Descripción
Este proyecto es un esfuerzo interdisciplinario dirigido por el Dr. Brian Grunau del Departamento de Medicina de Emergencia de la UBC, el Dr. Calvin Kuo de la Escuela de Ingeniería Biomédica de la UBC y el Dr. Babak Shadgan del Departamento de Ortopedia de la UBC. El proyecto también se lleva a cabo en colaboración con el Centro de Evaluación de la Salud y Ciencias de los Resultados (CHÉOS). Este puesto será financiado en parte por una Beca Mitacs Accelerate.
La parada cardíaca súbita es una crisis de salud insuficientemente considerada en Canadá. Cada año los Servicios Médicos de Emergencia (EMS) responden a unos 38.000 canadienses que sufren un paro cardíaco súbito. Sin embargo, aún con los mejores mecanismos, sólo entre el 5% y el 7% de los casos de paro cardíaco súbito con respuesta del SME sobreviven y regresan a casa. Cuando un ciudadano sufre un colapso a causa de un paro cardíaco súbito, debe ser reconocido antes de que alguien pueda llamar al 911 o los transeúntes puedan iniciar la reanimación cardiopulmonar. En más del 75% de todos los paros cardiacos súbitos, nadie está allí para presenciar el evento, así que pueden pasar minutos, horas o incluso días antes de que se identifique la emergencia. Se podría aprovechar la tecnología para hacer frente a estas importantes pérdidas de vidas debido a los paros cardíacos en lugares privados, que afectan a aproximadamente 28.000 canadienses al año.
El objetivo de este proyecto es desarrollar estrategias de ingeniería de sensores para detectar de manera específica el paro cardíaco súbito y llamar automáticamente al 9-1-1 con coordenadas GPS. Esto evitará que se produzcan episodios sin testigos y aumentará las posibilidades de supervivencia del grupo actual tratado y «sin testigos» del 4% a un 17% estimado.
Requisitos
Los candidatos deben tener un doctorado en Ingeniería Biomédica, Ingeniería Eléctrica u otros campos relacionados. Los candidatos ideales deben tener experiencia en el trabajo con sensores o implantables diseñados para medir la información de salud y analizar los datos de los sensores para predecir los estados de salud. Los individuos cualificados tendrán la siguiente experiencia y habilidades:
- Experiencia en el uso de aprendizaje de máquinas, aprendizaje profundo, o aprendizaje de refuerzo para analizar los datos de los sensores.
- Experiencia en la validación de tecnologías y algoritmos de sensores wearable e implantables.
- Habilidad para escribir código estructurado, scripts básicos, ejecutar pruebas unitarias y depuración.
- Capacidad para utilizar eficazmente el software estadístico en un nivel intermedio o superior.
- Capacidad para trabajar de forma eficaz, independiente y en colaboración en un entorno de equipo.
- Capacidad para interactuar de manera productiva y profesional con una amplia gama de colaboradores internos y externos.
- Sólidas aptitudes de organización, gestión del tiempo y gestión de proyectos.
Requisitos adicionales deseados:
- Conocimientos de HTML5, CSS3 y JavaScript y experiencia con los lenguajes tradicionales orientados a objetos (por ejemplo, Java, .Net, Ruby, Python).
- Experiencia en el trabajo con señales PPG y signos vitales, en particular señales cardíacas.
- Comprensión de los sensores de posicionamiento corporal y del GPS.
- Familiaridad con el diseño de PCB de sensores y la programación de firmware.
- Experiencia en la gestión de estudios con el despliegue de sensores wearable e implantables
- Conocimientos de fondo e ingeniería y experiencia de la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS).
- Antecedentes y conocimientos en diseño, fabricación y certificaciones de dispositivos médicos.
Organización
Más información
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