AI驱动的行星健康框架用于抗微生物耐药性风险公平缓解研究

【项目介绍】 本项目开发一个AI赋能、以社区为基础的框架，旨在行星健康背景下理解和缓解抗微生物耐药性（AMR）风险。基于项目1的风险建模，我们将在高风险和低风险区域与社区开展焦点小组讨论和访谈，以获取与AMR相关的本地知识、行为和风险认知。同时，我们将对卫生部、环境部和地方议会的政策制定者进行关键信息提供者访谈，梳理当前政策、监测空白和干预机会。这些参与获得的见解将与先进AI模型（如地理空间深度学习、图神经网络和可解释AI）的输出相结合，以完善AMR风险地图并确保本地相关性。

【导师团队】 主要导师：Wong Kok Sheik 教授，Monash University 联合导师：Sicily Ting Fung Fung 博士、Patrick Tan Hock Siew 博士、Sara Subhan 博士、Qasim Ayub 博士、Aswini L. Loganathan 博士

【申请方式】 建议您首先联系主要导师，提供您的学术背景和成就，以确定您是否适合该研究课题。如果您认为自己适合，请提交申请并确保输入与本网页发布的相同研究课题。如需查看申请要求，请参阅申请提交指南。提交申请时，请选择研究生卓越奖学金（GRES）。

【资助信息】 成功申请者将获得研究生卓越奖学金（GRES）。GRES获得者将获得全额学费减免和最长3年6个月的月度津贴。

【申请资格】 申请GRES的资格要求：必须具备Monash University Malaysia认可的一等荣誉学位（H1）或同等学历（H1E）的最低学术资格，并满足英语语言要求。