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| Titolo del progetto in italiano | Bando IPD 10/2026 - Modelli e metodi per la classificazione non supervisionata di dati funzionali con applicazioni alla dynamic survival prediction via landmarking |
|---|---|
| Titolo del progetto in inglese | Models and Methods for Unsupervised Classification of Functional Data with Applications to Dynamic Survival Prediction via Landmarking |
| Campo principale | Mathematics |
| Sottocampo | Statistics |
| G.S.D. | 13/STAT-01 - STATISTICA |
| S.S.D | STAT-01/A - Statistica |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo di questo progetto è proporre e sviluppare nuovi metodi e modelli per la classificazione non supervisionata di dati funzionali. Tali metodi sfrutteranno inoltre la natura funzionale dei dati longitudinali dei pazienti raccolti di routine per fornire informazioni prognostiche più accurate per i modelli di sopravvivenza dinamica. Le tecniche di clustering funzionale saranno estese per tenere conto della natura sparsa e irregolare dei dati longitudinali. Le informazioni estratte su biomarcatori eterogenei vengono quindi integrate in modelli di sopravvivenza che stimano dinamicamente le curve di sopravvivenza all'interno di un framework di landmarking. Man mano che si rendono disponibili nuove informazioni sui pazienti, le traiettorie dei biomarcatori vengono raggruppate in cluster e le relative assegnazioni ai cluster vengono utilizzate come predittori prognostici per migliorare la stima della sopravvivenza. |
| Descrizione sintetica in inglese | The aim of this project is to propose and develop new methods and models for the unsupervised classification of functional data. These methods will also leverage the functional nature of routinely collected longitudinal patient data to provide more accurate prognostic information for dynamic survival models. Techniques from functional clustering will be extended to account for the sparse and irregular nature of longitudinal data. The extracted information on heterogeneous biomarkers is then integrated into survival models that dynamically estimate survival curves within a landmarking framework. As new patient information becomes available, biomarker trajectories are clustered, and the resulting cluster assignments are used as prognostic predictors to improve survival prediction. |
| Data del bando | 09/10/2026 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://trasparenza.uniroma1.it/page/5/details/36808/bando-ipd-102026-modelli-e-metodi-per-la-classificazione-non-supervisionata-di-dati-funzionali-con-applicazioni-alla-dynamic-survival-prediction-via-landmarking-responsabile-scientifico-roberto-rocci-dss.html |
| Destinatari dell'incarico post doc (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Sapienza Università di Roma - Dipartimento di Scienze Statistiche |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Roma |
| Sito web | https://www.dss.uniroma1.it/it |
| incarichi.dss@uniroma1.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 09/11/2026 - alle ore 23:59 |
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| Come candidarsi | Other |