Investigador postdoctoral en aprendizaje automático multimodal para la detección de anomalías fetales
Buscamos un/a investigador/a posdoctoral en aprendizaje automático multimodal para la detección de anomalías fetales. Las candidaturas deberán incluir un doctorado en aprendizaje automático, ingeniería biomédica, visión por computador, informática o un ámbito estrechamente relacionado.
Objetivo
Nacer con un peso inferior al esperado se asocia a una mayor probabilidad de complicaciones perinatales y problemas de salud a lo largo de la vida. Por eso, la detección temprana es clave para mejorar la gestión y los resultados en estos nacimientos. En la práctica clínica actual, se realizan distintas pruebas a lo largo del embarazo en todos los casos: 1) ecografías biométricas para evaluar el crecimiento fetal; 2) ecografías Doppler para examinar el sistema cardiovascular fetal, que se ve afectado si el feto no recibe suficientes nutrientes; y 3) otras pruebas del feto y la persona gestante (signos vitales, proteínas, historial médico, medicación, etc.). Toda esta información debe combinarse para obtener un diagnóstico fiable.
Este contrato está financiado por el proyecto de investigación COLLAGE, subvencionado por la Agencia Estatal de Investigación. El proyecto tiene como objetivo mejorar la detección actual de bebés que nacerán con bajo peso utilizando técnicas de aprendizaje automático (ML) de confianza para evaluar toda la información multimodal y longitudinal disponible durante la gestación y calcular trayectorias de crecimiento fetal.
El objetivo de este contrato postdoctoral es desarrollar métodos que permitan abordar la multimodalidad de los datos y considerar la variabilidad fisiológica a lo largo del tiempo. Estos retos son importantes porque, al combinar datos con distintas dimensiones, los modelos de ML tienden a centrarse en una sola fuente, ignorando las demás. Además, aunque la integración de información debería aportar una visión más precisa y completa, los datos médicos suelen ser inconsistentes o contradictorios debido al ruido y a la citada variabilidad fisiológica.
Requisitos
- Doctorado en aprendizaje automático, ingeniería biomédica, visión por computador, informática o áreas afines.
- Formación sólida en análisis de datos médicos mediante técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
- No se requiere experiencia previa en el ámbito médico, pero sí un gran interés por aprender sobre medicina fetal y colaborar estrechamente con obstetras.
- Excelentes capacidades para la resolución de problemas, mentalidad colaborativa y buenas habilidades interpersonales para desenvolverse en un entorno de investigación y atención médica multidisciplinar.
- Excelente nivel de comunicación escrita y oral en inglés.
Qué ofrecemos
- Contrato postdoctoral a tiempo completo por 2 años.
- Salario bruto anual aproximado de 32.000 €.
- Fondos para asistir a congresos científicos internacionales.
- Fecha límite para presentar solicitudes: 15 de julio de 2025
- Lugar de trabajo: CiTIUS, Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (Universidad de Santiago de Compostela, España).
- Entorno joven, dinámico y multidisciplinar (ingeniería, IA, obstetricia, ...).
- Colaboración con centros clínicos europeos de referencia en medicina fetal.
- Posibilidad opcional de colaborar en docencia y supervisión de TFG o TFM.
Solicitudes
Las personas interesadas deben enviar su CV y una breve carta de motivación.
Objetivo
Nacer con un peso inferior al esperado se asocia a una mayor probabilidad de complicaciones perinatales y problemas de salud a lo largo de la vida. Por eso, la detección temprana es clave para mejorar la gestión y los resultados en estos nacimientos. En la práctica clínica actual, se realizan distintas pruebas a lo largo del embarazo en todos los casos: 1) ecografías biométricas para evaluar el crecimiento fetal; 2) ecografías Doppler para examinar el sistema cardiovascular fetal, que se ve afectado si el feto no recibe suficientes nutrientes; y 3) otras pruebas del feto y la persona gestante (signos vitales, proteínas, historial médico, medicación, etc.). Toda esta información debe combinarse para obtener un diagnóstico fiable.
Este contrato está financiado por el proyecto de investigación COLLAGE, subvencionado por la Agencia Estatal de Investigación. El proyecto tiene como objetivo mejorar la detección actual de bebés que nacerán con bajo peso utilizando técnicas de aprendizaje automático (ML) de confianza para evaluar toda la información multimodal y longitudinal disponible durante la gestación y calcular trayectorias de crecimiento fetal.
El objetivo de este contrato postdoctoral es desarrollar métodos que permitan abordar la multimodalidad de los datos y considerar la variabilidad fisiológica a lo largo del tiempo. Estos retos son importantes porque, al combinar datos con distintas dimensiones, los modelos de ML tienden a centrarse en una sola fuente, ignorando las demás. Además, aunque la integración de información debería aportar una visión más precisa y completa, los datos médicos suelen ser inconsistentes o contradictorios debido al ruido y a la citada variabilidad fisiológica.
Requisitos
- Doctorado en aprendizaje automático, ingeniería biomédica, visión por computador, informática o áreas afines.
- Formación sólida en análisis de datos médicos mediante técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
- No se requiere experiencia previa en el ámbito médico, pero sí un gran interés por aprender sobre medicina fetal y colaborar estrechamente con obstetras.
- Excelentes capacidades para la resolución de problemas, mentalidad colaborativa y buenas habilidades interpersonales para desenvolverse en un entorno de investigación y atención médica multidisciplinar.
- Excelente nivel de comunicación escrita y oral en inglés.
Qué ofrecemos
- Contrato postdoctoral a tiempo completo por 2 años.
- Salario bruto anual aproximado de 32.000 €.
- Fondos para asistir a congresos científicos internacionales.
- Fecha límite para presentar solicitudes: 15 de julio de 2025
- Lugar de trabajo: CiTIUS, Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (Universidad de Santiago de Compostela, España).
- Entorno joven, dinámico y multidisciplinar (ingeniería, IA, obstetricia, ...).
- Colaboración con centros clínicos europeos de referencia en medicina fetal.
- Posibilidad opcional de colaborar en docencia y supervisión de TFG o TFM.
Solicitudes
Las personas interesadas deben enviar su CV y una breve carta de motivación.