Génotrial

Offre d'emploi pour Genotrial : Poste : Développeur d'apprentissage automatique à temps plein Description : Genotrial, une plateforme pilotée par l'IA qui fournit un appariement personnalisé et efficace des essais sur le cancer, recherche un développeur d'apprentissage automatique pour rejoindre son équipe en pleine croissance. Alors que nous abordons le problème critique de la participation insuffisante aux essais cliniques, nous recherchons un professionnel capable de contribuer à rationaliser notre processus d'appariement patient-essai, en utilisant les données génomiques et l'IA. Nous sommes une start-up axée sur la technologie qui intègre des algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse des données génomiques et un système de dossier médical électronique pour réaliser notre mission qui consiste à fournir un meilleur accès aux traitements de pointe aux patients atteints de cancer. Nous recherchons une personne qui partage notre passion pour la technologie et l'innovation médicale. Responsabilités : - Développez, affinez et gérez nos algorithmes d'apprentissage automatique. - Extraire des informations à partir de données génomiques et de dossiers médicaux électroniques. - Améliorer la capacité de notre plateforme à associer avec précision les patients aux essais. Exigences : - Vaste expérience de la gestion de grands ensembles de données. - Maîtrise de Python, familiarité avec les bibliothèques d'IA telles que TensorFlow ou

Nous avons conçu Genotrial pour répondre au problème urgent de la participation insuffisante aux essais sur le cancer, qui a entraîné 55 % d'échecs. Le manque de sensibilisation est dû à des pratiques désuètes en matière de données et à une mauvaise intégration des dossiers médicaux électroniques. À l'inverse, Genotrial révolutionne ce scénario en utilisant les données génomiques pour l'appariement patient-essai, surmontant ainsi les obstacles liés au recrutement dans les 23 000 essais cliniques en cours.

Notre plateforme exploite la technologie de l'IA pour améliorer l'efficacité des essais cliniques en facilitant l'appariement précis des patients, rationalisant ainsi le recrutement pour les CRO et les sociétés pharmaceutiques. Cela peut améliorer la qualité des soins aux patients dans les établissements de santé tout en réduisant les obstacles à la participation des patients eux-mêmes.