Expert en harmonisation des données

Heritage Alliance Ltd est une entreprise de recherche en santé et de science des données basée en Belgique, qui travaille avec des partenaires en Afrique et à l’international.

Qui sommes-nous

Nous relions les connaissances cliniques à l’ingénierie des données afin que les institutions partenaires puissent produire des jeux de données interprétables et traçables pour la recherche et l’amélioration des systèmes de santé.

Sciences des données de santé et analyses avancées : profilage des données, alignement terminologique et jeux de données analytiques validés permettant des analyses comparables entre institutions.

Recherche clinique complexe, y compris essais cliniques et science de la mise en œuvre : harmonisation des données cliniques, de registres et d’études, avec définitions transparentes, traçabilité et limites documentées des usages secondaires.

Innovation et développement de systèmes de santé numérique : chaînes d’interopérabilité maintenables et capacités locales de gestion des données soutenant les réseaux nationaux et fédérés de données de santé.

Un environnement guidé par une mission : améliorer l'utilité des données de santé collectées régulièrement pour des recherches pertinentes à l'échelle locale.

Technologies de pointe : travaillez directement avec OMOP CDM, les outils OHDSI et des infrastructures de données conteneurisées.

Ouverture internationale : collaborer avec des détenteurs de données, des cliniciens et des équipes techniques dans les pays partenaires.

Possibilités d’évolution et de leadership : définir les normes de correspondance, examiner les mises en œuvre et encadrer les ingénieurs de données sur les sites.

Nous recherchons un ingénieur capable de suivre une donnée clinique depuis son enregistrement initial jusqu’à sa représentation analytique, d’expliquer chaque transformation et de démontrer que les données obtenues conviennent à l’usage prévu.

Vous collaborerez avec les responsables des systèmes sources, les cliniciens et les analystes pour mettre en place des chaînes d’harmonisation documentées et reproductibles. Vous aiderez également les équipes locales à exploiter et à améliorer ces chaînes après leur déploiement.

• Évaluer les données sources : établir le profil des bases OpenMRS et d’autres dossiers médicaux électroniques (EMR), des registres, des systèmes de laboratoire et des extractions autorisées ; documenter les schémas, les processus cliniques, les pratiques de codage, la couverture et les limites de qualité.
• Concevoir les correspondances : définir les mappings source-cible des tables, champs, relations et périodes d’observation OMOP ; conserver les valeurs sources et documenter les hypothèses, exclusions et pertes d’information.
• Gérer la terminologie clinique : mapper les codes locaux aux vocabulaires standardisés OHDSI, avec Athena et Usagi si approprié ; distinguer les codes sources des concepts standard valides et faire valider cliniquement les correspondances ambiguës.
• Créer des pipelines ETL : mettre en œuvre des flux d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) en SQL et Python ou R, comprenant des chargements complets et incrémentaux reproductibles, la gestion des dépendances et des erreurs et le rapprochement des données.
• Traiter précisément les détails cliniques : rapprocher identifiants, consultations, diagnostics, médicaments, résultats de laboratoire, unités et dates ; préserver les relations longitudinales et la traçabilité sans modifier les dossiers cliniques sources.
• Valider les résultats : utiliser OHDSI Data Quality Dashboard et Achilles, ainsi que les comparaisons d’effectifs entre sources et cibles, les contrôles de distribution et l’examen clinique ; analyser les échecs et documenter l’adéquation aux analyses spécifiques.
• Exploiter l’environnement OHDSI : déployer et dépanner OHDSI Broadsea et des services pertinents comme ATLAS et WebAPI avec Docker Compose ; collaborer avec les équipes d’infrastructure sur les contrôles d’accès et la configuration de production.
• Gérer les versions et l'interopérabilité : suivre les versions du CDM, des vocabulaires et des correspondances ; évaluer l'impact des changements ; prendre en charge, si nécessaire, les interfaces utilisant Health Level Seven (HL7) Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), avec des spécifications de transformation explicites.
• Permettre une utilisation durable : fournir les spécifications de correspondance, les contrôles automatisés, les notes de version et les consignes d’exploitation ; préparer les jeux de données locaux aux analyses fédérées autorisées et former les ingénieurs de données des partenaires.

Déplacements et travail sur site : évaluations des sites partenaires, appui au déploiement et formation pratique selon les besoins des projets.

Essentiel

• Un diplôme en informatique, ingénierie des données, informatique de santé, informatique biomédicale ou dans un domaine connexe, ou une expérience professionnelle substantielle équivalente.
• Expérience avérée de réalisation d’une chaîne complète d’harmonisation des données de santé vers OMOP CDM, comprenant la correspondance terminologique, la validation et la maintenance ultérieure.
• Solides compétences SQL et pratique de la programmation en Python ou R ; expérience des bases de données relationnelles, de Git et des processus reproductibles de traitement des données.
• Expérience pratique de l’extraction et de l’interprétation de données d’OpenMRS, d’un autre EMR ou d’un registre clinique longitudinal comparable ; capacité à exploiter les relations entre patients, consultations et observations.
• Connaissance pratique des domaines OMOP, des relations entre concepts et de la chaîne d’outils OHDSI, notamment Athena, Usagi, Data Quality Dashboard, Achilles, ATLAS et WebAPI.
• Expérience du déploiement ou du dépannage de Broadsea avec Docker Compose et aisance dans les environnements Linux.
• Connaissance pratique des terminologies et classifications cliniques telles que SNOMED CT, LOINC, ICD et RxNorm, y compris les limites du codage local et les conditions de licence applicables.
• Documentation claire, traitement rigoureux des données sensibles, maîtrise de l’anglais et bon niveau de français.

Souhaitable

• Expérience avec OpenClinic GA, les systèmes d’information de laboratoire, les registres de maladies, DHIS2, HL7 FHIR ou les architectures nationales d’interopérabilité.
• Expérience de l’orchestration des processus, de l’optimisation des bases de données, des réseaux de recherche fédérés, des systèmes de santé africains ou de la formation d’ingénieurs des données.

Rémunération : négociable selon l’expérience, les responsabilités, le lieu d’affectation et les modalités contractuelles.

Développement professionnel : formation aux méthodes OHDSI, à l’ingénierie terminologique et à l’architecture des données de santé, avec des possibilités de diriger des volets d’harmonisation.

Environnement de travail : collaboration pluridisciplinaire, accès aux ressources techniques pertinentes et possibilités de contribuer à la recherche internationale en santé. Les avantages et les modalités de travail seront précisés dans l’offre d’emploi.

Les femmes sont encouragées à postuler.