About the position
About the research centre or Inria department Le centre de recherche Inria de Saclay a été créé en 2008. Sa dynamique s’inscrit dans le développement du plateau de Saclay, en partenariat étroit d’une part avec le pôle de l’ Université Paris-Saclay et d’autre part avec le pôle de l’ Institut Polytechnique de Paris . Afin de construire une politique de site ambitieuse, le centre Inria de Saclay a signé en 2021 des accords stratégiques avec ces deux partenaires territoriaux privilégiés. Le centre compte 41 équipes-projets , dont 27 sont communes avec l’Université Paris-Saclay ou l’Institut Polytechnique de Paris. Son action mobilise plus de 600 personnes , scientifiques et personnels d’appui à la recherche et à l’innovation, issues de 54 nationalités. Le centre Inria Saclay - Île-de-France est un acteur essentiel de la recherche en sciences du numérique sur le plateau de Saclay. Il porte les valeurs et les projets qui font l’originalité d’Inria dans le paysage de la recherche : l’excellence scientifique, le transfert technologique, les partenariats pluridisciplinaires avec des établissements aux compétences complémentaires aux nôtres, afin de maximiser l’impact scientifique, économique et sociétal d’Inria. Context Dans le cadre d’un partenariat avec IGN et le CRESS dans le cadre du programme Jumeau NUmérique National (JUNN, cas d'usage prioritaire Simulation d'épidémies), l'équipe-projet ASCII (Inria, CNRS, Ecole polytechnique) porte le développement du simulateur ICI de propagation d'épidémies. ICI est un simulateur individu-centré de propagation des épidémies. Il construit un jumeau numérique d’un territoire et de sa population, à partir de données géographiques, démographiques et socio-professionnelles, puis simule les déplacements, interactions et contaminations entre individus. Le premier prototype a été construit sur les données de la COVID-19. A ce jour, les descripteurs de la population du jumeau numérique n’intègrent pas les maladies chroniques des individus. L’objectif de ce poste est d’identifier les principales maladies chroniques à ajouter au simulateur et à établir un pipeline, utilisant les données du SNDS pour fournir des indicateurs agrégés, par unité de lieu de la fréquence de ces maladies par âge et sexe afin de mieux définir la population synthétique. La personne recrutée complétera ces analyses par des revues systématiques et, lorsque pertinent, par l’analyse de données publiques. Elle contribuera à transformer ces résultats en travaux scientifiques publiables et en indicateurs utilisables par les acteurs de santé publique. Le recrutement renforcera ainsi la capacité de l’équipe METHODS à conduire des recherches sur la distribution territoriale des maladies chroniques et les conséquences des épidémies. https://ici.saclay.inria.fr/ Assignment Sous la direction du professeur Viet-Thi Tran (CRESS) et en collaboration avec d'autres professeurs du CRESS, la personne recrutée sera amenée à : Mission principale : Evaluer la fréquence des maladies chroniques, par unité géographique définie, augmentant le risque d’infection et de sévérité des infections à transmission aériennes. Pour une meilleure connaissance du sujet de recherche proposé et du simuleur ICI de propagation d'épidémies : https://ici.saclay.inria.fr/ Collaboration : La personne recrutée travaillera en lien étroit avec l'équipe-projet ASCII et avec Maxime Colomb (IGN) qui est le responsable du développement logiciel du simulateur ICI Main activities Descriptif des activités : Quantification des risques d’infection et de la sévérité de l’infection en fonction des maladies chroniques des personnes. Il ou elle estimera les probabilités d’infection, d’hospitalisation conventionnelle ou en réanimation et de décès selon l’âge, le sexe et les maladies chroniques, notamment pour la grippe et la COVID-19. Cette recherche utilisera une recherche de la littérature et/ou exploitera les données du SNDS Estimation de la prévalence des maladies chroniques. À partir du Système national des données de santé (SNDS), il ou elle estimera la prévalence des maladies chroniques associées à un risque d’infection accru ou d’une sévérité accrue de la maladie par âge, sexe et unité géographique. Il ou elle définira les algorithmes d’identification, préparera les bases et produira des indicateurs reproductibles. Travail collaboratif avec l’équipe INRIA pour implémenter les résultats dans le simulateur ICI. Encadrement : Oui (épidémiologistes et biostatisticiens de l’équipe) Skills Compétences techniques et niveau requis : Langues : Français et Anglais Compétences relationnelles : travail pluridisciplinaire Compétences additionnelles appréciées : programmation, traitements statistiques de données
This listing was collected from a public source and is reproduced here for
information only. Always confirm the details on the original posting before applying.
View the original posting