Die Abteilung für Augenheilkunde am Universitätsspital Zürich leistet einen aktiven Beitrag zum Fight Retinal Blindness! (FRB!), einer internationalen, von Klinikern geleiteten Initiative, die reale Langzeitdaten zu Netzhauterkrankungen sammelt.
Netzhauterkrankungen wie AMD und DME sind weltweit eine der Hauptursachen für Sehbehinderungen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von longitudinalen ophthalmologischen Bildgebungsverfahren, insbesondere der optischen Kohärenztomographie (OCT), und detaillierten klinischen Aufzeichnungen gibt es immer mehr Möglichkeiten, KI zur Unterstützung und Optimierung personalisierter Behandlungsentscheidungen einzusetzen.
Trotz rascher Fortschritte in der medizinischen KI beschränken sich reale klinische Entscheidungsunterstützungssysteme für Netzhauterkrankungen nur auf unimodale und/oder statische Vorhersagen und sind durch Herausforderungen wie Datenheterogenität, zeitliche Variabilität und die Integration multimodaler Eingaben (z. B. Bildgebungs- und klinische Daten) eingeschränkt. Grundlagenmodelle (grosse vortrainierte Modelle für visuelle und tabellarische Eingaben) stellen einen vielversprechenden Ansatz für eine robuste Merkmalsextraktion und multimodales Lernen in diesem Bereich dar.
Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Einschränkungen durch die Entwicklung und Bewertung multimodaler, longitudinaler KI-Modelle zu überwinden, wobei Grundlagenmodelle für OCT-Bildgebung und klinische Zeitreihendaten genutzt werden.
Ihre Aufgaben Sie werden an der Entwicklung von KI-Modellen zur Analyse longitudinaler OCT-B-Scans mitwirken und verschiedene Teile davon testen.
Zu den wichtigsten Zielen gehören:
- Integration und Vorverarbeitung multimodaler Längsschnittdaten
- Feinabstimmung von OCT-Grundmodellen für die Modellierung des Krankheitsverlaufs
- Entwurf multimodaler Fusionsstrategien (Bild + klinische Daten)
Ihr Profil Erforderlich:- Master-Abschluss in Datenwissenschaft, biomedizinischer Bildanalyse oder einem verwandten Fachgebiet
- Sehr fundierte Kenntnisse im Bereich KI für medizinische Bildgebung (Pytorch)
- Erfahrung mit Längsschnitt-/Zeitreihenmodellierung
- Fundierte Kenntnisse von Transformer-Architekturen, insbesondere Vision Transformers (ViT) und aufmerksamkeitsbasierte multimodale Modelle
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in einfacher Sprache
- Englischkenntnisse
- Starkes Interesse am medizinischen und klinischen Bereich
- Motivation, Krankheitsmechanismen und klinische Arbeitsabläufe zu verstehen
- Bereitschaft zur engen Zusammenarbeit mit Kliniken
Wünschenswert:- Vertrautheit mit multimodalen Fundamentmodellen
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil
Soft Skills:- Ausgeprägte organisatorische Fähigkeiten und Fähigkeiten zur Nachverfolgung von Experimenten
- Motivation zum Lesen und kritischen Bewerten wissenschaftlicher Literatur
Was wir bieten - Ein internationales multidisziplinäres Team, bestehend aus Augenärzt:innen mit fundierter klinischer Expertise, Statistiker:innen, Datenwissenschaftler:innen und KI-Forscher:innen
- Regelmässige Betreuung und technische Anleitung
- Einblick in aktuelle Forschungsfragen an der Schnittstelle von KI und Augenheilkunde
- Möglichkeit, zu veröffentlichungsfähigen Forschungsergebnissen und zukünftigen klinischen Tools beizutragen
Ihre Bewerbung und weitere Auskünfte Bitte senden Sie uns Ihren Lebenslauf (CV) mit Hervorhebung relevanter Erfahrungen und ein Motivationsschreiben per Bewerbungstool zu.
Für weitere Fragen zur Stelle steht Ihnen Camille Delgrange, Wissenschaftliche Mitarbeiterin, gerne per Mail zur Verfügung.
Mail
camille.delgrange@uzh.ch Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung Stephanie Indlekofer
Recruiting
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Gesundheit Wir unterstützen deine Gesundheit. Neben persönlichen Beratungen und Kursen unseres Gesundheitsmanagements, die dein Wohlbefinden fördern, bieten wir dir mit einem subventionierten Jahresabonnement beim ASVZ Zugang zu über 120 Sportarten.
Flexibilität Wir fördern eine ausgewogene Work-Life-Balance: Knapp die Hälfte unserer Mitarbeitenden arbeitet Teilzeit, und etwa 50% der Aufgaben lassen sich im Homeoffice erledigen - wenn es dein Berufsalltag zulässt.
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