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Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) Klinik für diagnostische und interventionelle Neuroradiologie
Universitätsklinikum Augsburg
Augsburg
Arbeit vor Ort

Das Universitätsklinikum Augsburg ist eine der jüngsten und zugleich eine der größten Universitätskliniken Deutschlands. Wir vereinen nahezu alle Fachrichtungen der Medizin unter einem Dach. Die große Bandbreite an universitärer Spitzenmedizin, höchste Versorgungsqualität und wegweisende Forschung und Lehre eröffnen unseren Mitarbeitenden zahllose Entwicklungsmöglichkeiten – und bietet Ihnen eine sinnstiftende und verantwortungsvolle Tätigkeit. Bringen Sie Ihr Wissen ein – und werden Sie Teil eines einzigartigen Teams, das medizinische Exzellenz mit Menschlichkeit verbindet. Für die Klinik für diagnostische und interventionelle Neuroradiologie suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Vollzeit, zunächst befristet auf 3 Jahre, einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d). Eine längerfristige Zusammenarbeit wird angestrebt. Eine Aufnahme in der Promotionsliste der Universität Augsburg (Dr. rer. nat.) kann diskutiert werden. Die Position ist maßgeblich verantwortlich für die Umsetzung zentraler Arbeitspakete im Rahmen des Projekts „Advancing Precision Medicine for Atypical Teratoid Rhabdoid Tumors (ATRT): MRI-AI Integration for Comprehensive Molecular Profiling, Precise Risk Assessment, and Analysis of Unintended Therapeutic Impacts“ sowie weiterer verwandter Forschungsprojekte. Ein zentraler Aufgabenbereich umfasst die Koordination der Erstellung mehrerer umfassend annotierter Datensätze von pädiatrischen Hirntumorpatient*innen – über ATRT hinaus. Diese Datensätze beinhalten multiparametrische MRT-Bilddaten, genetische Profile, unstrukturierte klinische Berichte sowie Informationen zu Krankheitsverläufen und -ergebnissen. Auf Grundlage dieser Daten entwickelt die verantwortliche Person KI-gestützte Analyseverfahren, etwa zur Bildsegmentierung, Registrierung und Klassifikation, mit dem Ziel, präzise Vorhersagen zu Behandlungsergebnissen zu ermöglichen. Die resultierenden Algorithmen sollen anschließend für eine Anwendung im klinischen Alltag aufbereitet und implementiert werden.

Arbeit vor Ort