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Position: Research Position: Deep learning for renal pathology prognosis prediction
Institution: Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
Department: Medical Sciences; Medicine
Location: Modena, Italy
Duties: Our project aims at designing, implementing and testing an artificial intelligence prognostic tool for the most frequent glomerulonephritis: the IgA Nephropathy. This glomerulonephritis can express a wide spectrum of clinical outcomes that can range from a modest subclinical microhematuria to a rapidly evolving glomerulonephritis resulting in end-stage renal failure within a few weeks. Being able to accurately predict the prognosis of the disease is essential to evaluate the best therapeutic approach. An accurate prognosis definition is therefore essential to correctly modulate the therapeutic strategies
Requirements: Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)
   
Text: Bando per assegno di ricerca Descrizione del bando Titolo del progetto di ricerca in italiano Codice Pica: 2024-adrj107 -Deep learning per la predizione prognostica in patologia renale, nell’ambito del progetto FAR2023 LINEA FOMO (CUP E93C23002090007) Titolo del progetto di ricerca in inglese PicaCode: 2024-adrj107 -Deep learning for renal pathology prognosis prediction, within the project FAR2023 LINEA FOMO (CUP E93C23002090007) Campo principale della ricerca Medical sciences Sottocampo della ricerca Medicine Area CUN 06 - Scienze mediche S.S.D MED/13 - ENDOCRINOLOGIA Area CUN 06 - Scienze mediche S.S.D MED/14 - NEFROLOGIA Descrizione sintetica in italiano Il nostro progetto ha l’obiettivo di progettare, implementare e testare uno strumento prognostico basato sull'intelligenza artificiale per la glomerulonefrite più frequente: la Nefropatia a depositi mesangiali di IgA. Questa glomerulonefrite può manifestare un ampio spettro di esiti clinici che possono variare da una modesta microematuria subclinica a una glomerulonefrite rapidamente evolutiva che porta a una insufficienza renale terminale in poche settimane. Essere in grado di prevedere con precisione il decorso della malattia è essenziale per valutare il miglior approccio terapeutico. Una definizione accurata della prognosi è quindi fondamentale per modulare correttamente le strategie terapeutiche. Descrizione sintetica in inglese Our project aims at designing, implementing and testing an artificial intelligence prognostic tool for the most frequent glomerulonephritis: the IgA Nephropathy. This glomerulonephritis can express a wide spectrum of clinical outcomes that can range from a modest subclinical microhematuria to a rapidly evolving glomerulonephritis resulting in end-stage renal failure within a few weeks. Being able to accurately predict the prognosis of the disease is essential to evaluate the best therapeutic approach. An accurate prognosis definition is therefore essential to correctly modulate the therapeutic strategies. Data del bando 02/05/2024 Numero di assegnazioni per anno 1 Stanziamento annuale (indicativo) 27204 Periodicità 12 E' richiesta mobilità internazionale? no Paesi in cui può essere condotta la ricerca Italy Paesi di residenza dei candidati OTHER Nazionalità dei candidati OTHER Sito web del bando https://titulus-unimore.cineca.it/albo/ Dettagli dell'assegno di ricerca Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? yes Importo annuale 22054 Valuta Euro Comprende lo stipendio dell'assegnista yes Comprende vitto e spese di viaggio no Comprende il costo della ricerca no Massima durata dell'assegno (mesi) 72 Processo di selezione in italiano (breve descrizione) procedura selettiva pubblica per titoli e colloquio Processo di selezione in inglese (breve descrizione) selective public procedure by qualifications and interview Finanziatore Nome dell'Ente finanziatore UNIMORE Tipologia dell'Ente Academic Paese dell'Ente Italy Città Modena Codice postale 41121 Indirizzo via Università 4 Sito web http://www.unimore.it Contatto presso l'Ente E-mail ufficio.selezioneassunzione@unimore.it Telefono 059/20566445-6075-7078-6450 EU Research Framework Programme L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? No Dettagli per la candidatura Data di scadenza del bando 03/06/2024 Come candidarsi Other
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