- Bu İş Hakkında
Genotrial için İş İlanı: Pozisyon: Tam Zamanlı Makine Öğrenimi Geliştiricisi Açıklama: Etkili kişiselleştirilmiş kanser deneme eşleştirmesi sağlayan yapay zeka odaklı bir platform olan Genotrial, büyüyen ekibimize katılmak için bir Makine Öğrenimi Geliştiricisi arıyor. Yetersiz klinik araştırmalara katılım konusundaki kritik sorunu ele alırken, genomik veriler ve yapay zekadan yararlanarak hasta-deneme eşleştirme sürecimizi kolaylaştırmaya katkıda bulunabilecek bir profesyonel arıyoruz. Kanser hastalarına en son tedavilere daha fazla erişim sağlama misyonumuzu gerçekleştirmek için makine öğrenimi algoritmalarını, genomik veri analizini ve Elektronik Tıbbi Kayıt sistemini entegre eden teknoloji odaklı bir girişimiz. Teknoloji ve tıbbi yenilik tutkumuzu paylaşan bir birey arıyoruz. Sorumlulukları: - Makine öğrenimi algoritmalarımızı geliştirin, ince ayar yapın ve yönetin. - Genomik verilerden ve elektronik tıbbi kayıtlardan içgörüler elde edin. - Platformumuzun hastaları denemelerle doğru bir şekilde eşleştirme yeteneğini geliştirin. Gereksinimler: - Büyük veri kümeleriyle mücadele konusunda kapsamlı deneyim. - Python'da yeterlilik, TensorFlow gibi AI kitaplıklarına aşinalık veya
- Fikir
Genotrial, yetersiz kanser denemesine katılım konusunu ele alan ve %55 deneme başarısızlığına neden olan acil sorununu ele aldık. Farkındalıktaki bağlantı kopması, eski veri uygulamalarından ve zayıf EMR entegrasyonundan kaynaklanmaktadır. Tersine, Genotrial, hasta-deneme eşleştirmesi için genomik verileri kullanarak ve 23.000 aktif klinik çalışmada kayıt engellerini aşarak bu senaryoda devrim yaratıyor.
- Sorunlar
Platformumuz, doğru hasta eşleştirmesini kolaylaştırarak klinik araştırma verimliliğini artırmak için yapay zeka teknolojisinden yararlanır, böylece CRO'lar ve ilaç şirketleri için işe alım işlemlerini kolaylaştırır. Bu, sağlık kuruluşlarında hasta bakım standardını yükseltirken, hastaların kendileri için katılımın önündeki engelleri azaltabilir.
- Çözüm
Çözümümüz, hasta-deneme eşleştirmesi için yapay zeka ve genomik verilerden yararlanan, hedeflenen bakım, hızlı kayıt, maksimum doğruluk ve genel olarak iyileştirilmiş sonuçlar sağlayan bir hesaplama platformudur.