Doktorand (w/m/d) gesucht

Einsatzort: Lehrstuhl für Umweltmedizin, Augsburg

im Rahmen der Ausschreibung des "Green Research Networks"/Zentrum für Klimaresilienz, Universit?t Augsburg: Building Climate Resilience for a Vital Environment (BRaVE): Identification of Vulnerabilities, Indicators and Implications for Actions?

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Thema 11: Optimierung und Validierung eines innovativen Frühwarnsystems für Pollen, Luftschadstoffe und komplexe Umweltfaktoren zur Steigerung der Klimaresilienz bei Allergiker

Koordinatorin:

Prof. Dr. Claudia Traidl-Hoffmann, Lehrstuhl für Umweltmedizin (Medizinische Fakult?t)

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Tandem-Partner:

Prof. Dr. Sarah Friedrich, Lehrstuhl für Mathematical Statistics and Artificial Intelligence in Medicine (Institut für Mathematik, Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakult?t)

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Kurzbeschreibung:

Pollenallergien sind weit verbreitete Umwelterkrankungen, deren H?ufigkeit und Intensit?t durch den Klimawandel zunehmen. L?ngere Blühphasen, h?here Pollenkonzentrationen, potentere Pollen und invasiver Arten wie Ambrosia sowie steigende Temperaturen tragen dazu bei. Vielversprechende Ans?tze zur Verbesserung der Klimaresilienz bei Pollenallergien umfassen Pollenmonitoring und Frühwarnsysteme, die Warnungen in Echtzeit erm?glichen.
Wir haben ein Pollenflugvorhersagemodell für Augsburg entwickelt und in unsere Allergie-App integriert. In einer klinischen Studie zeigte sich, dass unsere Pollenvorhersage die Symptome der Probanden signifikant verringerte und somit zur Resilienz beitr?gt.
Aufbauend auf diesen Ergebnissen werden wir:

• Die Luftschadstoffvorhersage in der App verbessern und validieren.
• Die Pollenflugvorhersage um weitere Pollentaxa erweitern und deren Alltagstauglichkeit validieren.
• Die Pollenprognose mit den Symptomen von Pollenallergikern in einer Panelstudie (2024-2026) korrelieren.
• Neueste Erkenntnisse zu ferntransportierten Pollen und Temperaturdaten in die Vorhersage integrieren, in Zusammenarbeit mit der Umweltforschungsstation ?Schneefernerhaus“.

• Master-Abschluss oder gleichwertiger Abschluss in Informatik, Bioinformatik oder medizinischer Informatik
• Programmierkenntnisse in Python, R, C++
• Bereitschaft neue Methoden zu erlernen und anzupassen
• Sorgf?ltige und organisierte Arbeitsweise
• Interesse an der Arbeit mit medizinischen Daten und Umweltdaten
• F?higkeit, in einem sehr interdisziplin?ren Bereich zu arbeiten
• Ausgezeichnete Kommunikationsf?higkeiten (interdisziplin?res und internationales Team)
• Ausgezeichnete Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
• Analytische F?higkeiten und kreative Arbeitsweise
• Interesse an wissenschaftlichem Schreiben und Pr?sentieren
• Erfahrungen im Bereich der Modellierung von Umweltdaten sind erwünscht, aber nicht zwingend erforderlich