AI und Data Science
Präambel
Das Clinical Fellowship für AI und Data Science in der Radiologie an der Klinik und Poliklinik für Radiologie soll Radiolog:innen befähigen, die Zukunft der medizinischen Bildgebung durch die Anwendung von Machine Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) mit zu gestalten. Wir bieten eine intensive Ausbildung und unterstützen Sie dabei, führende Experten auf diesem Gebiet zu werden. Werden Sie Teil eines inspirierenden Umfelds, das Spitzenleistungen in Forschung und klinischer Praxis fördert.
Programmübersicht
- Brückenfunktion zwischen CDS und klinischer Radiologie, enger interdisziplinärer Austausch, aktive Teilnahme am Journal Club der Clinical Data Science Arbeitsgruppe.
- Hohe Sichtbarkeit in der Medizinfakultät sowie der LMU, z.B. durch Beiträge zum AI and Data Science Symposium und Seminar und Partizipation im neu gegründeten LMU AI-Hub (Roundtables, panel discussions).
- Infrastruktur für wissenschaftliches Rechnen (HPC-Cluster, GPU und CPU-Ressourcen).
- Enge Integration in die Arbeitsgruppe für Clinical Data Science inklusive Nutzung der Expertise und Ressourcen der CDS-Gruppe für Datenaufbereitung und -analyse.
1. Inhalte der Fort- & Weiterbildung inkl. Zertifizierungen
- Q1-Zertifikat der Deutschen Röntgengesellschaft.
- Teilnahme am “AI as a major minor“ Nebenfach der LMU, mindestens an den Vorlesungen „Einführung in die KI“ (6 ECTS) und „Einführung Machine Learning“ (6 ECTS), ggf. Teilnahme an Programmen wie Masterclass AI der ESR oder Basic/Advanced AI der RSNA.
- Weiterbildung: Vortragsreihe mit in der radiologischen Frühbesprechung zu ausgewählten KI-Themen im Tandem mit Clinical Data Scientists.
2. Klinische Verantwortungsbereiche:
- Aufbau und Inbetriebnahme eines klinischen KI-Systems, inklusive Bewertung, Monitoring, Auditierung, wissenschaftlichen Publikation.
- Ansprechpartner:in für Industriepartner für klinische KI-Anwendungen.
3. Wissenschaftliche Projekte mit Ziel der Publikation
- Eigenes wissenschaftliches Projekt zu einem radiologischen KI-Thema für mögliche Publikation.
12 Monate
Unsere Anforderungen
1. Gültige Approbation.
2. Facharzt/Ärztin für Radiologie oder Äquivalente internationale Qualifikation mit Anerkennung in Deutschland.
3. Exzellente Deutschkenntnisse (C1 und höher)
4. Wissenschaftliche Vorerfahrung und ausgeprägtes wissenschaftliches Interesse. Ein Habilitationswunsch wird nachdrücklich unterstützt
5. Dokumentiertes Vorwissen in Statistik, Programmierung, KI – z.B. durch Promotion, wissenschaftliche Arbeiten, Habilitation.
6. Hands-on-Erfahrung in high-performance Computing, Linux, Server-Administration etc.
Ihre aussagekräftige Bewerbung richten Sie bitte an:
PD Dr. med. Bastian Sabel
Oberarzt für Personalentwicklung
