Ben je geïnteresseerd om mee te werken aan het project "AI4AI: Artificial Intelligence for Accessible Medical Imaging" om de toegankelijkheid van medische beeldvorming en -analyse te verbeteren en bij te dragen aan de duurzaamheid van workflows voor medische beeldverwerking? Solliciteer nu!
Wat ga je onderzoeken?Medische beeldvorming speelt een essentiële rol bij het detecteren, diagnosticeren en de nazorg van ziekten. De toegankelijkheid van medische beeldvorming wordt echter bemoeilijkt door de hoge kosten van beeldvormende apparaten, de beschikbaarheid van hoogopgeleid personeel om deze apparaten te bedienen en de beschikbaarheid van experts om de resulterende beelden te analyseren en interpreteren.
Ons nieuwe publiek-private multi-institutionele en multidisciplinaire consortium, "AI4AI: Artificial Intelligence for Accessible Medical Imaging", gefinancierd door de NWO, heeft als doel deze knelpunten aan te pakken. AI4AI wil dit doen door kunstmatige intelligentietechnologieën te ontwikkelen om het gebruik van betaalbaardere apparaten, bediening door niet-gespecialiseerd personeel en geautomatiseerde beeldinterpretatie mogelijk te maken.
Wat ga je doen?We zijn op zoek naar drie zeer gemotiveerde en getalenteerde PhD-kandidaten of postdocs die zich ieder richten op één van de volgende toepassingen:
Identificatie van patiënten met een risico op coronaire hartziekte
: CT is de primaire modaliteit voor de detectie van coronaire hartziekte bij patiënten met stabiele pijn op de borst. Huidige CT-beeldvormingsprocedures zijn echter complex en vereisen aanzienlijke tijd van experts in beeldverwerking en -interpretatie. Dit belemmert het gebruik van cardiale CT-beeldvorming buiten ziekenhuizen of in omgevingen met beperkte middelen waar CT-scanners uit het middensegment worden gebruikt. Deze scanners genereren doorgaans beelden van suboptimale kwaliteit, waardoor automatische interpretatie een uitdaging is. De onderzoeker zal op AI gebaseerde algoritmen ontwikkelen om patiënt specifieke beeldverwerkingsparameters te voorspellen voor optimale beeldkwaliteit en algoritmen om autonoom markers van coronaire hartziekte te kwantificeren. Het doel is om de toepasbaarheid van betaalbare scanners uit te breiden en de behoefte aan gespecialiseerde deskundige analyse te verminderen.Niet-invasieve identificatie van ...
- Je hebt een MSc-diploma in biomedische technologie, kunstmatige intelligentie, computerwetenschappen, beeldwetenschappen of een vergelijkbare opleiding, met een sterke interesse in medische beeldverwerking en -analyse (voor de PhD-positie).
- Of je hebt een PhD-diploma in medische beeldvorming en -analyse (voor de postdoc-positie).
- Je hebt een goede wetenschappelijke achtergrond.
- Je bent zeer gemotiveerd en kunt goed zelfstandig werken, maar ook in een interdisciplinair team van artsen en ingenieurs.
- Je hebt programmeerervaring, bij voorkeur in Python. Dit is vereist.
- Een vliegende start van jouw carrière in het onderzoekswerk.
- Alle ruimte voor jouw drive om de zorg van morgen vorm te geven.
- Werken aan grootschalig én eigen onderzoek, met gemotiveerde collega's uit alle hoeken van de wereld.
- Een positie als promovendus en een contract voor 12 maanden met mogelijke verlenging van 3 jaar.
- Of een positie als postdoc-onderzoeker en een contract voor 12 maanden met mogelijke verlenging, afhankelijk van de financiering.
- Vakantie-uren: 186,4 uur per jaar bij een fulltime dienstverband en een mogelijkheid om uren bij te sparen.
- Pensioenopbouw bij BeFrank, een modern, begrijpelijk en eerlijk geprijsd pensioen.
- Bij 7 km of meer (enkele reis) 100% OV-vergoeding en bij eigen vervoer €0,18 per km tot maximaal 40 km enkele reis.
- Kom je liever lopend of op de fiets? Maak gebruik van onze goede fietsregeling. Je ontvangt een vergoeding à €0,18 per km.
Dit onderzoek wordt ingebed in de qurAI group, een interfacultaire, multidisciplinaire groep tussen de afdeling Biomedische Technologie en Fysica van Amsterdam Universitaire Medische Centra (UMC) en het Instituut voor Informatica van de Universiteit van Amsterdam. De qurAI-groep richt zich op de ontwikkeling, validatie en klinische integratie van AI-oplossingen voor uitdagingen op het gebied van data-analyse in de gezondheidszorg.
Je wordt ingebed in de groep promovendi en postdocs die AI-methoden ontwikkelen voor kwantitatieve analyse van medische beelden en signalen. Bovendien werk je nauw samen met andere onderzoekers, clinici en andere partners in het consortium.
Amsterdam UMC Research BV ondersteunt wetenschappelijk onderzoek zonder winstoogmerk. Hiermee voorzien we onderzoekers in alles wat ze nodig hebben om te kunnen excelleren.
Laten we kennis makenTijdens de publicatieperiode worden sollicitaties continu behandeld. Als de vacature vervuld is, wordt deze tussentijds gesloten.
Het salaris bedraagt €3017 - €5504