Chercheur postdoctoral – Science des données & essais cliniques intégrés 100 %

Département de recherche clinique
Emploi selon accord
La Faculté de médecine de l'Université de Berne est un environnement de recherche de haute qualité et tourné vers l'avenir. De solides liens entre la recherche fondamentale, les sciences de l'ingénieur et les hôpitaux universitaires permettent un cadre unique pour la recherche translationnelle et clinique centrée sur le patient. La faculté privilégie la recherche interdisciplinaire et la numérisation , favorisant l'innovation en sciences médicales. C'est l'une des plus grandes facultés de médecine en Suisse et elle est affiliée au plus grand complexe hospitalier du pays.

Le Département de recherche clinique (DCR) est une initiative conjointe de la Faculté de médecine de l'Université de Berne et de ses hôpitaux universitaires, notamment l'Inselspital et les Services psychiatriques universitaires (UPD). Il soutient et professionnalise les collaborations en recherche clinique et translationnelle. Nos divisions spécialisées assistent les chercheurs tout au long du processus de recherche, de la conception du projet à la diffusion des résultats. Nous proposons des programmes éducatifs et des événements adaptés sur tous les aspects de la recherche clinique, dotant chercheurs et étudiants des compétences nécessaires pour mener des études efficaces et impactantes. Notre mission privilégie la recherche centrée sur le patient, garantissant que les perspectives des patients sont intégrées à notre travail.

Nous mettons en place une nouvelle équipe pour fournir aux chercheurs cliniques un accès à des données du monde réel (RWD) de qualité essais, basées sur une validation transparente et fondée sur des preuves. Cela inclut la réalisation d'études de validation des résultats pour des algorithmes basés sur les réclamations et les dossiers médicaux électroniques (EHR), tels que le phénotypage des maladies et de la sévérité des maladies basé sur les données EPIC de l'Inselspital. Cette nouvelle équipe de soutien RWD ouvrira la voie à l'utilisation des RWD pour des essais cliniques intégrés aux soins de routine, générant des preuves du monde réel randomisées et opportunes. Elle travaillera en étroite collaboration avec le Pragmatic Evidence Lab (Prof. Lars Hemkens) et l'Unité de science des données médicales (Prof. Benjamin Ineichen) au DCR.

• Développer des méthodes innovantes et fondées sur des preuves pour rendre les RWD prêtes pour les essais.

• Intégrer les RWD dans les bases de données d'essais cliniques conventionnels.

• Évaluer la fiabilité des RWD pour les essais, par exemple tester où les RWD basées sur EPIC peuvent remplacer les évaluations manuelles des événements indésirables.

• Évaluer systématiquement la validité des résultats d'essais dérivés des données de routine par la recherche empirique, les études de validation et la méta-recherche.

• Définir comment tirer le meilleur parti des données de santé pour une recherche pragmatique centrée sur le patient.

Ce rôle est central pour transformer la manière dont la recherche est intégrée aux soins de routine à l'Université de Berne et dans ses hôpitaux universitaires. C'est un rôle clé intégrant la recherche à travers divers groupes au sein du DCR, en particulier le laboratoire de recherche Segelov, le laboratoire STRIDE (dirigé par le Prof. Benjamin Ineichen, professeur de science des données médicales) et le laboratoire de recherche pragmatique (dirigé par le Prof. Lars Hemkens, directeur académique des essais cliniques au DCR). Veuillez consulter le DCR et les groupes de recherche sur www.dcr.unibe.ch.


Votre rôle

En tant que chercheur postdoctoral, vous jouerez un rôle central dans cette initiative en :

1. Contribuant à la conceptualisation, à la mise en place et à la mise en œuvre d'une équipe RWD de pointe au DCR.

2. Développant des méthodes et cadres innovants pour évaluer et mesurer la qualité des données du point de vue des applications aux essais cliniques.

3. Réalisation de méta-recherches et d'études de validation pour les algorithmes de résultats et/ou de phénotypage utilisant des données de routine.

4. Co-conception de protocoles de recherche, de pipelines de données et de cadres de gouvernance pour le phénotypage basé sur les RWD.

5. Adaptation et traduction des modèles établis d'utilisation d'EPIC/EHR d'autres institutions à l'Université de Berne.

6. Soutien à la conception de protocoles pour les essais randomisés, en assurant la conformité réglementaire et la rigueur méthodologique du point de vue des données.

7. Collaboration avec des chercheurs cliniques, des data scientists et des partenaires internationaux pour intégrer la recherche aux soins.

8. Contribution à la rédaction de subventions et aux efforts de collecte de fonds pour assurer la pérennité de l'équipe académique.

9. Formation et mentorat des chercheurs juniors et des étudiants aux méthodes RWD et de validation.

10. Diffusion des résultats par des publications à fort impact et des présentations en conférence.

• MD et/ou PhD en recherche clinique (l'épidémiologie, la biostatistique ou un domaine connexe seront également pris en compte).

• Expérience pratique en science des données médicales/informatique biomédicale.

• Expérience pratique en conception, conduite et/ou analyse d'essais cliniques, soutenue par un dossier de publications.

• Expérience dans le travail avec les RWD et/ou la validation ou la méta-recherche, soutenue par un dossier de publications.

• Compétences avancées en programmation et gestion des données, y compris en ingénierie des données (par ex. Python, R, SQL ; expérience EPIC/Caboodle est un plus).

• Capacité à travailler efficacement de manière autonome sous des délais serrés avec une orientation générale dans des équipes multidisciplinaires.

• Capacité à préparer des manuscrits, des propositions de subvention et des présentations scientifiques.

• Maîtrise de l'anglais (l'allemand est un atout).

• Un rôle académique à l'intersection de la science des données, de la recherche clinique et de la méthodologie avancée des essais, avec un impact réel sur la génération de preuves centrées sur le patient.
• L'opportunité de contribuer à la création d'une nouvelle équipe de soutien RWD au DCR Bern, permettant directement une recherche intégrée aux soins.
• Un environnement académique favorable avec des opportunités de développement de carrière, de mentorat, de publications et d'indépendance.
• Un engagement fort en faveur de la science ouverte et de la publication dans des articles scientifiques évalués par des pairs.
• Accès à une communauté dynamique d'apprentissage automatique à l'Université de Berne, avec un fort accent sur la numérisation ( voir la stratégie de numérisation ).
• Intégration dans un large réseau de chercheurs cliniques et de méta-chercheurs au niveau local, national et international.
• Collaboration au sein de la plus grande faculté de médecine et complexe hospitalier de Suisse, offrant de vastes opportunités de réseautage.
• Conditions d'emploi compétitives selon les règlements de l'Université de Berne.

Avant de postuler, nous vous recommandons vivement de discuter du poste et de votre adéquation avec la Prof. Eva Segelov Eva.segelov@unibe.ch , le Prof. Benjamin Ineichen Benjamin.ineichen@unibe.ch, le Prof. Lars Hemkens Lars.hemkens@unibe.ch. Les candidatures sont ouvertes jusqu'au 15 novembre 2025.

Vous êtes intéressé ? Alors veuillez nous envoyer votre candidature complète à l'administration RH
(hr.dcr@unibe.ch) au plus tard le 15 novembre 2025.

Documents requis pour la candidature :

• CV, incluant les publications
• Lettre de motivation expliquant votre intérêt pour ce projet et cet environnement particuliers
• Relevé de notes académique

Note : Seules les candidatures complètes seront prises en compte. Nous inviterons les candidats prometteurs à un entretien.
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