Contrato predoctoral dentro del Grupo de Ingenier ía Biomédica (GIB). Proyecto “Modelo automático de predicción temprana de adherencia al tratamiento en pacientes con apnea obstructiva del sueño (TreatNet)”

1) Contexto del proyecto y tareas a desarrollar en el puesto ofertado

Se oferta un contrato predoctoral dentro del Grupo de Ingenier ía Biomédica (GIB) de la Universidad de Valladolid. El GIB es un equipo de investigación multidisciplinar con excelente trayectoria nacional e internacional en el área de la Ingenier ía Biomédica. Está formado principalmente por Ingenieros y Médicos especialistas en diversas áreas de la medicina que colaboran en diferentes l íneas de investigación. Para más información, puede consultar nuestra página web: https://gib.tel.uva.es/

El contrato está ligado al proyecto “Modelo automático de predicción temprana de adherencia al tratamiento en pacientes con apnea obstructiva del sueño (TreatNet)” (REF.: CPP2022-009735), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y la Agencia Estatal de Investigación dentro de la convocatoria 2022 de ayudas a proyectos de colaboración público-privada, del Plan Estatal de Investigación Cient ífica, Técnica y de Innovación 2021-2023. El objetivo principal del proyecto consiste en diseñar, desarrollar y evaluar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la predicción temprana de adherencia a la terapia de presión positiva continua en la v ía aérea (CPAP) en pacientes diagnosticados de apnea obstructiva del sueño (AOS) en diferentes ventanas temporales, utilizando datos cl ínicos, polisomnográficos y de uso de CPAP derivados de un servicio de telemonitorización.


Las tareas a desarrollar se centrarán en el diseño, implementación software, optimización y validación prospectiva de una bater ía de modelos automáticos derivados de diferentes enfoques de aprendizaje computacional (tanto machine learning como deep learning), con el objetivo de identificar el modelo con mayor rendimiento predictivo en la detección temprana de pacientes que cumplirán/no cumplirán con su tratamiento a corto, medio y largo plazo.


2) Perfil y requisitos de los candidatos

Los candidatos deberán poseer Grado y Máster o t ítulo equivalente en Ingenier ías, Matemáticas o F ísica. Se valorará el conocimiento y experiencia previa en procesado de datos, especialmente biomédicos, y aprendizaje computacional. Es un requisito esencial poseer un buen nivel de inglés, con alta capacidad de lectura y escritura. Igualmente, los candidatos deberán tener experiencia en el uso de herramientas de desarrollo software, principalmente en lenguajes de programación Matlab y/o Python.

3) Caracter ísticas del contrato

El contrato tendrá una duración de 34 meses. El sueldo bruto mensual será de 1839.22 €/mes, correspondiente al perfil de investigador iniciado de las tablas salariales de la Universidad de Valladolid.

4) Cómo participar en el proceso de selección

Los interesados deberán enviar en formato PDF los siguientes documentos: (i) carta de interés, (ii) curriculum vitae completo, (iii) expediente académico donde conste la nota media del Grado y del Máster y (iv) certificados que avalen su formación y el nivel de inglés. La documentación se enviará por email, dirigido al Prof. Dr. Roberto Hornero (roberto.hornero@uva.es) e indicando en el asunto “Contrato Predoc CPP2022”. Se realizará una preselección de candidatos en base a su CV, carta de interés, experiencia e historial académico. Los candidatos preseleccionados serán contactados para una entrevista virtual. Para más información, pueden contactar con el Prof. Dr. Roberto Hornero.

Deadline: 10 de febrero de 2024 (Podrá ser extendido si no se encontrasen candidatos adecuados)

Para más información sobre la actividad del Grupo de Ingenier ía Biomédica de la Universidad de Valladolid, puede consultar nuestra página web: https://gib.tel.uva.es/ Para más información sobre las tareas a realizar y los detalles del contrato, puede escribir un correo electrónico al Prof. Dr. Roberto Hornero (roberto.hornero@uva.es)

Procedencia : RedIRIS

Convocante :

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