تبحث جامعة الفيصل عن زميل بحث لما بعد الدكتوراه للعمل ضمن مختبر أبحاث هندسة الطب الحيوي الانتقالية وقسم الهندسة الطبية الحيوية. يساهم هذا الدور في مبادرة استراتيجية تهدف إلى تطوير الجيل القادم من تقنيات الطب الحيوي الانتقالية عبر دمج الذكاء الاصطناعي والأنظمة الطبية الحيوية والابتكار السريري.
تركز هندسة الطب الحيوي الانتقالية على الربط بين الأبحاث الأساسية والممارسة السريرية، وتحويل الاكتشافات العلمية إلى أدوات قابلة للتطبيق وأنظمة طبية ذكية وحلول تتمحور حول المريض، بما يمكن أن يحسن التشخيص والعلاج وتقديم الرعاية الصحية. ويعمل المختبر على معالجة تحديات الرعاية الصحية الواقعية من خلال الجمع بين منهجيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتصميم الأجهزة الطبية والنمذجة الفسيولوجية والمعلوماتية الصحية.
سيؤدي المرشح المقبول دورًا رئيسيًا في تطوير الأبحاث متعددة التخصصات في المجالات التالية:
- التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
- النماذج اللغوية الكبيرة والاستدلال متعدد الوسائط في الطب الحيوي.
- إنترنت الأشياء الطبية.
- الروبوتات الطبية والاستشعار الذكي.
- معالجة الإشارات والصور الطبية الحيوية.
- تصميم الأجهزة الطبية وإنشاء النماذج الأولية.
- النمذجة والمحاكاة الحاسوبية في الطب الحيوي.
المسؤوليات الرئيسية
- إجراء أبحاث أصلية عالية الأثر ونشرها في منصات علمية مرموقة.
- التعاون مع الشركاء السريريين والصناعيين والحكوميين.
- المساهمة في إعداد طلبات المنح وتطوير الأدوات مفتوحة المصدر وتنظيم ورش العمل التقنية.
- إرشاد طلاب الدراسات العليا وطلاب المرحلة الجامعية.
- المساهمة في التوجهات البحثية الاستراتيجية لمختبر أبحاث هندسة الطب الحيوي الانتقالية والمشروعات متعددة التخصصات.
المؤهلات المطلوبة
- درجة الدكتوراه في الهندسة الطبية الحيوية، أو الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسب، أو هندسة الحاسب، أو الذكاء الاصطناعي، أو مجال وثيق الصلة، على أن تكون الدرجة قد مُنحت في عام 2021 أو بعده.
- سجل مثبت من المنشورات بصفة مؤلف أول في دوريات محكمة عالية الأثر أو مؤتمرات دولية رائدة في الذكاء الاصطناعي أو الهندسة الطبية الحيوية أو تقنيات الرعاية الصحية.
- مهارات متقدمة في البرمجة باستخدام Python و/أو MATLAB، مع إتقان مثبت لأطر التعلم الآلي والتعلم العميق مثل PyTorch أو TensorFlow أو Keras.
- خبرة عملية في تطبيق النماذج اللغوية الكبيرة وغيرها من النماذج الأساسية في السياقات الطبية الحيوية أو السريرية.
- خلفية قوية في تحليل البيانات الطبية الحيوية، بما في ذلك التعامل مع الإشارات الفسيولوجية والصور الطبية والبيانات السريرية المنظمة، مثل السجلات الصحية الإلكترونية وبيانات المستشعرات الحيوية.
- قدرة مثبتة على بناء النماذج الحاسوبية وتحققها وتحسينها لتطبيقات واقعية في الطب الحيوي والرعاية الصحية.
المهارات المرغوبة
- خبرة في تطوير مسارات متكاملة للذكاء الاصطناعي لتطبيقات الطب الحيوي، بما يشمل المعالجة المسبقة للبيانات وتدريب النماذج والتحقق منها ودمجها في سير العمل السريري.
- خبرة في تحليل البيانات الطبية أو الفسيولوجية، بما في ذلك الإشارات والصور والسجلات الصحية الإلكترونية.
- إلمام بالبيانات الطبية الحيوية متعددة الوسائط وتطبيقاتها في النمذجة التشخيصية أو التنبؤية.
- معرفة بمقاييس تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي وأساليب قابلية التفسير ذات الصلة باتخاذ القرارات في الرعاية الصحية.
- خبرة في الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء لنمذجة الأنظمة الفسيولوجية أو حل المسائل الطبية الحيوية العكسية.
- إتقان نظرية الرسوم البيانية والشبكات العصبية البيانية لنمذجة البيانات الطبية الحيوية المنظمة، مثل الشبكات التشريحية أو مجموعات المرضى.
- خبرة عملية في إنشاء النماذج الأولية للأجهزة الطبية ودمج إنترنت الأشياء واكتساب بيانات المستشعرات.
- خبرة في منصات الأجهزة والأنظمة المضمنة لنشر الذكاء الاصطناعي في البيئات الطبية الحيوية والسريرية.
- معرفة بعمليات التحقق السريري واللوائح المنظمة للرعاية الصحية ودمج أدوات الذكاء الاصطناعي في سير العمل السريري.
- مهارات قوية في التواصل والعمل الجماعي وإدارة المشروعات ضمن بيئات بحثية متعددة التخصصات.
المزايا
تقدم جامعة الفيصل حزمة تعويضات ومزايا تنافسية دوليًا، تشمل:
- راتبًا شهريًا مجزيًا.
- إجازة سنوية مدفوعة الأجر.
- تغطية صحية شاملة.
- مساحة مكتبية وموارد حاسوبية.
- إمكانية الوصول إلى شبكات الجامعة البحثية والسريرية والصناعية.
آلية التقديم
يتعين على المتقدمين تقديم ما يلي:
- خطاب تعريفي يوضح اهتماماتهم البحثية ومدى ملاءمتهم للوظيفة.
- سيرة ذاتية مفصلة.
- قائمة بالمنشورات.
- بيانات التواصل لمرجعين أكاديميين أو مهنيين.
ستُراجع الطلبات على أساس مستمر حتى شغل الوظيفة. للاستفسار، يمكن التواصل مع الدكتور محمد بهلول عبر mbahloul@alfaisal.edu أو الأستاذ الدكتور أنيس كبا عبر akoubaa@alfaisal.edu.