Get a reply from this employer
Your resume and cover letter, tailored to exactly what they’re hiring for.
Pacmed zoekt twee stagiairs die tijdens december 2026–maart 2027 meewerken aan AI-gedreven zorgverbetering in Nederlandse ziekenhuizen. Je werkt aan instroom- en uitstroommodellen op echte klinische data, samen met data scientists, engineers en clinici.
Je krijgt intensieve begeleiding, bouwt een portfolio op en draagt bij aan productontwikkeling die direct impact heeft op personeel en patiëntstromen.
Wil je meebouwen aan de zorg van morgen met AI? Als stagiair bij Pacmed bouw je modellen die de besluitvorming in Nederlandse ziekenhuizen elke dag verbeteren. Je werkt met echte klinische data, samen met data scientists, engineers en clinici. We zoeken twee stagiairs die starten tussen december 2026 en maart 2027.
Bij Pacmed combineren we technologie en menselijkheid om de zorg toegankelijk en toekomstbestendig te houden. Onze software draait al in meerdere Nederlandse ziekenhuizen en we breiden actief verder uit. We helpen zorgprofessionals om real-time betere beslissingen te nemen, capaciteit efficiënter te benutten en patiëntenstromen soepel te laten verlopen. Als stagiair zit je precies op het punt waar onze modellen en data de klinische praktijk raken.
Waarom Pacmed een ideale stageplek is:
Elke stagiair krijgt een eigen project. Beide projecten gaan over patiëntenstromen: hoeveel patiënten komen het ziekenhuis binnen, en hoeveel stromen er uit naar de nazorg.
De Pacmed Capaciteitsmonitor geeft zorgprofessionals AI-voorspellingen op basis van real-time ziekenhuisdata, zodat ze personeel en capaciteit proactief kunnen plannen in plaats van reactief. De capaciteitsmonitor voorspelt patiëntbezetting en zorgzwaarte en vertaalt dat naar de daadwerkelijk benodigde personele capaciteit.
We breiden deze aanpak nu uit naar andere afdelingen op de acute as: de spoedeisende hulp (SEH), de eerste harthulp (EHH) en de cardiac care unit (CCU). Daar houdt de personeelsplanning nog weinig rekening met schommelingen in de instroom, met over- en onderbezetting als gevolg.
Sinds september 2026 werkt een stagiair aan instroommodellen voor deze afdelingen. Jij versterkt dat project en bouwt erop voort. Denk aan:
De Pacmed Transfer Monitor richt zich op een van de grotere inefficiënties in Nederlandse ziekenhuizen: vertraagde overplaatsing van patiënten naar de nazorg. Patiënten die medisch gezien niet meer in het ziekenhuis hoeven te liggen maar nog nergens terechtkunnen ('verkeerde bedden') zijn naar schatting goed voor 5 tot 15% van de ligdagen in de ziekenhuizen waarmee we werken. Dat blokkeert de doorstroom vanaf bijvoorbeeld de SEH en het electieve programma, is vervelend voor patiënten, verhoogt het risico op complicaties en kost onnodig geld.
De Transfer Monitor voorspelt vroeg en per patiënt of iemand nazorg nodig heeft en wat de verwachte ontslagdatum is. Zo kan het transferbureau bepalen welke patiënten het eerst gescreend worden, en kunnen artsen en verpleegkundigen het ontslag op tijd regelen.
In deze stage gebruik je klinische data om te voorspellen hoeveel patiënten uitstromen naar VVT-instellingen (verpleeg- en verzorgingshuizen en thuiszorg). Daarmee kunnen die instellingen hun eigen capaciteit beter plannen. Je bouwt en evalueert het model en toetst het samen met ziekenhuizen en nazorginstellingen.
Wat ga je doen?
Je krijgt intensieve begeleiding van een ervaren data scientist, met echte ruimte om je project zelf te trekken. Je bouwt een stevig portfolioproject op een echt clinical-AI-probleem, en de stage richten we zo in dat hij past bij de eisen van je scriptie of opleiding. Vanaf dag één hoor je er volwaardig bij. Eerdere stagiairs leverden werk op dat direct in onze producten terechtkwam, zoals ons zorgzwaartemodel.
Daarnaast:
We zoeken iemand die analyses kan uitvoeren, modellen kan bouwen en de uitkomsten hervan op een begrijpelijke manier kan presenteren en bespreken met clinici zonder data-achtergrond. Dit vragen we:
Klinische ervaring is een pre, bijvoorbeeld als (bijna) laborant, verpleegkundige of technisch geneeskundige of vanuit een bijbaan. Het helpt je om de data goed te interpreteren en om de juiste vragen te stellen aan de mensen die onze producten gebruiken.