Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Statistical models for digital health applications and site monitoring |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Statistical models for digital health applications and site monitoring |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto di ricerca si colloca nell’ambito della digital health, ossia dell’impiego di tecnologie digitali per monitorare lo stato di salute e prefigurare strategie terapeutiche personalizzate che considerino le specificità comportamentali del singolo. La ricaduta è in termini di contenimento dei costi, miglioramento delle terapie con riduzione dei possibili effetti collaterali, maggiore accessibilità alle cure. I dati a cui si fa riferimento sono tipicamente big data in quanto relativi, ad esempio, a rilevazioni nel continuo di parametri fisiologici o comportamentali e sono tipicamente a struttura complessa in quanto derivano dall’integrazione di fonti dati diverse, con una diversa granularità temporale e con diversa precisione di misura. Il progetto di ricerca attiene allo sviluppo di modelli statistici che utilizzino i dati in modo da minimizzare l’errore di previsione e al tempo stesso producano una risposta e una indicazione terapeutica tempestiva e mirata. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research project is about digital health, that is the use of digital technologies with the aim of monitoring the health status and developing personalized therapeutic strategies. It allows to obtain a cut of costs, an improvement of therapies with reduction of possible side effects and a better accessibility to healthcare. The data involved in the process are typically big data, as they relate to streaming collection of physiological or behavioral parameters. They have a complex structure as they come from different data sources, with different timing and different precision. The research project aims at developing statistical models using the data in such a way to minimize prediction error while producing a timely and precise therapeutic indication. |
| Data del bando | 30/08/2019 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE STATISTICHE "PAOLO FORTUNATI" |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| siliva.cagnone@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 18/09/2019 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |