Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Approcci di AI basati su Machine Learning e Deep Learning per l'analisi delle traiettorie di salute e delle transizioni salute-malattie |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | AI, Machine Learning and Deep Learning to model health trajectories |
| Settore Concorsuale | 06 - Scienze mediche |
| S.S.D | MED/01 - STATISTICA MEDICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Una delle maggiori sfide introdotte nell’agenda della Commissione Europea è rappresentata dalla comprensione dei processi di Active and Healthy Ageing. Comprendere e analizzare la storia naturale di malattia dei pazienti fragili per età e patologie pregresse permette di identificare coloro che sono a maggior rischio di interventi sanitari ripetuti, indagare quali sono i fattori che ne influenzano il cambiamento, ed esaminare il loro effetto sulla storia futura di. I dati sanitari raccolti a scopi amministrativi costituiscono una ricca fonte di informazioni sul percorso diagnostico, terapeutico e assistenziale dei pazienti fragili che possono essere utilizzate per analizzare le dipendenze a lungo termine tra lo stato di salute, il suo cambiamento e l'assistenza sanitaria. Il progetto propone l’utilizzo di algoritmi di AI e machine learning per indagare i fattori che intervengono nella costruzione delle traiettorie di salute e approfondire le relazioni tra fattori e percorsi sanitari. |
| Descrizione sintetica in inglese | One of the biggest challenges introduced into the EC agenda is understanding the processes of Active and Healthy Aging. Understanding and analyzing the natural history of disease of patients who are frail by age and previous illnesses makes it possible to identify those at greater risk of multiple health interventions, investigate what factors influence their change, and examine their effect on potential future interventions. Health data collected for administrative purposes provide a rich source of information on frail patients' diagnostic, therapeutic, and care pathways that can be used to analyze long-term dependencies between health status, its change, and health care. The project proposes using AI and machine learning algorithms to investigate the factors involved in constructing health trajectories and delve into the relationships between factors and healthcare pathways. |
| Data del bando | 17/11/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 11 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Il Bando (pubblicato sull'Albo d'Ateneo al n. rep. 5268 del 17/11/2022) contenente le modalità di iscrizione/partecipazione alla selezione e i requisiti è disponibile su https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ . |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | The Call (published on Albo d'Ateneo no. 5268 on 17/11/2022) containing the selection requirements and how to apply is available at https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ . |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per titoli e colloquio. Il calendario dei colloqui viene pubblicato, entro la data di scadenza del bando, sull'Albo d'Ateneo ( https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ ). I candidati NON riceveranno comunicazione di ammissione al colloquio. La domanda deve essere presentata tramite la procedura online https://pica.cineca.it/unito/assegni-di-ricerca-unito-cofinanziati-xxv/ - per informazioni: assegniricerca@unito.it |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | By qualifications and interview (in Turin, Italy). Dates and venues of the interviews are published, by the date of the deadline, on the official notice board of the website of the University of Turin ( https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ ). The application must be presented by online procedure at https://pica.cineca.it/unito/assegni-di-ricerca-unito-cofinanziati-xxv/ - for informations: assegniricerca@unito.it |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Torino |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Turin |
| Sito web | http://www.unito.it/ |
| assegniricerca@unito.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 12/12/2022 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/ |