東北大學倫敦校區(NU London)崗位製博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家解析的是東(dong) 北大學倫(lun) 敦校區的博士研究項目。

“Fully Funded PhD Scholarship. Networks and Data Science for Advancing Healthcare Analytics: Machine Learning Applications to Model Health Outcomes in Social Care Settings”

學校及專(zhuan) 業(ye) 介紹

東(dong) 北大學倫(lun) 敦校區

東(dong) 北大學倫(lun) 敦校區(NU London)是東(dong) 北大學的歐洲校區,也是一所受英國高等教育法規管轄的大學。東(dong) 北大學創建於(yu) 1898年,是一所位於(yu) 波士頓的大型頂尖研究型大學,以高影響力的研究而聞名,旨在解決(jue) 全球問題。跨學科研究、經驗式學習(xi) 以及與(yu) 學術界以外的合作夥(huo) 伴建立聯係是東(dong) 北大學的核心理念。2022年,東(dong) 北大學獲得了2.307億(yi) 美元的外部研究資金,是公認的以經驗驅動的終身學習(xi) 領域的領導者。

此次招生的博士項目依托東(dong) 北大學倫(lun) 敦校區的網絡科學研究所(NetSI)。NetSI成立於(yu) 2014年,已成為(wei) 網絡科學領域跨學科研究社區的全球領導者。

NetSI匯集了來自物理、信息和社會(hui) 科學等不同學科的專(zhuan) 業(ye) 知識,旨在建立和擴展網絡的通用綜合方法和理論,並將這些工具應用於(yu) 重要的社會(hui) 挑戰。2023年,NetSI在英國倫(lun) 敦的東(dong) 北大學建立了一個(ge) 新的研究所分支機構。倫(lun) 敦分支機構的成立是為(wei) 了推進以網絡科學為(wei) 中心的研究、教育和創新。

博士項目介紹

該博士項目旨在利用先進的計算技術來解決(jue) 護理機構中麵臨(lin) 的關(guan) 鍵研究問題,特別關(guan) 注如何評估縱向數據的質量和準確性,有效跟蹤患者在住院期間的個(ge) 人軌跡,以評估護理質量和健康結果。

這個(ge) 跨學科的研究框架將結合複雜係統、機器學習(xi) 、自然語言處理和網絡科學等領域的技術,定義(yi) 新的指標來比較不同護理機構,識別有可能成為(wei) 長期住院者的高風險患者,並評估護理機構的表現。

項目還將院內(nei) 數據與(yu) 人口普查等其他數據源相結合,以了解護理機構周邊社區的社會(hui) 經濟狀況,以及影響不同地區健康結果的關(guan) 鍵因素。

這種多層麵的方法將深入探索地理和社會(hui) 因素的相互作用,洞察地區和醫療服務獲取的不平等,為(wei) 有針對性的幹預措施和資源分配提供寶貴見解。該博士項目將在東(dong) 北大學位於(yu) 泰晤士河畔倫(lun) 敦塔橋旁的全新校區進行。

申請條件

• 具有數據科學、計算社會科學、自然語言模型、物理、數學、網絡、計算機科學或相關專業的學士學位(必須)和碩士學位(可選)。
• 精通與研究相關的編程語言(如Python、R、SQL、Julia)。
• 有軟件開發/維護工具、庫和框架(如scikit-learn、NLTK、Spark、Git)的使用經驗。
• 英語口語和書麵語流利。
• 具有高度協作精神、個人主動性,以及對跨學科團隊合作的興趣。
• 出色的個人能力和良好的溝通技巧。
• 有數據可視化和矢量圖像設計經驗者優先。

獎學金與(yu) 福利

這個(ge) 為(wei) 期3年半的博士項目提供全額資助,包括全部學費、年度生活津貼(根據UKRI標準)以及相關(guan) 費用,如培訓費用。2024/2025學年的年度津貼總額為(wei) 21,237英鎊,津貼將根據英國研究與(yu) 創新署(UKRI)的標準每年遞增。此外,學生還有機會(hui) 前往北美的東(dong) 北大學深造,以拓展研究訓練和體(ti) 驗。

申請截止日期為(wei) 2024年4月10日。入圍者將於(yu) 5月初接受麵試。

有話說

項目理解

這個(ge) 博士項目是一個(ge) 典型的交叉學科研究,涉及複雜係統、機器學習(xi) 、自然語言處理、網絡科學等多個(ge) 前沿領域。項目的核心目標是利用先進的計算技術來解決(jue) 護理機構麵臨(lin) 的關(guan) 鍵問題,評估護理質量和健康結果。

為(wei) 實現這一目標,項目將采用多種技術手段,包括定義(yi) 新指標、patient軌跡跟蹤、健康結果預測、護理機構評估等。在理論貢獻方麵,該項目有望在多個(ge) 學科領域推進知識發展,如養(yang) 老服務質量評估、健康結果影響因素等。

在應用價(jia) 值上,項目成果可直接用於(yu) 改善護理機構管理實踐,為(wei) 幹預措施和資源配置提供決(jue) 策支持,具有廣泛的實用性和社會(hui) 意義(yi) 。

創新思考

在前沿方向上,該項目可進一步向更多學科延伸,如醫療經濟學、行為(wei) 科學、決(jue) 策科學等,構建更加全麵的跨學科分析框架。在技術手段上,可引入最新的人工智能技術,如強化學習(xi) 、知識圖譜、因果推斷等,進一步提升分析能力。在理論框架創新上,項目可嚐試構建整合社會(hui) 生態視角的係統模型,刻畫社區、機構、個(ge) 人健康的動態交互。

在應用拓展上,成果還可推廣到更廣泛的養(yang) 老、醫療、公共衛生等領域。實踐意義(yi) 上,可與(yu) 政策製定者合作,將研究轉化為(wei) 實際行動。在國際視野上,可深化與(yu) 不同國家研究機構的合作,提升項目的全球影響力。

在交叉創新上,可進一步思考如何將網絡科學與(yu) 因果推斷相結合,探索健康結果的形成機製。總之,這個(ge) 項目立意高遠、視野開闊,未來還有諸多值得深入探索的創新空間,有望取得更加豐(feng) 碩的研究成果。