Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : ICube
Durée : 6 mois
Contact : nicolas.lachiche@unistra.fr
Date limite de publication : 2025-05-04

Contexte :
Collaboration avec le service de réanimation de l’hôpital de Hautepierre à Strasbourg

Sujet :
Description de l’offre

Les patients admis en réanimation médicale sont souvent atteints de maladies graves, voire potentiellement mortelles, nécessitant de multiples traitements. L’incidence des interactions médicamenteuses y est donc élevée, avec des conséquences parfois sévères, telles qu’une exacerbation des effets secondaires ou une augmentation de la toxicité des médicaments.
De plus, ces patients présentent fréquemment des insuffisances rénale et/ou hépatique, ce qui peut entraîner des surdosages médicamenteux en raison d’une élimination altérée. Cela complexifie davantage la tâche du prescripteur, qui doit quotidiennement évaluer le rapport bénéfice/risque des traitements administrés.
Aujourd’hui, un grand nombre de données sont automatiquement collectées chez les patients de réanimation. L’objectif de ce stage est d’utiliser ces informations pour apprendre à détecter les interactions médicamenteuses et ainsi assister le clinicien dans ses décisions thérapeutiques.
Dans le cadre de ce projet, nous nous concentrerons sur l’allongement de l’intervalle QT comme indicateur mesurable des interactions médicamenteuses touchant le cœur. Cet intervalle, mesuré sur l’électrocardiogramme, est influencé par de nombreux facteurs et médicaments (CredibleMeds). En cas d’allongement excessif, il peut induire des troubles du rythme cardiaque
potentiellement mortels.

Travail à réaliser

– Calculer l’intervalle QT à partir des électrocardiogrammes en utilisant les librairies de traitement
du signal existantes
– Vérifier l’influence de situations et médicaments connus sur le QT extrait des bases de données
– Identifier et extraire les médicaments et autres informations pertinentes des données
– Utiliser des algorithmes d’apprentissage machine pour prédire la variation du QT

Profil du candidat :
Bac +4-5 en informatique, science des données, intelligence artificielle, apprentissage automatique

Formation et compétences requises :
Python et les librairies classiques de l’apprentissage profond et des séries temporelles

Adresse d’emploi :
ICube
300 Boulevard Brant
67412 Illkirch

Document attaché : 202410071201_StageM2_Interactions2024.pdf