باحث دكتوراه

Heriot Watt University

نظرة عامة على المشروع

مشروع AI Pathologist هو مبادرة متعددة التخصصات تهدف إلى تطوير نظام تشخيصي متقدم مدفوع بالذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات التصوير الطبي ثلاثي الأبعاد (CT، MRI، PET) وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لدعم المهنيين الطبيين في تحسين دقة التشخيص، وتقليل عبء العمل، وتعزيز نتائج المرضى. سيلعب باحث ما بعد الدكتوراه دورًا رئيسيًا في تنفيذ نماذج النظام، وإدارة تدفقات البيانات، ودعم تطوير والتحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي بالتعاون مع الأطباء والمهندسين.

المسؤوليات الرئيسية

1. تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي واختبارها

• المساعدة في تطوير نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق لتحليل التصوير الطبي.
• تنفيذ وتحسين النماذج باستخدام PyTorch، TensorFlow، أو أطر العمل ذات الصلة.
• إجراء التجارب، وأداء ضبط المعلمات، والحفاظ على سجلات التجارب منظمة.

2. إدارة بيانات التصوير الطبي

• دعم معالجة البيانات، وإعداد التعليقات التوضيحية، وتنظيم مجموعة البيانات.
• التعامل مع صور CT، MRI، PET، وعلم الأمراض النسيجي، مع ضمان إخفاء الهوية بشكل مناسب والامتثال للإرشادات الأخلاقية.
• التعاون مع الأطباء لفهم هياكل التصوير والأهداف التشخيصية.

3. تنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

• دمج طرق XAI (مثل Grad-CAM، Guided Backprop، SHAP) في النظام.
• توليد وتفسير الشروحات المرئية لمخرجات النماذج.

4. نمذجة النظام وتطوير البرمجيات

• المساهمة في تطوير نموذج AI Pathologist، بما في ذلك UI/UX، تكامل الواجهة الخلفية، وأتمتة سير العمل.
• دعم نشر النماذج باستخدام Docker، APIs، أو البيئات السحابية.

5. التوثيق والتقارير

• إعداد الوثائق الفنية، ومعايير الترميز، وأدلة المستخدم.
• المساعدة في إعداد تقارير المشروع، والأوراق البحثية، وعروض الاجتماعات.

6. التعاون

• العمل عن كثب مع أطباء الأشعة، وعلماء الأمراض، والأطباء لفهم المتطلبات والتحقق من المخرجات.
• حضور اجتماعات المشروع وتقديم تحديثات أسبوعية حول التقدم.

المتطلبات الأساسية (أساسية)

التعليم

• درجة الماجستير أو الدكتوراه في علوم الحاسوب، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، هندسة الحاسوب، الهندسة الطبية الحيوية، أو مجال ذي صلة.

المهارات التقنية

• خبرة مع Python ومكتبات تعلم الآلة (PyTorch، TensorFlow، scikit-learn).
• فهم للتعلم العميق، وشبكات CNN، وشبكات الكبسولة، وأساسيات معالجة الصور.
• معرفة أساسية بكيفية التعامل مع الصور الطبية (مثل DICOM).
• إلمام بالتحكم في الإصدارات (Git/GitHub).

المهارات الشخصية

• مهارات تحليلية وحل مشكلات قوية.
• قدرة جيدة على التواصل والعمل الجماعي.
• القدرة على توثيق العمل بوضوح واتباع إجراءات البحث.

المتطلبات المفضلة (مطلوبة بشدة)

المهارات التقنية

• خبرة مع:
• نماذج التصوير ثلاثي الأبعاد (3D CNNs، متغيرات UNet، VNet)
• أدوات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Grad-CAM، LIME، SHAP)
• سير العمل في التصوير الطبي، أنظمة PACS
• Docker، APIs، ونشر النماذج
• المنصات السحابية (AWS، Azure، GCP)
• خبرة في العمل على مشاريع الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالرعاية الصحية.

التعاون السريري

• التعاون السابق مع المستشفيات أو الباحثين الطبيين.
• فهم تفسير التصوير الإشعاعي/علم الأمراض.

مزايا أخرى

• نشر أو محفظة مشاريع قوية في رؤية الكمبيوتر/الذكاء الاصطناعي الطبي.
• خبرة مع أدوات تعليق البيانات.
• معرفة بالأمن السيبراني وحوكمة البيانات في الرعاية الصحية.