Postes disponibles

Le programme SDRDS recrute en continu; contacez-nous pour en savoir plus!

Directeur.e(s) de recherche
Philippe Després
Début du projet
Titre du projet de recherche
Stage en apprentissage automatique et imagerie par tomodensitométrie dans le secteur bioalimentaire
Description

Un stage d’été basé sur le recalage et la segmentation automatique d’images est offert cet été chez un partenaire industrieldans l’industrie agroalimentaire. Le/la candidate développera aussiun algorithme d’identification d’artéfacts de mouvement sur les images, à partir de méthodes d’apprentissage automatique. La phase de développement pourrait être suivie d’un déploiement en production, ce qui implique l’intégration de la solution dans un flot de travail déjà établi. Des compétences en vision numérique et segmentation automatique sont des atouts, ainsi qu’une connaissance de base de l’imagerie médicale (tomodensitométrie, standard DICOM). Une maîtrise des langages Python, C++, CUDA est aussi souhaitable.

Directeur.e(s) de recherche
Anne-Sophie Charest
Philippe Després
Début du projet
Titre du projet de recherche
Possibilités et limites de DataSHIELD pour la protection de données de santé
Description

Il est souvent difficile de partager des données dénominalisées entre différentes organisations et chercheurs en raison de contraintes éthiques liées à la confidentialité des répondants. C'est une réalité fréquente dans le domaine de la santé, étant donné la sensibilité inhérente de ce type de données. Une option dans ce cas est de ne pas partager directement les données, mais plutôt de donner accès à celles-ci via un outil qui contrôle le risque de divulgation des requêtes effectuées et permet seulement celles qu'il considère sécuritaires. DataSHIELD est un tel outil qui a été proposé pour protéger la confidentialité d'un jeu de données, et qui s'utilise via le logiciel statistique R. Il permet en outre de faire des analyses statistiques sur plusieurs jeux de données hébergés à des endroits différents, toujours en assurant la confidentialité des répondants.

Dans ce projet, on s'intéresse aux garanties de confidentialité fournies par le logiciel, et aux limites de celui-ci.

On souhaite notamment établir des principes pour guider le choix des paramètres de contrôle de la divulgation offerts avec l'outil, et comprendre plus précisément l'impact de ces contrôles sur la qualité des statistiques descriptives, modèles linéaires et graphiques produits.

Directeur.e(s) de recherche
Venkata Manem
Philippe Joubert
Début du projet
Titre du projet de recherche
Chercheur postdoctoral en biologie computationnelle/Cancer du poumon
Description

Un poste de stagiaire postdoctoral en biologie computationnelle du cancer est disponible au Centre de recherche de l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec (IUCPQ) dans les laboratoires du Dr Venkata Manem et du Dr Philippe Joubert.

Nous sommes à la recherche d’un candidat très motivé ayant une expérience avec le développement de modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) appliqués aux données de santé. Le candidat retenu abordera le développement et l'application d'algorithmes de ML et de DL pour extraire des informations biologiques pertinentes à partir de données d'imagerie et de pathologie de patients atteints de cancer du poumon. Le candidat aura accès à des infrastructures de calcul et établira des collaborations avec des experts de différentes disciplines.
Durée: un an avec la possibilité de prolongation d’une 2ème année.


Responsabilités:
L'objectif principal de ce projet est de développer des biomarqueurs basés sur l'intelligence artificielle pour améliorer la prise en charge clinique des patients atteints de cancer du poumon, en particulier, i) Immunothérapie et pathologie computationnelle: Développement de biomarqueurs prédictifs de la réponse d'immunothérapie en utilisant des données d'imagerie et de biomarqueurs pronostiques, y compris des images pathologiques numérisées; ii) Détection du cancer du poumon: Développement de nouveaux biomarqueurs intégrant des profils de métabolites avec des données d'imagerie pour la détection du cancer du poumon.

Ces projets vont tirer parti des ensembles de données multi-OMICS (génomique, images médicales, diapositives pathologiques et profils immunitaires) générés à l'IUCPQ dans le cancer du poumon.


Qualifications:
• Doctorat en biologie computationnelle, en bio-informatique, en informatique ou dans d'autres domaines connexes
• Candidat très motivé, autonome et indépendant
• Capacité à prospérer dans un environnement de recherche collaborative
• Expertise en ML / DL
• Solide expérience en programmation (R, Python ou autres langages de recherche)
• Expérience avec une infrastructure informatique de haute performance
• Excellent record de publication
• Capacité à rédiger et publier des résultats dans des revues scientifiques
• Présenter les résultats de la recherche dans divers forums scientifiques


Pour postuler, veuillez soumettre votre dossier de candidature à philippe.joubert@criucpq.ulaval.ca ou à venkata.manem@criucpq.ulaval.ca. 
Dossier de candidature :
• Curriculum vitae
• Noms et courriels de trois références
• Deux publications ou prépublications (si disponibles)


Information additionnelle:
Le poste sera situé à l'IUCPQ. Nous proposons un contrat à temps plein, un environnement de recherche très stimulant avec l'infrastructure informatique nécessaire.
Durée: temporaire, 1 an, avec la possibilité de prolongation d’une 2ème année.
Salaire: Il s'agit d'un salaire compétitif à la mesure des qualifications et de l'expérience du candidat. Le salaire annuel plus les avantages sociaux seront versés selon la convention collective des stagiaires postdoctoraux de l'Université Laval.
Date de début: printemps 2021
 

Directeur.e(s) de recherche
Philippe Després
Début du projet
Titre du projet de recherche
Refonte et adaptation d'un outil d'exploration de données médicales
Description

