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17 juillet 2019

CDD 18 mois Ingénieur-e R&D en Traitement du Signal et/ou Data Scientist pour un Pancréas Artificiel


Catégorie : Ingénieur


Laboratoire d’accueil :

CEA Leti, MINATEC Campus, Département Microtechnologies pour la Biologie et la Santé (DTBS), SEIVI, LS2P

17, rue des Martyrs, 38054 GRENOBLE cedex 9 - France - Web : http://www-leti.cea.fr/ ; http://www.minatec.org/

Contexte :

Le département technologies pour la biologie et la santé (DTBS) du LETI étudie l'utilisation de capteurs portés par la personne à des fins de surveillance médicale, d'aide au diagnostic ou au traitement en collaboration avec des équipes médicales. En particulier, le laboratoire LS2P développe des systèmes portés mettant en œuvre une analyse en temps réel des données des capteurs.

Le laboratoire commun entre Diabeloop SA, le CERITD et le CEA a pour objectif de développer un dispositif médical de pancréas artificiel pour les sujets diabétiques de Type 1. Le laboratoire LS2P contribue au développement de l'algorithme de biorégulation de la délivrance d'insuline. Cet algorithme a pour objectif de personnaliser le modèle de fonctionnement insulino-glycémique pour chaque sujet en fonction des événements perturbateurs de sa glycémie. L'approche est du type Model Predictive Control (MPC). Le modèle utilisé est celui d'Hovorka et al. (2002). Des prototypes de pancréas artificiels ont été évalués dans le cadre d'expérimentations cliniques (60 sujets, 12 hôpitaux) sur des durées de 12 semaines en vie libre, en 2017 et 2018. La première version de ce dispositif a été marquée CE à l’automne 2018 et est actuellement en phase de pré-lancement. Dans le cadre d'un projet européen EITHealth D4Teens, des améliorations de l'algorithme sont prévues, en particulier l'adaptation de la bio-régulation de la délivrance d'insuline pour les patients adolescents (11- 18 ans). La-e candidat-e sélectionné-e contribuera au sein de l'équipe à mettre au point les algorithmes qui lient les signaux d'entrée à la commande d'insuline.

 

Mission :

La mission du-de la candidat-e (Ingénieur-e et/ou thèse en Traitement du Signal et/ou Data Science) sera de contribuer à l’analyse des données déjà recueillies pour identifier les pistes d’amélioration de performance des algorithmes, à la prise en main du banc de test de Diabeloop SA (patient réel et patient virtuel) ainsi qu’au développement des algorithmes. Ces algorithmes permettent de prédire la quantité d’insuline à injecter à partir du relevé de glycémie et des informations complémentaires (repas, activité physique, stress). La contribution se fera sur différentes tâches du projet:

- Amélioration des bancs de tests et de qualification des algorithmes

- Amélioration de l’algorithme de régulation. Le-a candidat-e pourra proposer sur cet axe des méthodes innovantes.

- Support au portage des algorithmes dans le système

[1] Quémerais, M.-A. et al. « Preliminary Evaluation of a New Semi-Closed-Loop Insulin Therapy System Over the Prandial Period in Adult Patients With Type 1 Diabetes: The WP6.0 Diabeloop Study », J Diabetes Sci Technol, 2014 DOI: 10.1177/1932296814545668

[2] Hovorka R. et al. « Nonlinear model predictive control of glucose concentration in subjects with type 1 diabetes », Physiol. Meas. (25), 2004, p.905–920, doi:10.1088/0967-3334/25/4/010

[3] P.-Y. Benhamou, E. Huneker, S. Franc, M. Doron and G. Charpentier, « Customization of home closed-loop insulin delivery in adult patients with type 1 diabetes, assisted with structured remote monitoring: the pilot WP7 Diabeloop study », 2018, Acta Diabetologica, doi.org/10.1007/s00592-018-1123-1

[4] Benhamou P.-Y. et al. « Closed loop insulin delivery in adults with type 1 diabetes in real life conditions: a multicentre, 12-week randomised crossover trial », The Lancet Digital Health, 2019.

 

Connaissances requises

Bac + 5 ou Bac + 8 (souhaité)

Docteur-e (ou Ingénieur-e) en traitement du signal et traitement de l'information (data scientist)

Spécialiste des problèmes d'analyse et traitement des données avec un fort esprit d'innovation, une capacité importante à travailler en équipe et de bonnes bases en programmation en Python.

Une thèse en traitement du signal ou data science sera un atout important. Les autres critères additionnels importants sont la maîtrise de l'anglais et un niveau correct en développement informatique.

 

Dossier de candidature :

Les dossiers de candidature doivent être envoyés à Maeva Doron.

Courriel : maeva.doron@cea.fr; Téléphone : 04 38 78 99 52

 

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