Posizione di dottorato in Epidemiologia/Digital Health: Follow-up digitale post-Sepsis (UMZH Learn4Sepsis) 80 %

L'Università di Zurigo, la più grande università della Svizzera, offre una gamma di posizioni attraenti in varie aree tematiche e campi professionali. Con circa 10.000 dipendenti e attualmente 12 percorsi di apprendistato professionale, l'Università offre un ambiente di lavoro stimolante basato sulla ricerca all'avanguardia e su un'istruzione di alto livello. Metti il tuo talento e le tue competenze al lavoro con noi. Scopri di più su UZH come datore di lavoro! ###

Le tue responsabilità

Questo progetto di dottorato è inserito nel Work Package 5 del progetto UMZH Learn4Sepsis e mira a progettare e avviare una coorte di follow-up digitale di persone dopo la sepsi. Per questo, co-creeremo un set di elementi dati minimi e outcome riportati dai pazienti (patient-reported outcomes) per descrivere il post-sepsi in diversi domini della salute e della vita quotidiana. Perfezionando gli strumenti esistenti, svilupperemo e rilasceremo un sondaggio adattivo (inclusi i metodi di input vocale) per testare uno studio longitudinale scalabile sulla vita dopo la sepsi.
Le attività di questa posizione di dottorato sono:

• Co-progettazione di un dataset minimo e di outcome riportati dai pazienti per il post-Sepsis
• Co-sviluppo di elementi concettuali e tecnici per l'implementazione del sondaggio adattivo (Elementi chiave: alberi di conoscenza/ontologie, sistemi di database, elaborazione del linguaggio naturale)
• Raccolta e analisi di dati contestuali e di outcome riportati dai pazienti (ad es. utilizzando - Sviluppo e validazione di algoritmi di previsione utilizzando la statistica classica e strumenti di machine learning)
• (opzionale) Raccolta e analisi di dati da sensori indossabili

Il tuo profilo

Cerchiamo un candidato altamente motivato con:

• Un Master quantitativo (MSc o equivalente) in Statistica, Machine learning, Scienze Biomediche, Bioingegneria o un campo correlato
• Forte interesse per la ricerca sanitaria centrata sulla persona e per le tecnologie di salute digitale
• Volontà di interagire con gli stakeholder (pazienti, clinici)
• Qualche esperienza nella gestione di informazioni e dati (l'esperienza con sistemi di database e knowledge graphs è un vantaggio)
• Eccellenti competenze di programmazione o data science (R, Python), ad es. per l'analisi di serie temporali, metodi di machine learning per la previsione
• Esperienza o volontà di acquisire competenze in Natural Language Processing
• Eccellente conoscenza dell'inglese scritto e parlato
• Buone capacità comunicative in inglese (il tedesco è un vantaggio) e capacità di collaborazione interdisciplinare

I candidati devono soddisfare i criteri di ammissibilità per le posizioni di dottorato con sede in Svizzera.

Marco Kaufmann
PhD program coordinator
epibiostat-phd@ebpi.uzh.ch