Ph.d.-stilling: Validering af faldkalendere med smartwatch og identifikation af præ-fald mønstre hos hjemmeboende ældre

Geriatrisk Afdeling, Aalborg Universitetshospital, søger en ph.d.-studerende til et 3-årigt forskningsprojekt om faldregistrering, digital monitorering og prædiktive mønstre hos hjemmeboende ældre.

Stillingen er forankret i Geriatrisk Afdeling, [xxxxx], med forventet indskrivning ved Klinisk Institut, Aalborg Universitet. Projektet gennemføres i samarbejde med en række nordjyske kommuner og Aalborg Universitet.

Om projektet

Fald blandt hjemmeboende ældre er hyppige og har store konsekvenser for funktionsevne, tryghed, livskvalitet og behovet for kommunale og sundhedsfaglige ydelser. I både forskning og klinisk praksis anvendes faldkalendere ofte som standardmetode til registrering af fald, men metoden er sårbar over for forsinket rapportering, recall-bias og mangelfulde oplysninger om omstændighederne omkring faldet.

Smartwatches giver mulighed for løbende, tidsstemplede målinger af aktivitet, bevægelsesmønstre, puls, søvn og andre sundhedsrelaterede data i borgerens hverdag. Projektet skal undersøge, hvordan disse data kan supplere og validere eksisterende faldregistrering, og om der kan identificeres mønstre i perioden op til et fald.

Projektets overordnede formål er:

1. at validere faldkalendere ved at sammenholde kalenderdata med smartwatch-data og en enkel borger-trigger ved fald eller nær-fald
2. at udvikle og internt validere algoritmer til identifikation af fald, nær-fald og relevante hverdagsbevægelser baseret på smartwatch og/eller IMU-data
3. at undersøge, om der kan identificeres præ-fald mønstre i smartwatch-baserede sundhedsdata i ugen, dagen eller timerne op til et fald.

Projektet organiseres i fire hoveddele: 1) myndighedsgodkendelser, ph.d.-protokol, datainfrastruktur og protokolartikel, 2) et lab-baseret algoritme- og sensorvalideringsstudie, 3) et prospektivt real-world kohortestudie blandt hjemmeboende ældre og 4) analyser af præ-fald mønstre samt opdatering af algoritmen på baggrund af real-world data.

Den ph.d.-studerendes opgaver

Den ph.d.-studerende bliver projektets daglige projektleder og får en central rolle i både den praktiske gennemførelse, datahåndtering, analyse og formidling.

Opgaverne vil blandt andet omfatte:

• udarbejdelse og færdiggørelse af ph.d.-protokol, analyseplan og relevante myndigheds-/dataanmeldelser
• koordinering af samarbejde mellem Geriatrisk Afdeling, kommunerne, AAU og øvrige projektpartnere
• planlægning og understøttelse af rekruttering, inklusion og opfølgning af deltagere
• drift af dataindsamling med smartwatch, faldkalendere og telefonverifikation
• bidrag til lab-baseret algoritme- og sensorvalidering med smartwatch og eventuelt IMU-data
• kvalitetssikring, strukturering og dokumentation af forskningsdata
• analyse af overensstemmelse mellem faldkalender, borger-trigger og smartwatch-baserede hændelser
• analyse af mulige præ-fald mønstre med relevante epidemiologiske, statistiske og/eller data science-metoder
• udarbejdelse af videnskabelige artikler
• formidling til forskere, klinikere, kommunale samarbejdspartnere, borgere og relevante beslutningstagere
• bidrag til relevante undervisningsopgaver i Geriatrisk Afdeling
• udarbejdelse af opfølgende fondsansøgninger med henblik på skalering, effekt og implementering

Faglig profil

Vi søger en ambitiøs, selvstændig og samarbejdsstærk kandidat med interesse for geriatri, faldforebyggelse, digital sundhed og datadrevet forskning.

