Doktorand (w/m/d) gesucht

Einsatzort: Lehrstuhl für Umweltmedizin, Augsburg

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

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 Fakultät)

Tandem-Partner:

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

Kurzbeschreibung:

Pollenallergien sind weit verbreitete Umwelterkrankungen, deren Häufigkeit und Intensität durch den Klimawandel zunehmen. Längere Blühphasen, höhere Pollenkonzentrationen, potentere Pollen und invasiver Arten wie Ambrosia sowie steigende Temperaturen tragen dazu bei. Vielversprechende Ansätze zur Verbesserung der Klimaresilienz bei Pollenallergien umfassen Pollenmonitoring und Frühwarnsysteme, die Warnungen in Echtzeit ermöglichen.
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 beiträgt.
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
• Sorgfältige und organisierte Arbeitsweise
• Interesse an der Arbeit mit medizinischen Daten und Umweltdaten
• Fähigkeit, in einem sehr interdisziplinären Bereich zu arbeiten
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten (interdisziplinäres und internationales Team)
• Ausgezeichnete Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
• Analytische Fähigkeiten und kreative Arbeitsweise
• Interesse an wissenschaftlichem Schreiben und Präsentieren
• Erfahrungen im Bereich der Modellierung von Umweltdaten sind erwünscht, aber nicht zwingend erforderlich