Chercheur·euse postdoctoral·e – Étude hEDS*Omics

Veuillez référer au guide Comment postuler à un emploi (pour les candidats externes) pour obtenir des instructions sur la façon de postuler.

Si vous êtes un employé actif de McGill (c.

-à-d. actuellement dans un contrat ou un poste actif à l'Université McGill), ne postulez pas via ce site de carrière. Connectez-vous à votre compte McGill Workday et postulez à cette affichage en utilisant le rapport Find Jobs (tapez Find Jobs dans la barre de recherche).Identification assistée par l’IA des cas non diagnostiqués ou mal diagnostiqués de hEDS/HSDRésumé du poste

La Chaire d’excellence en recherche du Canada (CERC) en médecine génomique de l’Université McGill est à la recherche d’un(e) chercheur(euse) postdoctoral(e) hautement motivé(e) pour se joindre à l’étude hEDS
* Omics, une initiative de recherche multicentrique visant à améliorer la reconnaissance du syndrome d’Ehlers-Danlos hypermobile (hEDS) et du trouble du spectre de l’hypermobilité (HSD).Ce poste portera sur le développement et l’application d’approches fondées sur l’intelligence artificielle afin de repérer des patient(e) s pouvant être non diagnostiqué(e) s, mal diagnostiqué(e) s ou dont le diagnostic a été retardé. La personne retenue utilisera des notes cliniques, des phénotypes structurés, des terminologies médicales, des codes CIM (ICD), ainsi que des ressources omiques et des données de santé disponibles afin d’identifier des patient(e) s présentant des profils cliniques évocateurs du hEDS/HSD.Ce

poste s’inspire des avancées récentes en matière de plateformes d’IA pour le diagnostic des maladies rares, notamment des systèmes capables d’analyser des descriptions cliniques en texte libre, des termes de l’Human Phenotype Ontology (HPO) ainsi que des résultats de tests génétiques afin de produire des hypothèses diagnostiques hiérarchisées, accompagnées d’un raisonnement explicable et de preuves à l’appui.

Principales responsabilités

Le ou la chercheur(euse) postdoctoral(e) travaillera en étroite collaboration avec l’équipe de recherche de la du CERC et ses partenaires afin de :

Développer et évaluer des pipelines fondés sur l’IA pour identifier des cas potentiellement non diagnostiqués ou mal diagnostiqués de hEDS et de HSD.Utiliser des textes cliniques, des notes médicales, des codes CIM (ICD), des symptômes structurés, des termes HPO et des données omiques disponibles afin de détecter des profils diagnostiques.

Concevoir des approches permettant l’extraction et la normalisation de phénotypes cliniques à partir de dossiers médicaux non structurés provenant de l’étude hEDS
* Omics et de cohortes internationales.

Comparer les cas candidats générés par l’IA aux diagnostics connus, aux critères cliniques, aux revues de dossiers médicaux ou aux évaluations d’expert(e) s.Soutenir des études de validation pour évaluer la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive et l’utilité clinique de l’approche de repérage des cas basée sur l’IA.Préparer des scripts reproductibles, de la documentation analytique, des rapports techniques, des figures, des manuscrits et des documents de demande de subvention.

Collaborer avec des clinicien(ne) s, généticien(ne) s, scientifiques des données, bioinformaticien(ne) s et partenaires de consortiums internationaux.

Qualifications requises

Le ou la candidat(e) idéal(e) possède :

Un doctorat (Ph.

D.) en biologie computationnelle, bioinformatique, informatique, science des données, apprentissage automatique (machine learning) ou dans un domaine connexe.

Une solide expérience de travail avec des données cliniques, biomédicales, génétiques, des dossiers médicaux électroniques ou des données administratives de santé.

Une expérience des grands modèles de langage (LLM), du traitement automatique du langage…