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Atención sanitariaConsultoríaManufactura
Xenon Seven ofrece servicios de consultoría en inteligencia artificial y datos a organizaciones de los sectores sanitario, financiero, minorista, tecnológico, automovilístico, energético y manufacturero. Su trabajo abarca la IA generativa, el análisis predictivo, la visión artificial, la robótica y el apoyo a la toma de decisiones. Ayuda a los equipos a evaluar oportunidades, desarrollar y ampliar sus capacidades de IA y mejorar la infraestructura que las sustenta. La empresa cuenta con una red de especialistas en IA de más de 20 instituciones y hace hincapié en una implementación segura y en transiciones fiables hacia operaciones basadas en IA.
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Científico de datos clínicos: gemelos digitales y ensayos clínicos

Desarrolla gemelos digitales y simulaciones para orientar el diseño de ensayos clínicos farmacéuticos. Integra datos clínicos con IA y aprendizaje automático para respaldar decisiones de desarrollo basadas en evidencia.

USEstados UnidosILIllinoisOHOhioHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
NubePython

Descripción

  • Liderar el desarrollo y la evaluación de gemelos digitales de pacientes, enfermedades, respuestas al tratamiento y ensayos clínicos utilizando datos de ensayos clínicos y datos externos pertinentes.
  • Aplicar métodos mecanísticos, estadísticos, causales y de aprendizaje automático para crear gemelos digitales de poblaciones, intervenciones, estrategias de dosificación, criterios de valoración y diseños de ensayos alternativos.
  • Establecer casos de uso y definir, junto con expertos clínicos y cuantitativos, cómo se utilizarán los gemelos digitales.
  • Evaluar la calibración, validación, robustez, transportabilidad, incertidumbre y relevancia práctica de los modelos mediante estrategias internas y externas.
  • Crear flujos de trabajo reproducibles y componentes de gemelos digitales reutilizables en distintos programas y áreas terapéuticas.
  • Colaborar con los equipos de ensayos para evaluar las poblaciones objetivo, los criterios de elegibilidad, las estrategias de enriquecimiento, los comparadores, los criterios de valoración, los calendarios de visitas, las estrategias de dosificación y las compensaciones operativas.
  • Utilizar gemelos digitales y simulaciones para comparar escenarios, cuantificar la incertidumbre y orientar decisiones basadas en modelos.
  • Coordinarse con estadísticos y farmacometristas para alinear los análisis con los objetivos clínicos y regulatorios.
  • Explicar los supuestos, las limitaciones y los hallazgos relevantes para la toma de decisiones a partes interesadas técnicas y no técnicas.
  • Analizar e integrar datos de ensayos clínicos, biomarcadores, imágenes, salud digital, ómicas, resultados comunicados por pacientes y datos del mundo real.
  • Colaborar con los equipos de ingeniería de datos y plataformas para preparar conjuntos de datos listos para el análisis y establecer controles de calidad, trazabilidad y canalizaciones reproducibles.
  • Preparar documentación científica, presentaciones y publicaciones, y contribuir a la adopción responsable de métodos de gemelos digitales.
  • Definir el uso previsto, el contexto de decisión, los criterios de éxito y las limitaciones antes de desarrollar modelos.
  • Asegurar que los modelos sean interpretables, auditables, reproducibles y estén respaldados por evidencia.
  • Cumplir los requisitos de gobernanza, privacidad, seguridad y revisión científica aplicables a los datos clínicos y los resultados analíticos.
  • Distinguir los análisis exploratorios de la evidencia validada para respaldar decisiones y representar con precisión las capacidades de los modelos.

Requisitos

  • Doctorado en ciencia de datos, estadística, bioestadística, farmacometría, informática, informática biomédica, ingeniería, matemáticas, investigación operativa u otra disciplina cuantitativa relacionada.
  • Experiencia demostrada en la creación de gemelos digitales, pacientes virtuales, modelos de progresión de enfermedades, simulaciones de ensayos clínicos, controles sintéticos u otros modelos computacionales similares.
  • Sólida experiencia en la aplicación de aprendizaje automático, modelización estadística, inferencia causal o simulación a datos biomédicos, sanitarios, farmacéuticos u otros datos científicos complejos.
  • Sólidas habilidades de programación en Python, R u otro lenguaje analítico comparable, y experiencia con control de versiones y flujos de trabajo reproducibles.
  • Conocimientos suficientes de desarrollo clínico para plantear preguntas pertinentes y colaborar eficazmente con expertos clínicos y cuantitativos en ensayos.
  • Capacidad e interés por ampliar los conocimientos sobre diseño de ensayos clínicos junto con científicos clínicos, bioestadísticos y farmacometristas.
  • Sólidas habilidades de comunicación oral y escrita, y trayectoria de colaboración científica eficaz con equipos interdisciplinarios.
  • Se valorará la experiencia en apoyo al diseño de ensayos clínicos, desarrollo de protocolos, estrategia de desarrollo clínico, desarrollo de fármacos informado por modelos o evidencia cuantitativa para organismos regulatorios.
  • Familiaridad con temas de diseño de ensayos, como estrategias de criterios de valoración, supuestos de tamaño muestral o potencia estadística, selección o enriquecimiento de pacientes, resultados longitudinales, datos faltantes, diseños adaptativos o criterios de decisión.
  • Conocimientos de arquitectura y validación de gemelos digitales, inferencia causal, modelización bayesiana, análisis de supervivencia, modelización longitudinal, simulación de ensayos clínicos o controles sintéticos.
  • Experiencia con estándares de datos clínicos y fuentes de datos habituales del desarrollo clínico.
  • Experiencia con biomarcadores, imágenes, ómicas, salud digital o datos del mundo real, incluida la integración de varios tipos de datos.
  • Experiencia en el uso de entornos analíticos escalables basados en la nube.
  • Trayectoria en la aplicación de análisis a decisiones, capacidades reutilizables, publicaciones, presentaciones u otros resultados científicos cuantificables.

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