PhD-Stelle in Epidemiologie/Digital Health: Digitale Nachuntersuchung nach Sepsis (UMZH Learn4Sepsis) 80 %

Die Universität Zürich, die grösste Universität der Schweiz, bietet eine Reihe attraktiver Stellen in verschiedenen Fachgebieten und Berufsfeldern an. Mit rund 10'000 Mitarbeitenden und derzeit 12 Berufslehren bietet die Universität ein inspirierendes Arbeitsumfeld in der Spitzenforschung und erstklassigen Ausbildung. Setzen Sie Ihr Talent und Ihre Fähigkeiten bei uns ein. Finden Sie mehr über die UZH als Arbeitgeber heraus! ###

Ihre Verantwortlichkeiten

Dieses PhD-Projekt ist in das Arbeitspaket 5 des UMZH Learn4Sepsis-Projekts eingebettet und zielt darauf ab, eine digitale Nachuntersuchungskohorte von Personen nach einer Sepsis zu konzipieren und zu initiieren. Zu diesem Zweck werden wir gemeinsam einen Satz minimaler Datenelemente und patientenberichtete Ergebnisse (patient-reported outcomes) entwickeln, um die Situation nach einer Sepsis in verschiedenen Gesundheits- und Lebensbereichen zu beschreiben. Durch die Verfeinerung bestehender Instrumente werden wir eine adaptive Umfrage (einschliesslich Sprachsteuerungsmöglichkeiten) entwickeln und veröffentlichen, um eine skalierbare, longitudinale Studie über das Leben nach einer Sepsis zu pilotieren.
Die Aufgaben dieser PhD-Stelle sind:

• Mitgestaltung eines minimalen Datensatzes und patientenberichteter Ergebnisse für die Zeit nach einer Sepsis
• Mitentwicklung konzeptioneller und technischer Elemente für die Einrichtung der adaptiven Umfrage (Schlüsselelemente: Wissensbäume/Ontologien, Datenbanken, Natural Language Processing)
• Erhebung und Analyse von kontextuellen und patientenberichteten Ergebnisdaten (z. B. durch Entwicklung und Validierung von Vorhersagealgorithmen unter Verwendung klassischer Statistik und Machine-Learning-Tools)
• (optional) Sammlung und Analyse von Wearable-Sensordaten

Ihr Profil

Wir suchen eine hochmotivierte Person mit:

• Einem quantitativen Master-Abschluss (MSc oder gleichwertig) in Statistik, Machine Learning, Biomedizinischen Wissenschaften, Bioengineering oder einem verwandten Bereich
• Starkem Interesse an personenzentrierter Gesundheitsforschung und digitalen Gesundheitstechnologien
• Bereitschaft zur Interaktion mit Stakeholdern (Patienten, Kliniker)
• Etwas Erfahrung im Informations- und Datenmanagement (Erfahrung mit Datenbanken, Knowledge Graphs ist ein Vorteil)
• Exzellenten Programmier- oder Data-Science-Fähigkeiten (R, Python), z. B. für Zeitreihenanalysen, Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage
• Erfahrung in oder Bereitschaft, Kenntnisse in Natural Language Processing zu erwerben
• Exzellente Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
• Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch (Deutsch ist ein Vorteil) und Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit

Bewerber müssen die Förderkriterien für in der Schweiz ansässige PhD-Stellen erfüllen.

Marco Kaufmann
PhD program coordinator
epibiostat-phd@ebpi.uzh.ch