Prezad*s Colegas,
agradeço se puderem divulgar amplamente em suas instituições!
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Está sendo disponibilizada uma bolsa de pós-doutorado dentro do projeto "Prevendo Eventos Cardiovasculares Usando Aprendizado de Máquina" – "Predicting Cardiovascular Events Using Machine Learning (PRE-CARE ML)", financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – FAPESP na linha Acordos de Cooperação / EU/Horizon 2020 / EU/Horizon 2020 - Projeto de Pesquisa - Regular - ERA PerMed.
Este projeto está associado a um consórcio internacional, com coordenação geral do Prof. Peter P. Rainer, Medical University of Graz (Austria), coordenação local do Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto – USP e participação de pesquisadores do Hasso Plattner Institute for Digital Engineering - University of Potsdam (Germany) e Karolinska Institutet - Department of Clinical Sciences, Danderyd Hospital (Sweden).
Buscamos candidatos com ideias inovadoras para trilhar o caminho entre ciência da computação e sistemas médicos no cenário do projeto PRE-CARE ML, que estejam dispostos a trabalhar com aprendizado federado para validação de modelos de aprendizado de máquina treinados em diferentes redes de hospitais. Os candidatos devem ter um doutorado recente em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Biomédica, Informática, Física Computacional, com formação em bases de dados, mineração de dados, sistemas distribuídos, aprendizado de máquina, HL7 e OMOP-CDM. Mais informações sobre o projeto de pesquisa estão em https://precareml.github.io/#!
Esta oportunidade está aberta a candidatos de qualquer nacionalidade. O candidato selecionado receberá uma bolsa de pós-doutorado da FAPESP no montante de R$ R$ 8.479,20 mensalmente e um fundo de contingência de pesquisa, equivalente a 10% do valor anual da bolsa, que deve ser gasto em itens diretamente relacionados às atividades de pesquisa.
A pesquisa de Pós-Doutorado será desenvolvida no Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP), da Universidade de São Paulo, em Ribeirão Preto-SP. O CCIFM (http://ccifm.fmrp.usp.br/), além de um centro assistencial de excelência na área de diagnóstico por imagem, possui excelente infraestrutura e equipe multidisciplinar para colaborar no estudo e tem como objetivo desenvolver pesquisas de ponta e estratégias experimentais que resultem em material e protótipos pioneiros e publicações de artigos de alto impacto.
Responsabilidades esperadas do bolsista de Pós-doutoramento:
- Extração de dados dos sistemas de informação do HCFMRP, organização de coorte e padronização de dados em conformidade com o modelo do consórcio utilizando como base o OMOP-CDM
- Validação e adaptação do modelo de ML utilizando aprendizado federado. A base para validação e adaptação do modelo é o know-how técnico e clínico dos modelos de previsão já desenvolvidos pela Universidade de Graz.
- Integração do modelo no ambiente clínico. O modelo final obtido após a adaptação será colocado à prova na rotina clínica. As atividades de implementação serão construídas com base na experiência dos pesquisadores da Universidade de Graz, que já implementaram com sucesso os modelos de aprendizado de máquina em hospitais da Áustria.
Habilidades Necessárias:
- Doutorado em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Biomédica, Informática, Física Computacional ou disciplina relacionada é necessário.
- Alta capacidade de programação são essenciais (Phyton, R, Docker)
- Desenvolvimento de sistemas de gerenciamento de bases de dados.
- Habilidade comprovada de divulgar os resultados da pesquisa, com escrita de manuscritos e apresentações acadêmicas.
- O candidato devem estar dispostos a viajar para divulgar resultados e se comunicar com outros cientistas.
- Deve ser capaz de trabalhar e se comunicar efetivamente com colegas de pesquisa.
- Fluência em inglês, tanto escrito quanto falado.
Habilidades desejadas:
- Capacidade de interagir eficazmente com cientistas e técnicos de disciplina interdisciplinar.
- Uma boa compreensão/experiência ou atitude entusiasmada com interoperabilidade, bases de dados e a aprendizagem de máquinas no contexto de aplicações médicas.
A duração da bolsa de Pós-doutorado é de até 27 meses.
Submissão:
Os candidatos devem enviar email ao Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques (pmarques@fmrp.usp.br) com o campo assunto indicando: "Seleção para bolsa Pos-Doc: Projeto PRE-CARE ML".
Devem ser enviados anexados ao email:
- CV do candidato, indicando formação, produção científica, projetos dos quais participou,
- duas cartas de recomendação (os recomendadores podem enviar diretamente para: pmarques@fmrp.usp.br, preferencialmente de supervisores anteriores),
- uma breve declaração de interesse de pesquisa na área do projeto, ressaltando suas habilidades relacionadas ao projeto PRE-CARE ML.
