ingénieur.e data et infrastructure

ipso santé : Réinventer la médecine de proximité

ipso santé est un réseau de cabinets médicaux fondé en 2012 par des médecins des ingénieurs et des spécialistes en organisation. Sa mission : réinventer la médecine de proximité pour répondre aux défis actuels et garantir des soins de qualité accessibles.

La conviction dipso santé est quil est nécessaire de faire évoluer la médecine vers des approches plus collaboratives plus pratiques pour les patientes plus orientées vers la prévention et le relationnel.

Pour cela équipes soignantes et non soignantes travaillent côte à côte dans les cabinets ipso pour développer les outils utilisés au quotidien notamment des logiciels médicaux développés en interne.

ipso santé a un concept qui a fait ses preuves avec notamment des indicateurs de qualité supérieurs aux normes du secteur un fort engouement des patients et un modèle économique éprouvé. Lentreprise compte sept cabinets médicaux à Paris Lyon et Marseille pour une équipe soignante dune centaine de personnes et 200.000 consultations par an. Elle vise à 5 ans le développement de son réseau de cabinets pour couvrir les besoins denviron 500.000 patients.

Lambition dipso santé est avant tout sociétale : promouvoir un modèle de système de santé durable équilibré et vertueux.

la recherche chez ipso

Historiquement la recherche médicale est réalisée dans les hôpitaux au sein desquels le profil de patients et de pathologies est différent de ceux rencontrés en ville. Il existe peu dorganisations suffisamment structurées en ville pour mener des projets de recherche en soins primaires pourtant nécessaires à une prise en charge de qualité des patients dans les stades les plus précoces.

Grâce à la maîtrise de ses systèmes dinformation et données au profil de certains de ses praticiens chercheurs et à son organisation agile ipso a une position privilégiée pour développer cette activité. Depuis plusieurs années déjà le pôle recherche dipso santé a développé une activité de recherche :

• rétrospective sur données du soin issues de notre base patient;

• prospectives (essais cliniques études organisationnelles).

Actuellement le pôle recherche dipso santé est composé de 7 personnes :

• Roxane et Nicolas 2 médecins généralistes (temps partiel)

• Nicolas développeur IT / data scientist

• Nathanaël responsable de pôle et de la méthodologie

• Nelly cheffe de projet recherche

• Gabriel un des cofondateurs dipso en charge du développement des partenariats

• Thomas data scientist

Le pôle sappuie sur une trentaine de médecins investigateurs participant à cette activité de recherche.

Cette activité prend de lampleur et va accélérer avec la constitution dun Tiers-Lieu dExpérimentation en santé numérique mené par ipso santéen partenariat avec léquipe MOODS de lINSERM.

Dans ce cadre notre infrastructure de recherche va sétoffer avec le passage prochain danalyse dans un cadre MR004 vers un entrepôt de données de santé dotée dune plateforme danalyse. Le pôle recherche cherche à se renforcer pour mettre en place cet entrepôt de données de santé.

les missions

Au sein du pôle Recherche Evaluation & Data science (RED) et en interface étroite avec les équipes IT et infrastructure vous prenez en charge la structuration et lindustrialisation de la chaîne de données nécessaire à la montée en charge de nos activités de recherche dans la perspective de la mise en place dun Entrepôt de Données de Santé (EDS) / datalake et de ses outillages dans un environnement souverain sécurisé et conforme.

1. Concevoir larchitecture et la mettre en place de lEntrepôt de Données de Santé (EDS)

• participer au cadrage technique : besoins cas dusage contraintes de conformité choix darchitecture et trajectoire

• définir et mettre en œuvre les composants de la plateforme data : stockage environnements danalyse outillage dingestion et de transformation gestion des accès

• travailler à une approche robuste et maintenable en limitant la dépendance à des opérations infra lourdes au quotidien et garantir la sécurité lintégrité et la souveraineté des données stockées en conformité avec les exigences de santé (HDS RGPD).

2. industrialiser les flux de données (ETL/ELT) et fiabiliser la production

• reprendre/renforcer les flux existants et construire de nouveaux pipelines : collecte ingestion transformations historisation alimentation des tables/datasets de recherche.

• mettre en place les standards de production : orchestration versionnage CI/CD gestion des environnements tests data quality monitoring et alerte.

• garantir la traçabilité la reproductibilité des transformations et une documentation exploitable par léquipe.

3. mettre à disposition des données pour la recherche (et lexpérimentation)

• produire des jeux de données prêts pour lanalyse (cohérents documentés contrôlés) pour les data scientists et médecins investigateurs

• faciliter laccès dans un cadre sécurisé : gestion des droits séparation des environnements bonnes pratiques de pseudonymisation et minimisation

• contribuer à loutillage des exports et échanges de données avec des partenaires de recherche (cadres définis processus reproductibles) dans les standards de sécurité en vigueur

4. contribuer aux sujets transverses (interopérabilité standards mise en prod doutils)

• anticiper les besoins de mise en production doutils data/IA (ex. NLP/ML) y compris les prérequis dinfrastructure (ex. environnement GPU si retenu) et les contraintes de sécurité.

• en appui contribuer aux réflexions sur linteropérabilité et la standardisation des données en lien avec les personnes référentes (ex. HL7/FHIR terminologies).