Post-Doctorant F/H Structuration statistique des données cliniques et acquisition séquentielle d’information

Context
Dans le cadre d’une collaboration avec l’entreprise Dynervo, Inria recrute un postdoctorant pour une durée de 10 mois (prolongeable).
Les troubles musculo-squelettiques (plus de 80 % des maladies professionnelles reconnues en France) restent parfois mal expliqués par les examens cliniques classiques, en particulier lorsque les symptômes apparaissent lors d’un mouvement précis. La dynervologie propose une analyse clinique des compressions nerveuses dynamiques, fondée sur des tests fonctionnels et un raisonnement progressif du praticien face aux réponses du patient. Cette expertise repose aujourd’hui sur l’expérience de quelques cliniciens, et les données de consultation (symptômes, tests, hypothèses, conclusions) sont hétérogènes, partiellement manquantes et souvent redondantes.
Le projet vise à structurer ce recueil via un questionnaire patient et à collecter, dans un cadre réglementaire adapté, les résultats des tests et les conclusions expertes du Dr B. Ferembach et de praticiens partenaires. L’objectif du projet AMIES est de rendre ce matériau clinique exploitable statistiquement, posant ainsi la première brique d’un futur jumeau numérique
Assignment
Il s’agit de participer à l’analyse de données issues de questionnaires auto-administrés.
Main activities
Analyse de données et modélisation statistique.
L’objectif général est de transformer les premières observations cliniques de DynervoLink en un corpus analysable permettant d’identifier les informations réellement utiles à l’orientation clinique. La variable cible principale sera la conclusion clinique experte issue de la consultation.
Objectif 1 – Structurer le corpus.
Définir l’unité d’observation, le dictionnaire des variables, les règles de codage, la gestion des valeurs manquantes et la traçabilité entre questionnaire, tests et conclusion clinique.
Objectif 2 – Identifier les variables discriminantes.
Mesurer la contribution propre des variables, la redondance et la stabilité des symptômes, des facteurs contextuels et des tests pour les principales pathologies ou familles d’orientation.
Objectif 3 – Objectiver le raisonnement clinique.
Comparer les priorités formulées par les experts aux relations observées dans les données et évaluer la capacité des variables recueillies à prédire la conclusion clinique experte, en distinguant performance prédictive, interprétabilité et plausibilité clinique.
Objectif 4 – Préparer un questionnaire adaptatif.
Estimer quelle question ou quel test apporte le plus d’information compte tenu des réponses déjà obtenues, et explorer des règles d’arrêt explicites.
Skills
Compétences techniques et niveau requis :
Langues :
Compétences relationnelles :
Compétences additionnelles appréciées :