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[数理化生] 招助研-生物医学信息学-University of Texas School of Biomedical Informatics

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医学信息菜鸟 发表于 2014-10-30 04:45:12 | 显示全部楼层 |阅读模式

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如果你喜欢计算机编程,懂得统计,又了解生物,如果你是其中某一方面的大牛。我们真心热切的希望找到你。

我们是美国德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的生物医学信息学院。我们诚招助研(Research Assistant)。

一下三位老师,非常希望找到优秀的学生做助研。他们都是今年拿到美国NIH的科研经费的。以下是他们的具体科研项目

Title: Interactive machine learning methods for clinical natural language processing
Awarding Agency: NIH/NLM, 2R01LM010681
http://projectreporter.nih.gov/project_info_description.cfm?aid=8818096&icde=22269229&ddparam=&ddvalue=&ddsub=&cr=4&csb=default&cs=ASC
PI:  Hua Xu
Duration: 09/29/2014 – 09/28/2018
Budget: $1,947,052 (total cost)
Project Description: In this study, we propose to investigate interactive machine learning (IML) methods to address the challenges in clinical NLP about building annotated corpora and combining domain knowledge and statistical learning methods. We will conduct IML studies to three NLP related tasks including word sense disambiguation, named entity recognition, and clinical phenotyping.   

Title: Informatics Tools for Pharmacogenomic Discovery using Practice-based Data
Awarding Agency: NIH/NIGMS, R01GM103859
http://projectreporter.nih.gov/project_info_description.cfm?aid=8629996&icde=22269494&ddparam=&ddvalue=&ddsub=&cr=1&csb=default&cs=ASC
PI:  Josh Denny (contact), Jyotishman Pathak, and Hua Xu
Duration: 09/18/2014 – 05/31/2018
UTH Budget: $572,180 (total cost)
Project Description: In this study, we will collaborate with i2b2 to extend its informatics framework to the pharmacogenomics domain. We will develop informatics tools to facility pharmacogenomic studies by using EHRs and linked biobanks.   

Title: BioCADDIE: Biomedical and healthCAre Data Discovery and Indexing Engine center
Awarding Agency: NIH, U24HL126126
http://projectreporter.nih.gov/project_info_description.cfm?aid=8819270&icde=22269513&ddparam=&ddvalue=&ddsub=&cr=1&csb=default&cs=ASC
PI: Lucila Ohno-Machado, UCSD
UTH Subcontract PI: Hua Xu
Duration: 09/29/2014 – 09/28/2017
UTH Budget:  $1,553,694 (total cost for UTH)
Project Description: BioCADDIE is a consortium of data producers, curators, publishers, and consumers who will work together to develop practical, sustainable solutions to the problem of biomedical and healthcare data discovery. This project is to develop an NIH BD2K Data Discovery Index Coordination Consortium.


Title:  Patient Medical History Representation, Extraction, and Inference from EHR Data
http://projectreporter.nih.gov/project_info_description.cfm?aid=8760594&icde=22268933&ddparam=&ddvalue=&ddsub=&cr=1&csb=default&cs=ASC
Awarding Agency: NIH/NLM
Grant Number: 1R01LM011829
PI: Cui Tao
Co-Is: Hua Xu, Elmer Bernstam
Duration: 09/01/2014 – 08/31/2018
UTH Budget: $1,358,868
Project Description:
This proposed project fills in the current gaps among ontologies, Natural Language Processing (NLP), and EHR-based clinical research for temporal data representation, normalization, extractions, and reasoning. We propose to develop novel approaches for automatic temporal data representation, normalization and reasoning for large, diverse, and heterogeneous EHR data and prepare the integrated data for further analysis. We will build new reasoning and extraction capacities on our TIMER (Temporal Information Modeling, Extracting, and Reasoning) framework to provide an end-to-end, open-source, standard-conforming software package. TIMER will be built on strong prior work by our team. We will develop new features in our CNTRO (Clinical Narrative Temporal Relation Ontology) for semantically defining the time domain and representing temporal data in complex EHR data. On top of the new developed CNTRO semantics, we will implement temporal relation reasoning capacities to automatically normalize temporal expressions, compute and infer temporal relations, and resolve ambiguities. We will leverage existing NLP tools and work on top of these tools to develop new extraction approaches to fill in the current gaps between NLP approaches and ontology-based reasoning approaches. We will adapt the SHARPn EHR data normalization pipeline and cTAKES for extracting and normalizing clinical event mentions from clinical narratives. We will explore an innovative approach for temporal relation extraction and event coreference, and make it work with the TIMER framework.