Kandidaten skal have en relevant kandidatuddannelse, eksempelvis inden for medicin, folkesundhedsvidenskab, fysioterapi/rehabilitering, humanfysiologi, sundhedsteknologi, biomedicinsk teknologi, epidemiologi, statistik, data science eller beslægtede områder.

Det er en fordel, hvis du har erfaring med et eller flere af følgende områder:

• klinisk eller borgernær forskning
• ældreområdet, geriatri, faldforebyggelse eller rehabilitering
• kvantitative forskningsmetoder, epidemiologi eller biostatistik
• analyse af longitudinelle data, tidsserier, wearable-data eller sensorbaserede data
• programmering eller dataanalyse i R, Python, SPSS, Stata eller tilsvarende
• projektkoordinering på tværs af sektorer eller organisationer
• GDPR, datadokumentation og sikker håndtering af personfølsomme forskningsdata
• videnskabelig formidling på dansk og engelsk

Vi forventer ikke, at én kandidat kan det hele fra start. Det vigtigste er, at du har høj faglig kapacitet, kan arbejde struktureret og selvstændigt og har lyst til at udvikle dig i krydsfeltet mellem klinisk forskning, kommunal praksis og digital sundhed.

Personlige kvalifikationer

Vi lægger vægt på, at du:

• kan drive et komplekst forskningsprojekt fremad i en travl klinisk og tværsektoriel virkelighed
• arbejder systematisk, dokumenterer grundigt og følger op på aftaler
• kan samarbejde med både klinikere, kommunale medarbejdere, borgere, forskere og dataanalytikere
• har analytisk sans og kan omsætte kliniske problemstillinger til forskningsbaserede spørgsmål
• er nysgerrig, vedholdende og robust, også når data, rekruttering og virkeligheden ikke opfører sig pænt
• kan kommunikere klart på både dansk og engelsk.

Forskningsmiljø

Du bliver ansat i Geriatrisk Afdeling, Aalborg Universitetshospital, og indgår i et klinisk forskningsmiljø med fokus på ældre medicinske patienter, funktionsevne, fald, rehabilitering og digital sundhed. Projektet er tæt koblet til Aalborg Universitet, og du indskrives ved Klinisk Institut, Aalborg Universitet.

Du bliver en del af et tværfagligt projektteam og får adgang til både klinisk, metodisk og data science-faglig vejledning. Projektet har desuden internationale samarbejdspartnere med stærk ekspertise inden for faldforskning og analyse af bevægelses- og sensordata.

Ansættelses- og indskrivningsforhold

Stillingen er en 3-årig fuldtidsstilling med ansættelse i [xxxxx], Geriatrisk Afdeling, Aalborg Universitetshospital. Indskrivning som ph.d.-studerende ved Klinisk Institut, Aalborg Universitet, efter gældende regler og endelig godkendelse.

Ansættelse sker efter gældende overenskomst og [xxxxx]s vilkår. Ansættelsen vil kunne være omfattet af prøvetid efter gældende regler og ansættelsesvilkår.

Forventet projektperiode: 1. november 2026 til 31. oktober 2029.

Yderligere oplysninger kan fås ved henvendelse til Martin Grønbech Jørgensen, associeret professor, [xxxxx] [xxxxx].

Ansøgning

Ansøgningen bør indeholde:

• motiveret ansøgning
• eksamensbeviser og karakterudskrifter
• eventuel publikationsliste
• eventuelle referencer eller kontaktoplysninger på relevante referencepersoner
• kort notat på maksimalt 1 side, hvor du beskriver, hvordan du vil gribe de første 6 måneder af projektet an.

I vurderingen af ansøgere lægges der vægt på faglige kvalifikationer, forskningspotentiale, metodisk forståelse, projektledelsesevne og personlig egnethed til at drive et tværsektorielt ph.d.-projekt.

Samtaler forventes afholdt medio oktober 2026.