pertinence des ordonnances médicamenteuses via une analyse pharmaceutique détaillée, automatisée et systématisée. Pour cela l’utilisation de méthodes de Machine Learning sont envisagées.
Pour réaliser l’analyse des données, implémenter et évaluer les méthodes de Machine Learning un stage de 5 à 6 mois est proposé avec une gratification financière pour un(e) étudiant(e) niveau ingénieur ou master 2 en science des données ou intelligence artificiel. Le stage est à pourvoir dès février-mars 2023.
Sujet :
Il s’agit de contribuer à l’optimisation des prescriptions médicamenteuse. Le stage porte sur l’implémentation et l’évaluation de différentes méthodes de Machine Learning en utilisant des données de vie réelle (prescription hospitalière) de la pharmacie clinique. Le principe est d’évaluer et d’appliquer un ensemble de méthodes d’IA afin de faciliter et optimiser l’analyse automatisée des ordonnances médicamenteuses dans le contexte hospitalier.
Mission du stagiaire : Nettoyer et analyser les données. Rechercher et identifier des méthodes d’IA applicables sur ces données. Implémenter les méthodes, entrainer les modèles, sélectionner les modèles les plus performants. Documenter les développements réalisés.
Profil du candidat :
Capacité d’analyse et de synthèse, forte autonomie et esprit d’initiative, connaissances du métier de la santé appréciée, capacité de travailler en mode projet : rendre compte des avancements des travaux et communication des résultats, bonne communication à l’oral et à l’écrit (Français et/ou Anglais).
Formation et compétences requises :
Bonnes connaissances en machine learning et notamment algorithmes supervisés (SVM, Random Forest, Arbre de décision, Réseaux de neurones,…). Maîtrise d’environnement python.
Adresse d’emploi :
Faculté des sciences médicales et paramédicales, Marseille
Document attaché : 202210281005_Proposition-Stage-SESSTIM-PharmacoClin-ML-octobre2022.pdf