1-2 doktorander i beräkningspatologi och medicinsk artificiell intelligens

1-2 doktorander i beräkningspatologi och medicinsk artificiell intelligens

Vill du bidra till medicinsk forskning av toppkvalitet?

Att vara doktorand innebär att vara antagen till en utbildning på forskarnivå (forskarutbildning) där man följer en individuell studieplan. En doktorand ägnar sig åt ett forskningsprojekt under handledning, kompletterat med kurser och andra lärandeaktiviteter. För en doktorsexamen krävs motsvarande fyra års utbildning på forskarnivå på heltid.

Institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik bedriver forskning inom epidemiologi och biostatistik inom ett brett spektrum av områden inom biomedicinsk vetenskap. Institutionen är bland de största inom sitt område i Europa och har särskilt starka forskningsprofiler inom psykiatrisk, cancer-, reproduktiv, pediatrisk, farmakologisk, genetisk och geriatrisk epidemiologi, ätstörningar, precisionsmedicin, och biostatistik.

Forskargruppen

Vi erbjuder en mycket tvärvetenskaplig och levande forskningsmiljö i den internationella framkanten av utveckling och implementering av precisionsmedicinska strategier för att förbättra diagnostik och behandling av cancer. Doktorandtjänsten placeras vid institutionen för medicinsk epidemiologi och biostatistik (MEB), belägen på Karolinska Institutets campus Solna i norra Stockholm. Forskargruppen är ansluten till det nationella programmet Data Driven Life Sciences (DDLS) och SciLifeLab, vilket ger studenten möjligheter till nätverkande och karriärutveckling som medlem i DDLS Research School.

Vi har ett nära samarbete med andra grupper på MEB inom och utanför institutionens forskningsmiljö för prostatacancer, samt med akademiska och industriella samarbetspartners på nationell och internationell nivå. Detta ger stora möjligheter att etablera tvärvetenskapliga kopplingar och samla internationella erfarenheter under forskarutbildningen, till exempel genom deltagande i konferenser eller forskningsbesök vid andra universitet. Vi är också aktivt involverade i kommersialiseringsarbete med stöd av KI Innovations Office för att omsätta forskningsrön till kliniskt applicerbara verktyg för att förbättra vården.

Gruppens kärnkompetenser inkluderar storskalig bildbehandling och analys, utveckling av djupinlärningsbaserade algoritmer för artificiell intelligens (AI) och effektiv användning av superdatorsystem. Vår bakgrund sträcker sig från datavetenskap och matematik till bioteknik och medicin, och vi värnar om en mycket kollegial och flexibel arbetskultur.

Doktorandprojektet och doktorandens uppgifter

AI och maskininlärning (ML) ger nya möjligheter för precisionsmedicin, där datadrivna tillvägagångssätt tillämpas för förbättrad diagnostik, prognostisering och behandlingsbeslut. En av de medicinska disciplinerna som blir allt mer datadrivna är patologi, där digital skanning av vävnadsprover blir en rutinmässig praxis och ger stora mängder bilddata som kan användas som bas för effektivare och mer exakt klinisk hantering av sjukdomar som cancer.

Vi tillämpar de senaste AI-teknikerna för analys av digital patologidata i syfte att förbättra effektiviteten, noggrannheten och reproducerbarheten av patologiska bedömningar. Vi arbetar också alltmer med multimodal analys, där bilddata bearbetas tillsammans med molekylär information och kliniska variabler för att bygga AI-modeller som kan uppskatta det mest sannolika framtida förloppet av en individs sjukdom och förutsäga optimala terapeutiska alternativ.

Doktoranden kommer att arbeta i projekt som analyserar prestandan hos både egenutvecklade toppmoderna AI-modeller och allmänt tillgängliga ”foundation models” inom prostatacancerdiagnos, gradering och prognostisering över olika patientpopulationer och digitala patologiplattformar. Studenten kommer att utveckla algoritmer för nya framväxande lösningar som möjliggörs av AI för att effektivisera det kliniska histopatologiska arbetsflödet, till exempel genom att använda generativ AI för virtuell färgning och molekylär profilering av vävnad baserat endast på rutinmässiga vävnadsprover, med syftet att göra precisionsmedicinska tillvägagångssätt i patologi mer exakta, skalbara och kostnadseffektiva.

Doktoranden förväntas bygga en djupgående förståelse för den senaste AI- och bildanalysmetoden och att absorbera en nödvändig nivå av medicinsk och histopatologisk kunskap samtidigt som hen arbetar som en del av ett tvärvetenskapligt team av forskare och kliniker. Tjänsten som doktorand innebär att ta en aktiv roll i att driva egna forskningsprojekt, med ledning av handledarteamet, och i att förbereda vetenskapliga forskningsartiklar för publicering.

Behörighetskrav för utbildning på forskarnivå

För att delta i urvalet till en doktorandplats måste du styrka både det grundläggande (A) och det särskilda (B) behörighetskravet innan ansökningsperioden stänger.

A) Grundläggande behörighetskrav

Du uppfyller det grundläggande behörighetskravet för utbildning på forskarnivå om du:

- har avlagt en examen på avancerad nivå (magister- eller masterexamen), eller
- har fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå,eller
- har på annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.*

Du uppfyller det särskilda behörighetskravet för utbildning på forskarnivå om du:

- Intygar kunskaper i engelska (motsvarande Engelska B/Engelska 6 vid gymnasiet med godkänt betyg).

Den sökande förväntas ha följande kompetens och erfarenhet:

- En magisterexamen eller motsvarande inom ett område som är relevant för beräkningspatologi, till exempel bioinformatik, biomedicinsk teknik, bioteknik, datavetenskap, bild-/signalbehandling, medicin, programvaruteknik, statistik eller relaterade områden.
- En gedigen förståelse för grunderna i ML/AI och ett intresse av att bygga en djup förståelse för teorin bakom och praktiska aspekter av ML/AI.
- Goda programmeringskunskaper i minst ett programmeringsspråk, gärna visad i form av exempelkod eller resultat från tidigare projekt/studier.
- Flytande engelska i tal och skrift.

Färdigheter och personliga egenskaper

Vi lägger stor vikt vid personliga egenskaper i denna rekrytering. Den sökande ska ha god analytisk problemlösningsförmåga, kunna visa initiativ och ta ansvar för sina forskningsprojekt, samt bemöta hinder i sitt arbete med uthållighet. Den sökande ska också vara mycket kollegial och kunna arbeta väl som medlem i ett tvärvetenskapligt och mångsidigt team.

Villkor

Doktorandplatsen innebär en anställning som doktorand under maximalt 4 år på heltid.

Ansökan

Du söker doktorandplatsen i rekryteringsverktyget Varbi. Använd knappen uppe till höger och följ anvisningarna. Vi ser gärna att din ansökan är skriven på engelska, men det går också bra att ansöka på svenska.

Din ansökan ska innehålla dessa dokument:

- Ett personligt brev och curriculum vitae
- Eventuella examensarbeten och publikationer
- Andra dokument som styrker de ovan efterfrågade färdigheter och egenskaper
- Dokument som styrker det grundläggande behörighetskravet
- Dokument som styrker det särskilda behörighetskravet

Urval

Urval bland behöriga sökande görs med hänsyn till deras förmåga att tillgodogöra sig forskarutbildning. En samlad bedömning av de sökandes meriter och lämplighet kommer att göras.

Alla sökanden kommer att få information när rekryteringen är slutförd.

Vill du göra skillnad - och bidra till en bättre hälsa för alla? Sök till Karolinska Institutet

#J-18808-Ljbffr