De positie is ingebed binnen de afdeling Cardiologie en richt zich op de klinische evaluatie, implementatie en technische optimalisatie van technieken voor natuurlijke taalverwerking, met een specifieke focus op het gebruik van large language models (LLMs) voor verschillende taken. Concreet zal je bijdragen aan verschillende lopende projecten, gericht op: 1) LLM-gebaseerde structurering van klinische notities voor geoptimaliseerde data-extractie, 2) het gebruik van LLM-systemen voor het volgen van richtlijnen in de klinische praktijk, en 3) ontwikkeling en testen van AI-ondersteunde klinische beslissingsondersteuningssystemen.

Deze projecten zijn ingebed in de EU Horizon DataTools4Heart, AI4HF en AIXPERT-projecten, die zich richten op de ontwikkeling van betrouwbare AI-tools in de cardiologie. DataTools4Heart richt zich specifiek op de ontwikkeling van tools voor het hergebruik van elektronische gezondheidszorgdata voor onderzoeksdoeleinden. AI4HF richt zich op de ontwikkeling van betrouwbare AI-modellen voor klinische implementatie bij hartfalenpatiënten en AIXPERT richt zich op de ontwikkeling en evaluatie van betrouwbare LLM-gebaseerde systemen voor klinische beslissingsondersteuningssystemen.

Daarnaast zal je direct samenwerken met het startup bedrijf HealthSage AI, dat een eigen LLM heeft ontwikkeld voor de optimalisatie van klinische werkstromen. Gedurende het project zal het LLM-model worden geoptimaliseerd en geëvalueerd in de context van verschillende klinische werkstromen, waaronder zowel poliklinische als (acute) klinische zorginstellingen.

Wij zijn op zoek naar een postdoc onderzoeker of PhD student die:

• Enthousiast is om verantwoorde NLP- methoden te ontwerpen, implementeren en evalueren in de context van verschillende projecten;
• Je zult nauw samenwerken met meer technische postdoc onderzoekers om state-of-the-art LLM te ontwikkelen met een sterke focus op toepassing binnen het cardiologische zorgdomein;
• Je zult een verbindende factor zijn tussen de technische ontwikkelingen en eisen vanuit het klinische vakgebied om bij te dragen aan het ontwikkelen van klinisch goed toepasbare algoritmen;
• Je zult de klinische evaluatie en implementatie van de ontwikkelde modellen opzetten en uitwerken, daarmee werk je nauw samen met de postdoc onderzoekers die de algoritmen ontwikkelen en artsen bij de evaluatie daarvan;
• Je krijgt ook de kans om nieuwe technieken toe te passen op klinisch relevante problemen in de cardiologie, die samen met medische specialisten gedefinieerd zullen worden.

De voorkeur gaat uit naar een achtergrond in technische geneeskunde of klinische technologie. Een sterke klinische achtergrond in combinatie met technische kennis stelt je in staat om, met ondersteuning van technische onderzoekers, klinische evaluatie- en implementatiestudies op te zetten en uit te voeren. Je ontwikkelt efficiënte en schaalbare implementaties van je methoden en integreert deze in gangbare open-source systemen.

Wij zijn op zoek naar een zeer gemotiveerde postdoc onderzoeker met een sterke technologische en klinische achtergrond (profiel technische geneeskunde of klinische technologie) bij voorkeur met kennis van systemen voor natuurlijke taalverwerking.

Verder breng je mee:

• Sterke klinische en technische achtergrond, bij voorkeur in technische geneeskunde of een vergelijkbaar vakgebied;
• Ervaring met klinische evaluatie- en implementatiestudies en vermogen om technische en klinische kennis te combineren voor het ontwerpen en uitvoeren van klinische evaluatie- en implementatiestudies;
• Praktijkervaring in machine learning, medische informatica en /of data science;
• Goede beheersing van de Nederlandse (C1) en Engelse taal, zowel mondeling als schriftelijk.

Niet vereist, maar wel nuttig:

• Ervaring met voorspellende modellering, data-harmonisatie en ontologieën; Ervaring met klinische data en/of cardiologie;
• Bijdrage aan open-source projecten.