Title:  Learning from patient safety events: a case-based toolkit
http://projectreporter.nih.gov/project_info_description.cfm?aid=8818528&icde=22268925
Awarding Agency: AHRQ
Grant Number: R01HS022895
PI: Yang Gong
Co-Is: Jing Wang, Hua Xu, Nnaemeka Okafor, Jiajie Zhang
Duration: 9/30/2014 – 9/29/2019
UTH Budget: $1,246,715
Project Description:
Timely reporting and effective learning from medical incidents is considered an effective way in developing strategies for reducing medical errors. Utilizing an innovative user-centered, learning-supportive, and ontological approach combining with case-based reasoning and natural language processing techniques, we propose to develop a knowledgebase and learning toolkit that can systematically collect and analyze incident reports, linking historical reports with WebM&M, the highest quality of voluntary reports and expert reviews on patient safety. We envision that the innovative approach will facilitate timely, quality reporting and learning from the incidents and ultimately cultivating a just and learning culture of patient safety.

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令狐鸟人 发表于 2014-10-30 06:13:23 | 显示全部楼层
哪个学期开始呀?Fall 2015可以吗?
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-10-30 06:22:10 | 显示全部楼层
2015夏季硕士,或者2015秋季博士, 2015秋季硕士。能说一下你的专业吗?
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令狐鸟人 发表于 2014-10-30 12:11:40 | 显示全部楼层
不是我啊,代问的。国内协和医学院 Information Science 硕士,现在在休斯顿一学校读Computer Info System Master
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-10-31 00:15:15 | 显示全部楼层
要不让你同学把简历给我吧,并且具体说一下想找哪个老师,做哪方面的研究,我可以转发给老师。我邮箱是1958218421@qq.com
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令狐鸟人 发表于 2014-10-31 21:17:27 | 显示全部楼层
LZ大好人,谢谢!!!
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susky1990 发表于 2014-11-5 12:00:09 | 显示全部楼层
CS专业硕士,熟悉machine learning,了解医学图像,但非生物出身的可以吗
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-11-6 04:13:00 | 显示全部楼层
可以的,我的一个同学硕士就是做医学图像的,现在在我们学校读phd in biomedical informatics. 你现在是在国内对吧,要申2015 fall phd 对吧?
我邮箱是1958218421@qq.com,具体的问题给我发邮件吧。
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timoss 发表于 2014-11-6 22:17:10 | 显示全部楼层
有兴趣地说
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-11-7 02:59:59 | 显示全部楼层
心动不如行动,我们有个讨论群 287295987,过来看看吧
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-11-11 06:55:05 | 显示全部楼层
数字医疗的潜力巨大
UTSBMI-1.gif

UTSBMI-2.gif

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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-11-25 04:39:30 | 显示全部楼层
1 医学信息学概论

医学信息学的定义是什么?
医学信息学的历史沿革是什么?
医学信息学的功能实现在人和机器任务的区别是什么?
医学信息学的应用和挑战有哪些?

1.1        医学信息学的概念


随着个人电脑,因特网的普及,人类对信息的采集,储存,分析,重组,显示,利用也越来越广泛,人类进入了崭新的信息化时代。同时随着生活水平的提高,人类对健康的追求也越来越高,从而促进了健康产业的迅速发展。新兴的信息科学与古老的医学,以及其他现代科学的相互渗透、相互结合,诞生了一门新的学科——医学信息学。医学信息学作为一个新兴的交叉性学科,将迅速地影响和改变着传统医学,并促进健康信息技术(HealthIT)产业的蓬勃发展。
近十年数据表明,我国在健康上的投入比例逐年增长,我国医疗卫生体制改革促使基本医疗保障制度全面覆盖城乡居民,基本医疗卫生可及性和服务水平明显提高。加快对医学信息学的研究、应用就成为了历史的必然。
医学信息学(Medical Informatics),最早起源于上个世纪50年代,曾用名包括生物医学计算( Biomedical Computing),计算生物学 (Computational Biology ),生物信息学(Bio-Informatics)等。随着科技的发展,医学信息学的定义也随着人类对医学信息学的不断研究而拓展。现阶段对医学信息学的定义是:探讨生物学的、医学的、或者更广义的健康数据的采集、存储、交互、和展现的过程的科学;探讨如何利用信息科技来优化这些过程的科学;以及探讨如何利用这些数据实现信息和知识层次的各种应用的科学。
医学信息学有三个重要概念:数据,信息,知识。数据是原始符号,信息是经过分析的可用的数据,而知识是信息组成的一系列法则和公式。比如说,41 是数据,41度是信息,41度体温是知识。

