Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | SI-Markers, un nuovo modulo di SInLAB basato su AI a supporto del medico per la predizione del decorso clinico nei pazienti di Sclerosi Multipla” (acronimo SI-Markers |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | I-Markers, a new AI-based SInLAB module to support the physician for the prediction of the clinical course in patients with Multiple Sclerosis |
| Campo principale della ricerca | Information science |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Area CUN | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Negli ultimi 15 anni la ricerca biomedica è stata completamente rivoluzionata dall’introduzione di tecnologie high-throughput, in particolare sequenziamento e imaging. La produzione e disponibilità di grandi quantità di dati (Big Omics data) ha generato la necessità di sviluppare nuovi metodi di analisi che permettono di comprendere meglio i meccanismi che sottendono la malattia, in particolare per le malattie complesse. Stiamo assistendo ad un cambio di paradigma nell’approccio medico in cui è possibile identificare e trattare le specifiche individualità di ogni paziente (Medicina di Precisione). Obiettivo formativo e di ricerca è quello di acquisire expertise specializzate nello sviluppo di modelli e metodi computazionali innovativi basati su AI capaci di combinare features estratte da immagini con dati “omici” (da genomica, trascrittomica, proteomica e metabolomica) del paziente. |
| Descrizione sintetica in inglese | Over the past 15 years, biomedical research has been completely revolutionized by the introduction of high-throughput technologies, in particular sequencing and imaging. The production and availability of large quantities of data (Big Omics data) has generated the need to develop new methods of analysis that allow a better understanding of the mechanisms underlying the disease, in particular for complex diseases. We are witnessing a paradigm shift in the medical approach in which it is possible to identify and treat the specific individualities of each patient (Precision Medicine). The educational and research objective is to acquire specialized expertise in the development of innovative computational models and methods based on AI capable of combining features extracted from images with "omic" data (from genomics, transcriptomics, proteomics and metabolomics) of the patient. |
| Data del bando | 28/03/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 30000 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.iit.cnr.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 30000 |
| Valuta | Euro |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
| Nome dell'Ente finanziatore | CNR- REGIONE TOSCANA A VALERE SULLE RISORSE DEL FONDO PER LO SVILUPPO E LA COESIONE (FSC), IN COLLABORAZIONE OBBLIGATORIA TRA ORGANISMI DI RICERCA E IMPRESE, NELL’AMBITO DI “GIOVANISÌ” (WWW.GIOVANISI.IT), IL PROGETTO DELLA REGIONE TOSCANA PER L’AUTONOMIA DEI GIOVANI. |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Pisa |
| Codice postale | 56124 |
| Indirizzo | Via Moruzzi 1 |
| Sito web | http://www.iit.cnr.it |
| segreteria@iit.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 28/04/2022 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |