Stage : Analyse et modélisation de l’impact des briques algorithmiques pour des utilisateurs T1D d’un système en boucle fermée à partir de données en vie réelle

Créé en 2015, Diabeloop rassemble la personnalité, la passion et les compétences de plus de 70 collaborateurs en France (Grenoble et Paris). 

Notre mission : 

• rendre nos innovations accessibles aux personnes vivant avec un diabète ; 

• Alléger leur lourde charge mentale.

Nos solutions ont reçu le marquage CE :

• DBLG1 System, une solution de délivrance d’insuline automatisée et personnalisée pour le traitement du diabète de type 1 - marqué CE depuis 2018 ;

• YourLoops, une plateforme de visualisation de données médicales en temps réel, conçue pour les systèmes de Diabeloop - marqué CE depuis 2020.

Depuis 2021, nous avons lancé commercialement DBLG1 System dans six pays européens et équipé plus de 10 000 personnes. Nous avons également un pipeline de produits en cours de développement pour répondre à davantage de besoins patients et étendre notre empreinte internationale.

Nos principes :

• Servir les besoins des patients et des professionnels de santé

• Assurer notre pérennité

• Être exigeant et pragmatique

• Rester agile

• Renforcer l’esprit d’équipe 

• Cultiver la diversité et les talents

Le système DBLG1 développé par Diabeloop permet de gérer le diabète de type 1 grâce à un capteur de glycémie et une pompe à insuline. 

Depuis 2021, nous avons lancé commercialement DBLG1 System dans six pays européens et équipé plus de 10 000 personnes. 

Ce stage s’inscrit dans le cadre du développement continu de l’algorithme avec l’identification de l’impact de la gestion du traitement par les différentes briques de l’algorithme. Dans ce but, nous disposons d’une grande quantité de données de fonctionnement et d’utilisation du système en vie réelle d’utilisateurs ayant un diabète de type 1 (T1D). Particulièrement, les données de repas, d'activités physiques, d’optimisation de paramètres de traitement (en auto-apprentissage ou en personnalisation) sont disponibles.

Objectif principal : Analyse des données de fonctionnement et d’impact des briques algorithmiques, en vue d’identifier des éléments d’amélioration du DBLG1 System.

Objectifs secondaires : 

• Effectuer une bibliographie du traitement du diabète de type 1, notamment la gestion des repas, de l’activité physique, du traitement en insuline et de la paramétrisation du traitement

• Analyse des données issues du fonctionnement des briques algorithmiques en vie réelle, évaluation des impacts de ces différentes briques algorithmiques (activation, contexte de traitement), notamment les impacts des évolutions des optimisations des paramètres de traitement

• Modélisation des impacts identifiés en vue d’améliorer le fonctionnement des briques algorithmiques.

Ces analyses pourront être déployées sur un dashboard consolidé.

Les analyses sont implémentées en python. Les résultats seront restitués sous forme de rapport et de présentation. Les développements des améliorations identifiées seront eux aussi implémentés en python et testés en environnement de simulation.

Nous recherchons un(e) étudiant(e) en Master 1 ou 2 en informatique ou mathématiques appliquées, avec des compétences en programmation Python et un intérêt pour l’algorithmique.