La personne recrutée sera localisée dans les locaux du LS2N sur le site de l’UFR Sciences et Techniques de Nantes. Elle disposera de l’ensemble du matériel nécessaire à son travail.

Le projet PREDHIC (Prédire la réadmission et la mortalité par insuffisance cardiaque à l’aide du traitement du langage naturel) est un projet ANR de 42 mois entre deux laboratoires d’informatique (LISN et LS2N) et deux hôpitaux (Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph et CHU de Lille). Dans le cadre de ce projet, nous explorons des directions de recherche associées à des méthodes neuronales de représentation et classification de textes et évaluons leur impact sur une tâche et des données réelles, dans un cadre multicentrique : l’estimation du risque de réhospitalisation et de décès de patients insuffisants cardiaques, une question d’un grand intérêt clinique. Le projet associe des spécialistes de traitement automatique des langues de deux équipes d’informatique à des spécialistes de l’information médicale et de l’insuffisance cardiaque de deux hôpitaux.

L’objectif du post-doctorat est de concevoir et d’évaluer des classificateurs pour la prédiction des risques en s’appuyant tout à la fois sur les données structurées (p. ex. des examens de biologie) et le texte issu des dossiers médicaux des patients. Il s’agit donc d’évaluer différentes stratégies pour tirer parti de la richesse de ces données à travers des approches par fusion précoce ou fusion tardive. L’ensemble des données sont déjà disponibles et pré-traitées. Les variables d’intérêt associées aux données structurées sont identifiées et font l’objet d’un premier modèle basé sur une régression logistique. Les données textuelles sont déjà annotées en entités d’intérêt en s’appuyant sur un schéma d’annotation réalisé conjointement par des spécialistes du TAL et des cliniciens en cardiologie.