Ph.D. in Machine Learning für Digital Biomarker in der ambulanten Alterspsychiatrie 100 %
University Hospital of Old Age Psychiatry and Psychotherapy
Anstellungsbeginn: 01.05.2024 oder nach Vereinbarung
Die Anstellung ist befristet für 3 Jahre
Unsere Forschung beschäftigt sich mit dem gesunden Altern sowie neurodegenerativen und psychischen Krankheiten von Personen über 65 Jahren. Unsere Expertise speist sich aus verschiedenen Disziplinen: der Alterspsychiatrie, der Neuropsychologie, der klinischen Psychologie und der Informatik.
Im Rahmen dieser Forschung sind Sie massgeblich an der Konzeption, Durchführung und Analyse einer Studie zur Entwicklung von digitalen Biomarkern mittels passivem Sensing beteiligt. Ihre Aufgabe umfasst die Gestaltung einer umfassenden Datenanalyse-Pipeline, die sich auf einen oder mehrere verfügbare Datenströme stützt. Dabei sind Sie für die Vorverarbeitung und Analyse der Daten verantwortlich sowie für das Entwickeln von Machine-Learning-Modellen zur Identifikation und Validierung digitaler Biomarker. Diese Tätigkeit erfordert ein tiefgehendes Verständnis von datengetriebenen Forschungsmethoden sowie die Fähigkeit, komplexe Datensätze zu interpretieren und innovative Lösungen für die Herausforderungen im Bereich der Gerontopsychiatrie und -psychologie zu entwickeln.
Anstellungsbeginn: 01.05.2024 oder nach Vereinbarung
Die Anstellung ist befristet für 3 Jahre
Unsere Forschung beschäftigt sich mit dem gesunden Altern sowie neurodegenerativen und psychischen Krankheiten von Personen über 65 Jahren. Unsere Expertise speist sich aus verschiedenen Disziplinen: der Alterspsychiatrie, der Neuropsychologie, der klinischen Psychologie und der Informatik.
Im Rahmen dieser Forschung sind Sie massgeblich an der Konzeption, Durchführung und Analyse einer Studie zur Entwicklung von digitalen Biomarkern mittels passivem Sensing beteiligt. Ihre Aufgabe umfasst die Gestaltung einer umfassenden Datenanalyse-Pipeline, die sich auf einen oder mehrere verfügbare Datenströme stützt. Dabei sind Sie für die Vorverarbeitung und Analyse der Daten verantwortlich sowie für das Entwickeln von Machine-Learning-Modellen zur Identifikation und Validierung digitaler Biomarker. Diese Tätigkeit erfordert ein tiefgehendes Verständnis von datengetriebenen Forschungsmethoden sowie die Fähigkeit, komplexe Datensätze zu interpretieren und innovative Lösungen für die Herausforderungen im Bereich der Gerontopsychiatrie und -psychologie zu entwickeln.
Ph.D. in Machine Learning für Digital Biomarker in der ambulanten Alterspsychiatrie
Aufgaben
- Die konzeptionelle Entwicklung, Durchführung und Auswertung einer longitudinalen passive sensing Studie im Bereich der ambulanten Alterspsychiatrie
- Untersuchung der Nützlichkeit von passive sensing als komplemtäres oder alternatives Messinstrument zur Vorhersage von Symptomen, Diagnosen und Therapieerfolg
- Erarbeitung einer Feedbackplattform für Patienten*innen und Therapeut*innen, inklusive einer möglichen automatisierten Transkription des Gesprächs
- Kommunikation und Publikation von Forschungsergebnissen (Fachzeitschriften, Konferenzbeiträge), ggf. Unterstützung bei Testungen (stationär und ambulant) und Lehre
Anforderungen
- Abgeschlossenes Universitätsstudium im Bereich Psychologie, Informatik, Medizininformatik, oder vergleichbarem Studium mit einem Schweizer Notenschnitt von mindestens 5.0, einem Deutschen Notenschnitt von höchstens 2.0, oder einem vergleichbar guten internationalen Notenschnitt
- Interesse an der Alterspsychiatrie/ -psychologie, den damit verbundenen Herausforderungen sowie möglichen digitalen Lösungen als Antwort auf diese Herausforderungen
- Vorkenntnisse und erkennbares Interesse in den Bereichen Data Processing, Feature Engineering (z.B. OpenSmile, Praat), Machine Learning und Statistik-Programmierkenntnisse (R oder Python)
- Ausgeprägtes Interesse an Forschung, wissenschaftlichem Schreiben und einer akademischen Karriere
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Deutschkenntnisse von Vorteil
Wir bieten
- Abwechslungsreiche, vielfältige und anspruchsvolle Aufgabenstellungen an der Schnittstelle zwischen medizinischer, psychologischer und technischer Forschung
- Agiles und engagiertes Team
- Einen grossen Gestaltungsspielraum mit kreativen Freiheiten
- Sehr gute Entwicklungsmöglichkeiten für die akademische Karriere
Bewerbung und Kontakt
Für fachliche Auskünfte zur Stelle kontaktieren Sie bitte Dr. Gisbert W. Teepe (E-Mail schreiben).
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