Data scientist – NLP psychiatrie

Description de la mission

Descriptif du poste
Mieux comprendre la santé mentale des jeunes franciliens : le projet CASSANDRE
L’épidémie de COVID-19 a fortement impacté la santé mentale de la population, en particulier des plus jeunes. La compréhension de ce phénomène reste néanmoins à parfaire : quelles populations sont-elles les plus touchées ? Quelle a été la réponse du système de santé ? Quels sont les principaux facteurs de risques liés à ces troubles psychiatriques ? La Région Ile de France finance le projet CASSANDRE, porté par la Pr. Marion Leboyer, pour étudier ces différents aspects et ainsi mieux organiser les réponses apportées par les pouvoirs publics.
Les algorithmes de data science à l’Entrepôt des Données de Santé
Les données massives de l’Entrepôt de Données de Santé (EDS) contiennent de très nombreuses informations d’intérêt pour améliorer les connaissances médicales et optimiser le système de santé, mais celles-ci sont souvent présentes de manière diffuse (l’information est déduite à partir de nombreuses données) et non-structurée (sous la forme de textes, d’images, de signaux). Il apparaît nécessaire de pré-traiter les données à large échelle et à l’aide d’algorithmes de data science dédiés avant de pouvoir répondre aux questions posées par les utilisateurs de l’EDS. De nombreux algorithmes de Natural Language Processing (NLP) sont en particulier développés, validés et mis en production pour rendre possible l’exploitation des dizaines de millions de comptes rendus cliniques présents dans l’EDS (par exemple , , , , etc.).
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