Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ottimizzazione vincolata per il trattamento individuale di complesse patologie mediche |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | On multi-constraint optimization of individualized treatment for complex medical disorders |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | I notevoli sviluppi realizzatisi nell’ambito della tecnologia biomedica hanno portato alla generazione di grandi insiemi di dati potenzialmente utili per costruire trattamenti personalizzati alle specifiche caratteristiche dei pazienti. Nel contesto dell’emergente medicina di precisione si pone perciò il problema di costruire una struttura computazionale in grado di stimare dai dati ottimi trattamenti personalizzati, basati su sequenze di regole di decisioni che massimizzano esiti positivi per ciascun paziente di patologie complesse. I dati di questa ricerca sono di tipo longitudinale e a alta dimensionalità, relativi a pazienti di diversi paesi europei con patologie renali da forme di diabete di tipo II. Alla/al candidata/o si chiederà di contribuire alla costruzione e allo sviluppo di un sistema decisionale basato sull’evoluzione informata tra gli stati di un sistema-paziente, e per un insieme selezionato di osservazioni. |
| Descrizione sintetica in inglese | abstract: Advances in biomedical technology have led to the generation of large amount of data useful in tailoring treatments to specific patient characteristics. A challenging problem in this emerging field of precision medicine is to build a computational framework to estimate from data optimal personalized treatments, based on a sequence of decision rules which maximize for each patient a desirable clinical outcome. The data to be used in this project are longitudinal and high dimensional, involving patients from different European countries suffering from renal pathologies associated with type II diabetes. The candidate will be asked to contribute in developing an optimal decision support system based on the informative state evolution of a selected set of observations. Optimality will concern the interferences on the patient state of drug treatment combination. The methodology will be mainly derived and developed with the mathematical approach of categorical theory |
| Data del bando | 10/07/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 26900 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. CHINA (MAINLAND) CHINA (HONG KONG) AFRICA EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. CHINA (MAINLAND) CHINA (HONG KONG) AFRICA EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unive.it/data/12137/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 26900 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | CV, titoli, colloquio |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | CV, qualifications, interview |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università Ca' Foscari Venezia |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Venezia |
| Codice postale | 30123 |
| Indirizzo | Dorsoduro 3911, Calle Crosera |
| Sito web | http://www.unive.it/eclt |
| eclt@unive.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 28/07/2020 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://static.unive.it/domandeconcorso-en/accesso/eclt10072020dcren4 |