Investigador posdoutoral en ML multimodal para a detección de anomalías fetais
Buscamos un/unha investigador/a posdoutoral en aprendizaxe automática multimodal para a detección de anomalías fetais. As candidaturas deberán incluiír un doutoramento en aprendizaxe automática, enxeñaría biomédica, visión por computador, informática ou un ámbito estreitamente relacionado.
Obxectivo
Nacer cun peso inferior ao esperado asóciase cunha maior probabilidade de complicacións perinatais e problemas de saúde máis adiante na vida. Por iso, a detección temperá é clave para mellorar a xestión e o resultado destas persoas recentemente nadas. Na práctica clínica actual, realízanse varias probas ao longo de toda a xestación: 1) imaxes ecográficas biométricas para avaliar o crecemento fetal; 2) ecografías Doppler para avaliar o sistema cardiovascular fetal, que se ve alterado cando o feto non recibe suficientes nutrientes; e 3) outras probas tanto do feto como da nai (signos vitais, proteínas, historial clínico previo, medicación, etc.). Toda esta información precisa combinarse para producir un diagnóstico fiable.
Esta praza está financiada polo proxecto de investigación COLLAGE, subvencionado pola Axencia Estatal de Investigación. O proxecto ten como obxectivo mellorar a detección actual de bebés que nacerán pequenos empregando técnicas de aprendizaxe automática (ML) de confianza para avaliar toda a información multimodal e longitudinal dispoñible da xestación e calcular as traxectorias de crecemento fetal.
O obxectivo desta praza posdoutoral é desenvolver métodos capaces de abordar a multimodalidade dos datos e ter en conta a variabilidade fisiolóxica ao longo do tempo. Estes retos son relevantes porque, ao combinar datos con dimensións moi diferentes, os modelos de ML tenden a centrarse nunha soa dimensión ignorando as demais. Ademais, aínda que a combinación de fontes debería proporcionar información precisa e completa, os datos médicos adoitan ser inconsistentes ou contraditorios debido ao ruído e á mencionada variabilidade fisiolóxica.
Requisitos
- Doutoramento en aprendizaxe automática, enxeñaría biomédica, visión por computador, informática ou ámbito afín.
- Sólida formación en análise de datos médicos mediante técnicas de aprendizaxe automática e intelixencia artificial.
- Non se require coñecemento previo en medicina, mais é preciso interese en aprender sobre medicina fetal e colaborar estreitamente con profesionais da obstetricia.
- Boas capacidades para resolver problemas, mentalidade colaborativa e habilidades interpersoais para o traballo nun contorno investigador e clínico multidisciplinar.
- Excelentes capacidades de comunicación escrita e oral en inglés.
Que ofrecemos
- Contrato posdoutoral a tempo completo de 2 anos.
- Salario bruto anual aproximado de 32.000 €.
- Fondos para asistir a congresos científicos internacionais.
- Data límite de envío de candidaturas: 15 de xullo de 2025
- Lugar de traballo: CiTIUS, Centro de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (Universidade de Santiago de Compostela, España).
- Ambiente de traballo novo, dinámico e multidisciplinar (enxeñeiría, IA, obstetricia, ...).
- Colaboración con centros clínicos europeos de referencia en medicina fetal.
- Posibilidade opcional de colaborar en docencia e na supervisión de traballos de fin de grao ou mestrado.
Solicitudes
As persoas interesadas deben enviar o seu CV e unha breve carta de motivación.
Obxectivo
Nacer cun peso inferior ao esperado asóciase cunha maior probabilidade de complicacións perinatais e problemas de saúde máis adiante na vida. Por iso, a detección temperá é clave para mellorar a xestión e o resultado destas persoas recentemente nadas. Na práctica clínica actual, realízanse varias probas ao longo de toda a xestación: 1) imaxes ecográficas biométricas para avaliar o crecemento fetal; 2) ecografías Doppler para avaliar o sistema cardiovascular fetal, que se ve alterado cando o feto non recibe suficientes nutrientes; e 3) outras probas tanto do feto como da nai (signos vitais, proteínas, historial clínico previo, medicación, etc.). Toda esta información precisa combinarse para producir un diagnóstico fiable.
Esta praza está financiada polo proxecto de investigación COLLAGE, subvencionado pola Axencia Estatal de Investigación. O proxecto ten como obxectivo mellorar a detección actual de bebés que nacerán pequenos empregando técnicas de aprendizaxe automática (ML) de confianza para avaliar toda a información multimodal e longitudinal dispoñible da xestación e calcular as traxectorias de crecemento fetal.
O obxectivo desta praza posdoutoral é desenvolver métodos capaces de abordar a multimodalidade dos datos e ter en conta a variabilidade fisiolóxica ao longo do tempo. Estes retos son relevantes porque, ao combinar datos con dimensións moi diferentes, os modelos de ML tenden a centrarse nunha soa dimensión ignorando as demais. Ademais, aínda que a combinación de fontes debería proporcionar información precisa e completa, os datos médicos adoitan ser inconsistentes ou contraditorios debido ao ruído e á mencionada variabilidade fisiolóxica.
Requisitos
- Doutoramento en aprendizaxe automática, enxeñaría biomédica, visión por computador, informática ou ámbito afín.
- Sólida formación en análise de datos médicos mediante técnicas de aprendizaxe automática e intelixencia artificial.
- Non se require coñecemento previo en medicina, mais é preciso interese en aprender sobre medicina fetal e colaborar estreitamente con profesionais da obstetricia.
- Boas capacidades para resolver problemas, mentalidade colaborativa e habilidades interpersoais para o traballo nun contorno investigador e clínico multidisciplinar.
- Excelentes capacidades de comunicación escrita e oral en inglés.
Que ofrecemos
- Contrato posdoutoral a tempo completo de 2 anos.
- Salario bruto anual aproximado de 32.000 €.
- Fondos para asistir a congresos científicos internacionais.
- Data límite de envío de candidaturas: 15 de xullo de 2025
- Lugar de traballo: CiTIUS, Centro de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (Universidade de Santiago de Compostela, España).
- Ambiente de traballo novo, dinámico e multidisciplinar (enxeñeiría, IA, obstetricia, ...).
- Colaboración con centros clínicos europeos de referencia en medicina fetal.
- Posibilidade opcional de colaborar en docencia e na supervisión de traballos de fin de grao ou mestrado.
Solicitudes
As persoas interesadas deben enviar o seu CV e unha breve carta de motivación.