الوصف الوظيفي

الأدوار والمسؤوليات

تدعو كلية الهندسة والحوسبة المتقدمة في جامعة الفيصل المتقدمين لوظيفة زميل بحث بدوام كامل (ما بعد الدكتوراه) داخل مختبر أبحاث الهندسة الطبية التحويلية وقسم الهندسة الطبية.

تدعم هذه الوظيفة مبادرة استراتيجية تهدف إلى تطوير الجيل القادم من تقنيات الهندسة الطبية التحويلية من خلال دمج الذكاء الاصطناعي والأنظمة الطبية والابتكار السريري. تلعب الهندسة الطبية التحويلية دورًا محوريًا في ربط البحث الأساسي بالممارسة السريرية، وتحويل الاكتشافات العلمية إلى أدوات قابلة للنشر، وأنظمة طبية ذكية، وحلول تركز على المريض يمكن أن تحسن التشخيص والعلاج وتقديم الرعاية الصحية.

يكرس المختبر جهوده لمعالجة التحديات الصحية في العالم الحقيقي من خلال دمج منهجيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مع تصميم الأجهزة الطبية، ونمذجة الفسيولوجيا، ومعلومات الصحة.

سيلعب المرشح الناجح دورًا رئيسيًا في تعزيز البحث بين التخصصات عبر مجالات مثل:

تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والتفكير متعدد الوسائط في الطب الحيوي
إنترنت الأشياء الطبية (IoMT)
الروبوتات الطبية والاستشعار الذكي
معالجة الإشارات والصور الطبية
تصميم الأجهزة الطبية والنماذج الأولية
النمذجة الحاسوبية والمحاكاة في الطب الحيوي

المسؤوليات الرئيسية

إجراء أبحاث أصلية وعالية التأثير ونشرها في أماكن رائدة
التفاعل مع الشركاء من القطاعين السريري والصناعي والحكومي
دعم كتابة المنح، وتطوير أدوات مفتوحة المصدر، وورش العمل الفنية
توجيه طلاب الدراسات العليا والجامعية
المساهمة في الاتجاهات البحثية الاستراتيجية لمختبر أبحاث الهندسة الطبية التحويلية والمشاريع متعددة التخصصات

المؤهلات الدنيا

دكتوراه في الهندسة الطبية، أو الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسب، أو هندسة الحاسب، أو الذكاء الاصطناعي، أو مجال ذي صلة وثيقة (ممنوحة في 2021 أو بعده)
سجل حافل من المنشورات كمؤلف أول في مجلات عالية التأثير ومراجعة الأقران أو مؤتمرات دولية رائدة في الذكاء الاصطناعي أو الهندسة الطبية أو تقنيات الرعاية الصحية
مهارات برمجة متقدمة في بايثون و/أو MATLAB، مع كفاءة مثبتة في تعلم الآلة وأطر التعلم العميق مثل PyTorch أو TensorFlow أو Keras
خبرة عملية في تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج الأساس الأخرى في السياقات الطبية أو السريرية
خلفية قوية في تحليل البيانات الطبية الحيوية، بما في ذلك التعامل مع الإشارات الفسيولوجية، والصور الطبية، والبيانات السريرية المهيكلة (على سبيل المثال، سجلات الصحة الإلكترونية، بيانات المستشعرات الحيوية)
قدرة مثبتة على بناء نماذج حاسوبية والتحقق من صحتها وتحسينها للتطبيقات الطبية الحيوية والرعاية الصحية في العالم الحقيقي

المهارات المرغوبة

خبرة في تطوير خطوط أنابيب ذكاء اصطناعي شاملة للتطبيقات الطبية الحيوية، بما في ذلك معالجة البيانات، وتدريب النماذج، والتحقق، والتكامل مع تدفقات العمل السريرية
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 وطرق التفسير ذات الصلة باتخاذ القرارات الصحية
خبرة في الشبكات العصبية المدعومة بالفيزياء لنمذجة الأنظمة الفسيولوجية أو حل المشكلات الطبية العكسية
إجادة نظرية الرسوم البيانية والشبكات العصبية الرسومية لنمذجة البيانات الطبية الحيوية المهيكلة مثل الشبكات التشريحية أو مجموعات المرضى
خبرة عملية في تصميم الأجهزة الطبية، وتكامل إنترنت الأشياء، واكتساب بيانات المستشعرات
خبرة في منصات الأجهزة والأنظمة المدمجة لنشر الذكاء الاصطناعي في البيئات الطبية والسريرية
معرفة بعمليات التحقق السريرية، واللوائح الصحية، وتكامل أدوات الذكاء الاصطناعي في تدفقات العمل السريرية
مهارات قوية في التواصل، والعمل الجماعي، وإدارة المشاريع في بيئات البحث متعددة التخصصات

زميل بحث (ما بعد الدكتوراه) Alfaisal University