Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship: Approcci computazionali per derivare strategie ottimali in ambito di medicina di precisione |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship: Computational procedures to optimize individualized treatment strategies in the context of precise medicine |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-P/05 - ECONOMETRIA |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-P/06 - ECONOMIA APPLICATA |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | MAT/04 - MATEMATICHE COMPLEMENTARI |
| 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. Al candidato si chiederà di costruire e stimare modelli predittivi, che includono modelli basti su strutture regressive, per scoprire la combinazione di terapie più efficaci per ogni paziente. |
| Descrizione sintetica in inglese | In the last few years research in biomedical technology have led to the generation of large amount of data useful in tailoring treatments to specific patient characteristics. A challenging problem is this emerging field of precision medicine is to build computational procedures to estimate from data optimal individualized treatment strategies, based on a sequence of decision rules wivh maximize for each patient a desirable clinical outcome. The data to be used in this project are longitudinal ang high dimensional. The candidate will be asked to construct computational procedures to discovere the most effective combinatorial therapy. |
| Data del bando | 28/06/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 40000 |
| Periodicità | 12 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
| Nazionalità dei candidati |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
| Sito web del bando | https://www.unive.it/data/28825/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 32427 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | CV, TITOLI, COLLOQUIO |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | CV, INTERVIEW |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | CV, TITOLI, COLLOQUIO |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | CV, INTERVIEW |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' CA' FOSCARI VENEZIA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Venezia |
| Sito web | http://www.unive.it |
| eclt@unive.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 13/07/2022 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://apps.unive.it/domandeconcorso-en/accesso_misto/eclt13072022dcren |