O envio do material completo deve ser realizado por e-mail até 25/11/2022
Este projeto está associado a um consórcio internacional, com coordenação geral do Prof. Peter P. Rainer, Medical University of Graz (Austria), coordenação local do Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto – USP e participação de pesquisadores do Hasso Plattner Institute for Digital Engineering - University of Potsdam (Germany) e Karolinska Institutet - Department of Clinical Sciences, Danderyd Hospital (Sweden).
Buscamos candidatos com ideias inovadoras para trilhar o caminho entre ciência da computação e sistemas médicos no cenário do projeto PRE-CARE ML, que estejam dispostos a trabalhar com aprendizado federado para validação de modelos de aprendizado de máquina treinados em diferentes redes de hospitais. Os candidatos devem ter um doutorado recente em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Biomédica, Informática, Física Computacional, com formação em bases de dados, mineração de dados, sistemas distribuídos, aprendizado de máquina, HL7 e OMOP-CDM. Mais informações sobre o projeto de pesquisa estão em https://precareml.github.io/#!
Esta oportunidade está aberta a candidatos de qualquer nacionalidade. O candidato selecionado receberá uma bolsa de pós-doutorado da FAPESP no montante de R$ R$ 8.479,20 mensalmente e um fundo de contingência de pesquisa, equivalente a 10% do valor anual da bolsa, que deve ser gasto em itens diretamente relacionados às atividades de pesquisa.
A pesquisa de Pós-Doutorado será desenvolvida no Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP), da Universidade de São Paulo, em Ribeirão Preto-SP. O CCIFM (http://ccifm.fmrp.usp.br/), além de um centro assistencial de excelência na área de diagnóstico por imagem, possui excelente infraestrutura e equipe multidisciplinar para colaborar no estudo e tem como objetivo desenvolver pesquisas de ponta e estratégias experimentais que resultem em material e protótipos pioneiros e publicações de artigos de alto impacto.
Responsabilidades esperadas do bolsista de Pós-doutoramento:
- Extração de dados dos sistemas de informação do HCFMRP, organização de coorte e padronização de dados em conformidade com o modelo do consórcio utilizando como base o OMOP-CDM
- Validação e adaptação do modelo de ML utilizando aprendizado federado. A base para validação e adaptação do modelo é o know-how técnico e clínico dos modelos de previsão já desenvolvidos pela Universidade de Graz.
- Integração do modelo no ambiente clínico. O modelo final obtido após a adaptação será colocado à prova na rotina clínica. As atividades de implementação serão construídas com base na experiência dos pesquisadores da Universidade de Graz, que já implementaram com sucesso os modelos de aprendizado de máquina em hospitais da Áustria.
Habilidades Necessárias:
- Doutorado em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Biomédica, Informática, Física Computacional ou disciplina relacionada é necessário.
- Alta capacidade de programação são essenciais (Phyton, R, Docker)
- Desenvolvimento de sistemas de gerenciamento de bases de dados.
- Habilidade comprovada de divulgar os resultados da pesquisa, com escrita de manuscritos e apresentações acadêmicas.
- O candidato devem estar dispostos a viajar para divulgar resultados e se comunicar com outros cientistas.
- Deve ser capaz de trabalhar e se comunicar efetivamente com colegas de pesquisa.
- Fluência em inglês, tanto escrito quanto falado.
Habilidades desejadas:
- Capacidade de interagir eficazmente com cientistas e técnicos de disciplina interdisciplinar.
- Uma boa compreensão/experiência ou atitude entusiasmada com interoperabilidade, bases de dados e a aprendizagem de máquinas no contexto de aplicações médicas.
A duração da bolsa de Pós-doutorado é de até 27 meses.
Submissão:
Os candidatos devem enviar email ao Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques (pmarques@fmrp.usp.br) com o campo assunto indicando: "Seleção para bolsa Pos-Doc: Projeto PRE-CARE ML".
Devem ser enviados anexados ao email:
- CV do candidato, indicando formação, produção científica, projetos dos quais participou,
- duas cartas de recomendação (os recomendadores podem enviar diretamente para: pmarques@fmrp.usp.br, preferencialmente de supervisores anteriores),
- uma breve declaração de interesse de pesquisa na área do projeto, ressaltando suas habilidades relacionadas ao projeto PRE-CARE ML.
O envio do material completo deve ser realizado por e-mail até 25/11/2022
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Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - E.E., Ph.D.
Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - E.E., Ph.D.
Associate Researcher at Center for Artificial Intelligence (C4AI) - USP
Head of the Medical Physics Facility at the University Medical Center - HCFMRP
Associate Professor in Biomedical Informatics and Medical Physics
Department of Medical Imaging, Hematology, and Oncology
Ribeirão Preto Medical School University of São Paulo (USP)
Av. dos Bandeirantes 3900, Campus USP - Monte Alegre
14049-900, Ribeirão Preto - SP Brazil
Tel: + 55 16 36022647 FAX: + 55 16 36022648
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