Het GRIFFINS Project is een gezamenlijk initiatief van GGD Amsterdam, Amsterdam UMC, afdeling Medische Microbiologie en Infectiepreventie, en het Amsterdam Health & Technology Institute (AHTI). Dit éénjarige project heeft als doel het ontwikkelen van een dynamisch en responsief surveillance framework door het integreren van demografische gegevens op hoge resolutie, klinische en diagnostische informatie van ziekenhuizen, pathogeen data en epidemiologische gegevens. Met behulp van deze gegevensbronnen zal je een voorspellend agent-gebaseerd model aanpassen en valideren om de verspreiding en impact van infectieziekten te simuleren, transmissiehotspots te identificeren en volksgezondheidsinterventies te informeren. Het GRIFFINS-kader voorziet in de behoefte aan een samenhangende, realtime en datagestuurde aanpak van infectieziektebestrijding en paraatheid.

Als Postdoc Infectieziektemodellering speel je een sleutelrol bij het aanpassen en valideren van een agent-gebaseerd model om infectieziektedynamieken beter te begrijpen en te voorspellen. Je krijgt de kans om te werken op het snijvlak van epidemiologie, klinische geneeskunde en datawetenschap, waarbij je gebruikmaakt van een van de meest uitgebreide gezondheids- en demografische gegevensbronnen in Nederland.

Je zult:

• Een agent-gebaseerd model valideren en verfijnen voor de verspreiding van infectieziekten in Amsterdam met behulp van retrospectieve en actuele klinische, demografische en pathogeen gegevens.
• Samenwerken met een multidisciplinair team van epidemiologen, datawetenschappers en zorgprofessionals om complexe datasets te integreren.
• Het model gebruiken om transmissiehotspots te identificeren, risicopopulaties te voorspellen, de ziektelast te voorspellen en verschillende uitbraakscenario's te simuleren.
• Protocollen ontwerpen en implementeren om ziekenhuisgebaseerde elektronische patiëntendossiers (EPIC) en laboratoriuminformatiesystemen (LIMS) te koppelen aan demografische gegevens met hoge resolutie van het CBS (Centraal Bureau voor de Statistiek).
• Werkstromen ontwikkelen en itereren voor de continue integratie van databronnen om realtime modelupdates te waarborgen.
• Bevindingen communiceren aan stakeholders en strategische besluitvorming voor infectieziektebestrijding ondersteunen.

Belangrijke kwalificaties en vereiste vaardigheden:

• PhD in infectieziektemodellering, biomathematica, biostatistiek, computationele biologie of een andere relevante kwantitatieve achtergrond.
• Sterke programmeervaardigheden (Python, R en/of C/C++).
• Ervaring met ODE/PDE, stochastische processen en/of agent-gebaseerde modellering.
• Ervaring met het werken met grootschalige datasets, data-integratie en databeheer.
• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden, met het vermogen om complexe gegevens om te zetten in bruikbare inzichten.
• Uitstekende communicatie- en samenwerkingsvaardigheden.

Verder breng je bij voorkeur de volgende ervaring en kennis mee:

• Expertise in respiratoire infectieziekten en modellering.
• Ervaring met agent-gebaseerde modellering in infectieziekte-epidemiologie.
• Achtergrond in public health of health data-science.
• Kennis van pathogeen surveillance en het Nederlandse volksgezondheidssysteem en databeheerregelgeving (ervaring met CBS is een pluspunt).