Plusieurs suites logicielles ont été développées pour explorer des données médicales, structurées ou non, afin de faciliter certaines tâches à l'interface de la clinique et de la recherche: reconstruction de la trajectoire des patients, constitution de cohortes, croisement entre bases de données, etc. Ce projet consiste à adapter Dr Warehouse, un outil développé en France, à l'écosystème québécois de technologies de l'information dans le domaine médical. Il s'agira entre autres de migrer la solution actuelle d'arrière-guichet et d'explorer de nouvelles technologies d'indexage de contenu basées sur du logiciel libre. Comme Dr Warehouse mise sur une interface intuitive, les développements futurs devront être réalisés en conformité aux attentes des utilisateurs (médecins, chercheurs). De plus, l'arrimage aux terminologies et ontologies de certains domaines présidera à ces développements. Ce projet peut inclure des séjours en France et des stages en milieu industriel.

Directeur.e(s) de recherche
Philippe Després
Pierre-Luc Déziel
Début du projet
Titre du projet de recherche
Design et implémentation d’un nouveau modèle gouvernance des données à l’ère de la santé numérique; PULSAR comme banc d’essai pour l’innovation responsable
Description

Une réglementation adéquate de la collecte de données et la protection des droits (tel que le droit à la vie privée) sont des défis majeurs auxquels sont confrontés les institutions et les gouvernements du monde entier, dans des domaines variés comme les villes intelligentes ou les soins de santé.  Ces défis s'inscrivent dans le cadre plus général de la gouvernance des données, qui touche tant les modèles (comme les fiducies) que les politiques liées à la gestion des données (qualité, consentement relatif à leur collecte). La mise en œuvre de cadres de gouvernance des données reste un défi, car les institutions sont confrontées à des problèmes techniques, organisationnels et sociétaux (par exemple, la confiance du public). Plus précisément, les défis comprennent: une bonne gestion du consentement dans un contexte où il peut être retiré (consentement dynamique), une évaluation efficace des systèmes d'information et l'application des protocoles dans un environnement de partage de données multipartite (coordination et évaluation des risques), et une bonne compréhension des risques, droits et cas d'utilisation potentiels de la part des personnes concernées (consentement éclairé). Ces défis sont communs à plusieurs initiatives d'innovation et opposent souvent l'utilisation efficace des nouvelles technologies aux dommages potentiels liés à l'utilisation abusive des données. 

L'écosystème PULSAR de l'Université Laval joue un rôle central d'intendance de données de recherche recueillies dans le cadre d'un consentement relativement large pour étudier la santé durable. PULSAR est le premier réseau de recherche voué à la recherche en santé durable. Mis en œuvre par l’Université Laval et Alliance santé Québec, PULSAR est un espace collaboratif de recherche et d’innovation. À la fois virtuel et réel, l’espace PULSAR rassemble des acteurs de tout horizon qui voient la recherche en santé autrement. Le partage de données entre patients et chercheurs et leur valorisation sont des éléments clés de l’initiative PULSAR. 
 
PULSAR élabore présentement un modèle de gouvernance des données favorisant l'innovation responsable au bénéfice de toutes ses parties prenantes (citoyens, chercheurs, intervenants et décideurs). Ce projet consiste à 

- identifier des modèles et mécanismes de gouvernance des données compatibles avec la philosophie de science ouverte PULSAR; 

- mesurer l'acceptabilité de ces modèles et mécanismes avec toutes les parties prenantes;

- développer et mettre en œuvre un modèle de gouvernance des données adapté à l'écosystème PULSAR.

Le projet s’appuiera sur le savoir-faire de Nord Ouvert, un organisme à but non lucratif, possédant une expertise unique sur les questions de la gouvernance et de la gestion des données au service du bien commun. 


Nous cherchons à pourvoir un poste d'assistant de recherche pour soutenir ce projet. L'assistant de recherche sera intégré dans l'équipe de recherche appliquée de Nord Ouvert, tout en travaillant sous la supervision d'un des chercheurs impliqués dans le projet.

Responsabilités :

- Aider à la coordination des partenaires du projet, y compris la planification et la participation aux réunions du projet et la transcription des procès-verbaux des réunions.

- Mener des recherches sur divers aspects de la gouvernance des données de santé, y compris la gestion des données, l'architecture technique, l'éthique de la recherche et l'analyse organisationnelle.

- Soutenir la conception et la conduite d'entretiens structurés ou semi-structurés avec des groupes de parties prenantes, y compris des chercheurs et des membres du public.

- Participer au développement et à la réalisation d'ateliers et de webinaires.

Qualifications :

- Bilingue (un atout)

- Forte capacité à synthétiser des informations provenant de sources universitaires et de la littérature grise et à communiquer des idées complexes

- De bonnes compétences en matière d'organisation et de gestion de projets

- Étudiant.e de niveau maîtrise dans des disciplines telles que le droit, l'administration et la gestion, l'informatique, la philosophie, la bibliothéconomie et les sciences de l'information. 

- Possibilité d'adapter le poste aux intérêts académiques de l'étudiant.e.

Prière de manifester votre intérêt à l’adresse admin@sdrds.org.

Découvrir

Projet en vedette

Ce projet de recherche se base sur l’analyse de données massives portant sur l’index NOL et d’autres paramètres cliniques intraopératoires utilisés par les anesthésistes durant une chirurgie. Ces paramètres les aident à prendre des décisions de traitements analgésiques chez un patient non-communiquant sous anesthésie générale et chez qui il est impossible d’évaluer la douleur et les besoins en analgésiques par les questionnaires habituels réalisés sur patients éveillés.

Lire plus