باحث ما بعد الدكتوراه (تعيين مساعد)

Heriot-Watt University Dubai – الإمارات العربية المتحدة

معلومات أساسية

• المسمى الوظيفي: باحث ما بعد الدكتوراه (Postdoctoral Researcher)

• عنوان المشروع: أخصائي علم الأمراض بالذكاء الاصطناعي للتشخيصات الطبية المتنوعة

• نوع التعيين: عقد مؤقت لمدة 8 أشهر

• إمكانية التمديد: حتى سنتين

• موعد البدء المفضل: منتصف أغسطس 2026

• الموقع: United Arab Emirates

• رقم الوظيفة: 4836

• الفئة: أكاديمي / بحثي

نبذة عن المشروع

يهدف المشروع إلى تطوير نظام تشخيصي ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية ثلاثية الأبعاد، بما في ذلك:

• التصوير المقطعي المحوسب (CT)

• التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)

• التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)

وسيعتمد النظام على تقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI) لدعم الأطباء في:

• تحسين دقة التشخيص

• تقليل عبء العمل السريري

• تحسين نتائج المرضى

المسؤوليات الرئيسية

1. تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي

• تطوير واختبار نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق.

• تنفيذ النماذج باستخدام:

  • PyTorch

  • TensorFlow

• إجراء التجارب وضبط المعلمات وتحليل النتائج.

2. إدارة بيانات التصوير الطبي

• معالجة وتنظيف البيانات الطبية.

• تنظيم مجموعات البيانات وإعدادها للتدريب.

• التعامل مع:

  • صور CT

  • صور MRI

  • صور PET

  • صور الأنسجة المرضية

• ضمان الامتثال للمعايير الأخلاقية وإخفاء هوية المرضى.

3. تطبيق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

استخدام أدوات مثل:

• Grad-CAM

• Guided Backpropagation

• SHAP

لتفسير قرارات النماذج وإنتاج مخرجات بصرية واضحة للأطباء.

4. تطوير البرمجيات والنماذج الأولية

• المساهمة في تطوير منصة أخصائي علم الأمراض الذكية.

• دعم تطوير واجهات المستخدم والخدمات الخلفية.

• نشر النماذج باستخدام:

  • Docker

  • APIs

  • البيئات السحابية

5. التوثيق والبحث العلمي

• إعداد الوثائق الفنية.

• كتابة التقارير البحثية.

• المساهمة في نشر الأوراق العلمية.

• إعداد العروض التقديمية الخاصة بالمشروع.

6. التعاون مع الفرق الطبية

العمل مع:

• أطباء الأشعة

• أخصائيي الأمراض

• الباحثين السريريين

• مهندسي الذكاء الاصطناعي

للتحقق من صحة النماذج وتحسين الأداء التشخيصي.

المؤهلات الأساسية

المؤهل العلمي

• ماجستير أو دكتوراه في أحد المجالات التالية:

  • علوم الحاسوب

  • الذكاء الاصطناعي

  • علم البيانات

  • هندسة الحاسوب

  • الهندسة الطبية الحيوية

  • أو تخصص ذي صلة

المهارات التقنية المطلوبة

البرمجة والذكاء الاصطناعي

• Python

• PyTorch

• TensorFlow

• Scikit-learn

الرؤية الحاسوبية

• التعلم العميق

• الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)

• معالجة الصور الطبية

إدارة البيانات

• التعامل مع ملفات DICOM

• Git وGitHub

المهارات المرغوبة بشدة

الذكاء الاصطناعي الطبي

خبرة في:

• الشبكات العصبية ثلاثية الأبعاد (3D CNN)

• UNet

• VNet

• تحليل الصور الطبية

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

• Grad-CAM

• SHAP

• LIME

النشر والبنية التحتية

• Docker

• REST APIs

• AWS

• Azure

• Google Cloud Platform

الخبرات المفضلة

• مشاريع ذكاء اصطناعي في القطاع الصحي.

• التعاون مع مستشفيات أو فرق طبية.

• فهم صور الأشعة وعلم الأمراض.

• أبحاث منشورة في:

  • الرؤية الحاسوبية

  • الذكاء الاصطناعي الطبي

  • تحليل الصور الطبية

المهارات الشخصية

• التفكير التحليلي وحل المشكلات.

• مهارات بحثية قوية.

• القدرة على العمل ضمن فرق متعددة التخصصات.

• مهارات كتابة التقارير والأوراق العلمية.

• مهارات تواصل فعالة.

متطلبات إضافية

نظرًا لاعتماد فرع دبي من قبل الجهات التعليمية في الإمارات، يجب على المرشح الناجح:

• تقديم شهاداته الأكاديمية مصدقة حسب متطلبات الجهات المختصة.

• الحصول على معادلة للشهادات الصادرة من خارج الإمارات من وزارة التعليم الإماراتية.