Ihre Herausforderungen und Aufgaben
Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme können spezifische Aufgaben in diagnostischen und therapeutischen Prozessen übernehmen und Mediziner bei der Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten und individuelle Patientenprofile (genetische Informationen, Biomarker, Hunderte von Laborwerte) während der Verarbeitung berücksichtigen. Zunehmend enthalten solche Systeme KI-Komponenten (Künstliche Intelligenz) und prädiktive pathophysiologische und pathobiochemische Simulationen, die Diagnose- und Therapieentscheidungen unterstützen. Vertrauen in solche Komponenten und Simulationen in der Praxis zu schaffen, ist jedoch eine Herausforderung und erfordert erklär- und interpretierbare zugrundeliegende Modelle sowie berechnete Entscheidungen und Simulationsergebnisse. Es erfordert auch die Quantifizierung und Kommunikation der Unsicherheit, die mit der Datenerfassung, Modellbildung und Empfehlungsberechnung verbunden ist. Modelle werden oft in hybriden Ansätzen generiert, die Expertenmodellierung und das Lernen aus Daten kombinieren, was eine (visuelle) Anleitung bei der Modellierung und Verifikation erfordert. Die Pflege von Modellen und klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen ist von entscheidender Bedeutung und erfordert Aktualisierungen, um neue klinische Erkenntnisse und Daten widerzuspiegeln. Schließlich erfordert die Nutzung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme in unterschiedlichen Kontexten und durch unterschiedliche Benutzergruppen (individuelle vs. kollaborative Entscheidungsfindung und Ärzte vs. Patienten) maßgeschneiderte Ansätze.
Von der erfolgreichen Bewerberin oder dem Bewerber wird erwartet, bei der Einwerbung von Drittmitteln mitzuwirken, hochwertige wissenschaftliche Veröffentlichungen auf renommierten Konferenzen und Zeitschriften zu veröffentlichen, interdisziplinäre Kooperationen zwischen Informatikern, Ingenieuren, Medizinern und der Industrie aufzubauen sowie in der universitären Lehre und Betreuung von Studenten mitzuwirken.
Unsere Anforderungen
Wir suchen herausragende Kandidatinnen/Kandidaten (w/d/m) mit:
- einem Doktortitel, den sie im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medizininformatik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang erworben haben oder kurz davor stehen
- starker Forschungserfahrung sowie Programmier- (Python, R, etc.) und Software-Engineering-Kenntnissen in mindestens einem der folgenden Bereiche:
- Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme
- (erklärbare) Künstliche Intelligenz
- Visualisierung und Analyse von medizinischen Bildern und/oder klinischen Daten
- Maschinelles Lernen, Data Mining, prädiktive Modellierung
- Medical Data Science, Medical Knowledge Engineering
- einem herausragenden Publikationsprofil,
- ausgezeichneten mündlichen und schriftlichen Kenntnissen in Englisch; Deutschkenntnisse sind von Vorteil,
- der Bereitschaft zur engen Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Projektteam,
- Eigeninitiative und ergebnisorientierter Arbeitsweise und
- Erfahrungen in der Einwerbung von Drittmitteln sind wünschenswert.
Was wir bieten
- eine attraktive Vollzeitstelle (38,5 Wochenarbeitszeit) in einem motivierten, teamorientierten und internationalen Forschungsteam,
- die Möglichkeit, eigene Drittmittel einzuwerben und die eigene Karriere zu entwickeln
- diese Vollzeitstelle ist zunächst befristet bis 31.12.2023
- ein Gehalt nach TV-L Gehaltsgruppe E14
Internationale Bewerber müssen ein Visumverfahren abschließen, bevor eine Einstellung erfolgen kann. Die Stelle ist am PLRI Campus Hannover angesiedelt und Teil des PLRI-Forschungsschwerpunkts Medizinische Informationssysteme (https://www.plri.de/).
Eine kollegiale Einarbeitung und vielfältige Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie ein umfangreiches Gesundheitsprogramm für Beschäftigte wird Ihnen ermöglicht. Zudem gibt es vielfältige Familienunterstützung und eine Kindertagesstätte mit Notfallkinderbetreuung. Darüber hinaus werden die üblichen sozialen Leistungen des öffentlichen Dienstes geboten.
