Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Analisi di parametri vitali per Multi Device Closed Loop Systems (MDCLS) |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Analysis of vital parameters for Multi Device Closed Loop System (MDCLS) |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/06 - BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Si prevede l’impiego in ambito clinico di metodologie di machine learning per realizzare un sistema di controllo,del tipo human-in-the-loop.Le grandezze che si vogliono governare sono i parametri vitali del paziente,mentre le variabili manipolabili,sono l’insieme dei farmaci da somministrare e i relativi dosaggi.L’attività è volta all’individuazione dei parametri più significativi per lo scenario considerato.L’analisi partirà da una numerosità elevata con lo scopo di selezionare un sottoinsieme di parametri misurabili e stabilire per essi un intervallo di campionamento e una finestra temporale adeguata.La significatività dei parametri verrà stabilita anche con medici esperti dello specifico ambito considerato.Tra i parametri di input andranno considerate anche le info che riguardano lo stato dello specifico paziente.Verrà scelta la natura e la rappresentazione delle variabili di output,ossia delle indicazioni che il sistema di machine learning è chiamato a fornire |
| Descrizione sintetica in inglese | The project involves the use of machine learning in order to realize a closed-loop,in a clinical environment.The variables to be governed are the vital parameters of the patient, while the manipulable variables through which the goal is to be achieved are the set of drugs to be administered and the corresponding dosages. Research is aimed at identifying the most significant parameters for the considered scenario. The analysis will start from a large amount of data in order to select a subset of measurable parameters and establish for them a sampling interval and a suitable time window. The significance of the parameters will be determined also with the experienced doctors. Among the input parameters, information about the status of the specific patient will also be considered.In addition, the nature and the representation of the output variables,in the indications that the machine learning system is supposed to provide, will be chosen |
| Data del bando | 25/05/2017 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | http://web.units.it/concorsi/ricerca/assegni-ricerca/pub |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Importo annuale | 19702 |
| Valuta | Euro |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Trieste |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trieste |
| Codice postale | 34127 |
| Indirizzo | piazzale Europa 1 |
| Sito web | http://WWW.UNITS.IT |
| concorsidoc@amm.units.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 26/06/2017 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |