Lavoro in un campo biomedico e la maggior parte di noi è un pessimo programmatore. Tendiamo ad essere più interessati a far funzionare l'algoritmo di back-end sottostante che a preoccuparci del front-end, dei commenti, della documentazione, del controllo della versione, dei test unitari, ecc.

Il mio suggerimento è di guardare attraverso le pagine web di un'università vicina e vedi se riesci a identificare qualcuno che fa qualcosa che ritieni interessante, preferibilmente qualcosa di computazionale. Quindi invia un'e-mail al PI spiegando le tue capacità ed esperienza e che vorresti offrirti volontario per aiutare le persone con la loro programmazione e che potresti aiutare le persone a passare al livello successivo utilizzando strumenti come il controllo della versione e lavorare con loro sulla documentazione e sul front-end.

Recentemente c'è stata una tendenza a coinvolgere non esperti nei progetti di Citizen Science. L'idea è di consentire alle persone di partecipare a progetti di ricerca in vari modi, ad esempio aiutando a raccogliere o annotare i dati. Potresti trovare un progetto del genere direttamente cercando progetti di citizen science sull'argomento, o almeno trovare contatti accademici da progetti passati che potrebbero darti suggerimenti. Una rapida ricerca di "ricerca sul cancro della citizen science" può fornire alcune indicazioni, ad esempio:

• https://www.cancerresearchuk.org/get-involved/citizen-science
• https://citizensciencegames.com/cancer-research-uk-hosts-hackathon-build-smartphone-research-game/
• http://www.citizensciencecenter.com/reverse-odds-cancer/

Ci sono anche alcune piattaforme generiche di "Citizen Science" dove si possono trovare progetti che gli piacciono, ad esempio Zooniverse.

A seconda di quanto hai bisogno che il tuo volontariato venga riconosciuto (ad esempio per avere giornate dedicate dal tuo posto di lavoro), potresti cercare di ottimizzare il software biomedico esistente. Molti progetti software di ricerca sono open source, ma la loro qualità del software varia notevolmente. Le ottimizzazioni potrebbero rendere la ricerca futura molto più veloce.

Sfortunatamente, non ho suggerimenti concreti, ma la ricerca su Github per il cancro fornisce 12.000 risultati, quindi ce ne saranno alcuni programmi che vengono utilizzati molto ma non hanno molti informatici concentrati sulle loro prestazioni e usabilità. Sembra che le reti neurali e Python siano piuttosto popolari, ma alcuni dei risultati più popolari non sono impacchettati come moduli. Miglioramenti del packaging e l'aggiunta di CI automatizzati potrebbero aumentare la velocità di questi progetti e renderlo più facile da usare per altri ricercatori.

Potresti considerare di guadagnare per donare . Cioè, utilizzando le tue capacità di ingegneria del software in un campo altamente redditizio, in modo che tu possa quindi finanziare la ricerca stessa o sostenere i ricercatori più giovani che richiedono finanziamenti per completare, ad es. Programmi di dottorato.

Questa potrebbe essere una buona idea se vivi in ​​una città / paese in cui gli ingegneri del software guadagnano più volte uno stipendio di ricercatore o uno stipendio di dottorato. In questo scenario, potresti scoprire che in realtà è più "conveniente" lavorare le tue ore libere e devolvere i proventi a un ente di beneficenza (efficace) piuttosto che svolgere da solo il lavoro di ingegneria del software "ausiliario".

Se segui questa strada, tuttavia, assicurati di confermare che stai finanziando le basi giuste, gestito in modo efficace e con una struttura di governance competente. Verifica anche se il tuo stato consente una qualche forma di "aiuto regalo" in cui qualsiasi imposta sul reddito sui tuoi guadagni può essere essenzialmente inoltrata ai beneficiari di beneficenza.

Vedo molti commenti e risposte che dicono che l'intelligenza artificiale funziona bene con la diagnosi del cancro, ecc ... e qualcosa che spesso manca quando si cerca di scalare la ricerca accademica fino alla produzione del mondo reale è una pipeline di dati pulita.

Da una rapida ricerca su Internet, ho scoperto che la ricerca sul cancro sembra mancare di una solida infrastruttura per i suoi dati. Ciò è dovuto a una serie di motivi.

In primo luogo, non sembra avere un framework ontologico ampiamente accettato (sebbene ci siano tentativi di creare una cosa del genere, ad esempio https: //www.ncbi.nlm.nih .gov / pmc / articoli / PMC6069766 / - nota quanto sia recente!) contrapponilo alla ricerca genetica, che ha un quadro ontologico che consente l'integrazione relativamente indolore di database separati che consente metastudi migliori, un aspetto cruciale elemento (e sottovalutato) della ricerca accademica. Quindi una strada è aiutare a sviluppare un'ontologia internazionale coerente per la ricerca sul cancro.

In secondo luogo, i ricercatori accademici non sono specialisti di database. Spesso imparano solo il minimo indispensabile per completare la loro ricerca. Hanno bisogno di uno specialista di database dedicato per mantenere il loro database o di qualcuno che li istruisca sulle migliori pratiche di programmazione del database.

Come altre risposte hanno menzionato, il codice accademico spesso manca di buone pratiche di programmazione, inclusa la mancanza di controllo della versione, separazione delle preoccupazioni, ecc ecc ... questo significa che è del tutto possibile entrare in qualsiasi gruppo di ricerca sul cancro come una sorta di project manager che può trasformare i ricercatori da persone che scrivono "codice che funziona" a ricercatori che scrivono codice di qualità che è manutenibile e leggibile a lungo termine, e anche riutilizzabile da altri.

Suppongo di dover chiarire quello che ho scritto in un breve commento:

Per non sembrare scortese, ma non fare volontariato per lavorare nella ricerca gratuitamente, svaluta il contributo delle persone nel campo, e il mondo accademico già non ben retribuito e irto di lavoro gratuito estratto dagli studenti.

Quello che stavo immaginando dal tuo post era trovare un gruppo di ricerca presso la tua università locale e passare 10-15 ore a settimana, ogni settimana, lavorando esclusivamente con loro. Questo è ciò che suggerisco sia sbagliato. Se è quello che vuoi fare (a) i miei punti restano; e (b) dovresti comunque essere compensato per il tuo lavoro in quel caso.

Mentre quello che ha scritto Dan (vedi sotto) è in qualche modo vero, vorrei sottolineare che forse qualcuno con meno esperienza, ma non l'abilità per fornire il loro lavoro gratuitamente, perderebbe l'opportunità di lavorare con un gruppo per il quale faresti volontariato. Ma questo è comunque tutto ipotetico, e non vale la pena discutere su dettagli ipotetici.

Le competenze che hai come ingegnere del software con molti anni di esperienza sono praticamente inesistenti nel mondo accademico e il numero di persone come te che offrono questo tipo di abilità è effettivamente zero. Quindi l'effetto di svalutazione a cui si riferisce AzorAhai non è qualcosa di cui preoccuparsi in questa situazione specifica.

Inoltre, non sono convinto che ogni gruppo di ricerca abbia bisogno di un ingegnere del software, ma come ho detto, non lavoro nella ricerca sul cancro.

Cosa intendevo con:

Suggerirei di assumere te stesso come appaltatore o di cercare una posizione presso una grande organizzazione dove le tue capacità possano essere utilizzate

era che senza dubbio alcuni laboratori (o aziende) stanno lavorando su software che necessita di qualcuno delle tue capacità. Potresti candidarti per lavorare per loro o, come suggerisce un'altra risposta, lavorare su repository open source (come ovviamente questo è il punto). In effetti, penso che sia il miglior suggerimento in questo thread.

I dipartimenti spesso tengono conferenze per gli ospiti, potresti contattare e fare volontariato per parlare di cose come buone pratiche di sviluppo, open source, controllo di revisione, ecc. Potresti provare a cercare "Lunch & Learns".

Ci sono tonnellate di strumenti software di ricerca che vengono utilizzati in un modo o nell'altro per fare ricerca sul cancro. Da modelli biomedici, simulazioni numeriche, ricostruzione di immagini, elaborazione di immagini e altre tecniche che sono generalmente

1. Liberi e open source
2. Codificate dai ricercatori (significato, codice errato, software scadente approccio allo sviluppo)
3. altamente vantaggioso per le comunità mediche se adeguatamente programmate.

Suggerisco di trovare strumenti di ricerca che trarrebbero vantaggio da uno sviluppatore di software esperto e aiuterebbero gli scienziati a fare la parte non scientifica dello sviluppo del software, quindi è più facile da usare da parte di non scienziati!

Mi vengono in mente diversi toolbox che richiederebbero uno sviluppatore di software per essere migliore!

Ti suggerisco di esaminare la recente iniziativa CZI per Essential Open Source Software for Science, che si concentra principalmente sulle scienze della vita (da quello che posso dire).

Si basa su eccellenti studi di background, ampio coinvolgimento della comunità e ragionamento valido. Hanno completato solo il primo round, quindi c'è molto più software da scoprire, ma è un inizio.

Tra tutti quei progetti, trova quello che si adatta ai linguaggi di programmazione e / o agli interessi che hai e inizia contribuendo con qualche piccola patch. Guarda dove ti adatti meglio / dove ti diverti di più e continua a contribuire lì.

Se stai cercando un lavoro più strutturato, puoi anche guardare i partecipanti GSoC nel campo della scienza / medicina campo e offriti di lavorare come mentore per nuovi sviluppatori di software in questi progetti, all'interno di GSoC o Outreachy.

Non posso parlare specificamente del cancro nei bambini, ma la progettazione dei farmaci è un campo altamente orientato al computer. I farmaci vengono progettati, testati e analizzati utilizzando la chimica computazionale prima di essere prodotti in laboratorio. Gli strumenti per questo lavoro sono in gran parte scritti da accademici che producono un'ottima teoria di base ma di solito non hanno la formazione in CS per scrivere un ottimo codice.

Potresti immergerti negli ecosistemi di alcuni di questi programmi e inviare richieste pull ma realisticamente gli autori sono alla ricerca di nuove funzionalità non modifiche all'architettura. Sono spesso open source con canali slack attivi, quindi potrebbe valere la pena farci un salto. PSI4, OpenForceField, RDKit vengono tutti alla mente come grandi basi di codice open-source in crescita nella chimica computazionale / bioinformatica.

Se vuoi essere fortemente coinvolto, nel Regno Unito abbiamo RSE (ingegneri del software di ricerca). Potrebbero esserci post simili ovunque ti trovi.

Recentemente stavo leggendo una rivista su Popular Science in Artificial Intelligent. Con l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale è ora in grado di rilevare il cancro al seno meglio di quanto farebbe un medico umano con l'analisi delle immagini.

Penso che l'IA sia la nuova prima linea quando si parla di biomedicina. La mia raccomandazione sarebbe di contribuire alla ricerca esistente e di dare il tuo contributo attraverso di essa.

Saluti,