1.2医学信息学的形成和知识框架

根据Shortliffe教授生物医学信息学的知识框架,如图1-1所示:左侧表示医学信息学研究对象的层次,可以从分子水平逐级上升到基因水平、蛋白水平、亚细胞水平、细胞水平、组织水平、器官水平、个体水平、再上升到公共卫生水平; 右侧表示该学科相关或采用的科学技术,包括计算机科学,临床医学,基础生物医学科学,认知学,生物工程学,管理学,流行病学及生物统计学等,两者的交叉从而衍生出医学信息学的若干亚学科,比如生物信息学,影像信息学,临床信息学,公共卫生信息学等,统称为医学信息学。
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-11-25 04:40:09 | 显示全部楼层
生物医学信息学的知识框架
medical informatics knowledge structure.png

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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-11-25 04:40:36 | 显示全部楼层
1.3 医学信息学学科的研究范畴

综上所述,医学信息学的研究范畴可以抽象概括为四个层次结构:
1)原始健康数据,比如影像、微阵列、生理数据等;
2)从原始健康数据中分析出来的有组织的综合数据库,比如整合起来的基因分类(genotype)和其外在表现形态(Phenotype);
3) 从数据库中抽象出来的知识库,比如词表、术语学、本体库、语义网等;
4)从知识库中验证出来的可直接应用的知识结晶和理论,比如协议、临床实用手册,概论等。  
每个层次结构中,以及两每个层次结构之间都对应着一些医学信息学研究的课题。
在原始健康数据层次,最主要的课题是数据采集和集成。这包括实时的生理信号分析、语音识别、传感器采集、条形码扫描等等。
从原始健康数据层次到综合数据库层次,最主要的课题是数据整合,包括数据仓库、数据模型、语义网络、本体论等等。
在综合数据库层次,最主要的课题是数据处理,包括数据储存、数据提取、数据视化、高级算法、计算模型、图像处理等等。
从综合数据库层次到知识库层次,最主要的课题是推理,包括自然语言处理、信息抽取、数据发掘、文本产生、统计处理、自动学习等等。
在知识库层次,最主要的课题是知识管理、包括知识表达和知识模型等等。
从知识库层次到知识结晶和理论层次,最主要的课题是知识获取,包括机器学习、文本解释、知识工程、决策理论等等。
在知识结晶和理论层次,最主要的课题是知识应用,包括诊断、治疗、预防等等。
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2014-11-26 01:55:56 | 显示全部楼层
人机交互图谱
human machine interaction.png

当前医学信息学的研究焦点包括,在机器研究方向上,研究人员致力于研究如何利用计算机支持临床试验,支持基因结构和功能的识别,支持蛋白功能的识别, 把基因的内在序列和外在表达结合起来,通过建模来再现生物结构,把疾病的临床症状和其分子级别的模型联系起来等。而在人的研究方向上,研究人员则致力于研究知识建模,模式识别和优化信息展现的方法学等。
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uuisafresh 发表于 2016-4-9 21:38:51 | 显示全部楼层
楼主,想问几个问题。你们招研助是想招过来你们学校读研读博的,还是别的学校过来你们这里实习?然后就是你们现在或者以后会继续招嘛,我16fall的ms,可能会学nlp,对信息医疗很感兴趣,还有机会吗?
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worldstaff 发表于 2016-4-10 09:24:26 | 显示全部楼层
您好,怎么联系您了解更多的信息呢?我对UTH这个项目很感兴趣,谢谢
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2016-4-13 11:26:20 | 显示全部楼层
worldstaff 发表于 2016-4-10 09:24
您好,怎么联系您了解更多的信息呢?我对UTH这个项目很感兴趣,谢谢

您好!请问您现在是什么状态?如果感兴趣的话可以加入我们的QQ群287295987,关注学校微博UTHealth_SBMI然后私信
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2016-4-13 11:29:14 | 显示全部楼层
uuisafresh 发表于 2016-4-9 21:38
楼主,想问几个问题。你们招研助是想招过来你们学校读研读博的,还是别的学校过来你们这里实习?然后就是你 ...

你好,我们招研助主要是招过来读研读博的,或者博士后也可以。你16年fall是来我们学校吗?还是去别的学校?nlp是个很热门的领域,以后应该还会招。
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 楼主| 医学信息菜鸟 发表于 2016-4-14 05:35:24 | 显示全部楼层
worldstaff 发表于 2016-4-10 09:24
您好,怎么联系您了解更多的信息呢?我对UTH这个项目很感兴趣,谢谢

你好,可以加入我们的QQ讨论群 287295987
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