Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG)

NVvTG; Groningen; Hybrid; EUR 30,000 - 45,000; Full time

Benefits offered by this job

PhD-aanstelling 4 jaar

CAO UMC salaris

8% vakantietoeslag

8,3% eindejaarsuitkering

Minimaal 23 vakantiedagen

Job summary

Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG) zoekt een technisch geneeskundige of (basis)arts met affiniteit voor AI en techniek. Je werkt aan een klinische decision-support tool die behandelkeuzes personaliseert bij hoofd-halskanker en ondersteunt AI-predictiemodellen op CT-, PET- en MRI-beelden.

Je werkt in een multidisciplinair team en krijgt een PhD-aanstelling van 4 jaar met CAO UMC-voorwaarden en uitstekende onderzoeksfaciliteiten.

Qualifications

• Kandidaat bijna afgeronde master Technische Geneeskunde, Klinische Technologie, Geneeskunde of vergelijkbaar.
• Interesse in AI, medische beeldvorming en klinische implementatie.
• Affiniteit met multidisciplinaire samenwerking.

Responsibilities

• Ontwikkelt en optimaliseert AI-voorspelmodellen op basis van 3D beeldvorming en klinische data.
• Voert training, validatie en externe toetsing van modellen uit.
• Ontwikkelt een klinische workflow en implementatieprotocol voor de praktijk.
• Werkt in een multidisciplinair team en fungeert als schakel tussen radiotherapeuten, hoofd-halschirurgen, klinisch fysici, AI-onderzoekers en softwareontwikkelaars.
• Begeleidt masterstudenten binnen het project.

Skills

AI interesse

Multidisciplinaire samenwerking

Communicatie Engels/Nederlands

Programmeervaardigheden

Education

Master Technische Geneeskunde (bijna afgerond)

Job description

Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG)

Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG)
Afdeling Radiotherapie

Wie zoeken wij?

Ben jij een technisch geneeskundige - of een arts met affiniteit voor techniek - die impact wil maken in de kliniek met AI? Wil je werken op het snijvlak van radiotherapie, hoofd-halschirurgie en medische beeldvorming? En lijkt het je interessant om een klinische decision-support tool te ontwikkelen die direct de behandeling van kankerpatiënten beïnvloedt? Dan is deze PhD positie iets voor jou.

inhoud van het project

Radiotherapie is een essentiële behandeling voor hoofd-halskanker. Bij patiënten met lymfekliermetastasen (N+) laat echter 20-40% van de aangedane lymfeklieren geen volledige respons zien op beeldvorming na behandeling. Dit leidt vaak tot een salvage halsklierdissectie: een ingreep met een hoge morbiditeit omdat er geopereerd wordt na bestraling. Complicaties zijn onder andere lymfoedeem, fibrose, wondproblemen en blijvende functionele beperkingen. In 60-70% van deze operaties wordt uiteindelijk geen vitale tumor meer gevonden, wat wijst op substantiële overbehandeling.

Dit project heeft als doel om vóór start van de behandeling te voorspellen welke individuele lymfeklieren een hoog of laag risico hebben op falen na (chemo)radiotherapie. Op basis hiervan ontwikkelen we een klinische decision-support tool voor gepersonaliseerd lymfeklier-management. Denk hierbij aan hyperselectieve lymfeklierchirurgie vóór behandeling of juist een afwachtend beleid bij lage-risico lymfeklieren. Zo wordt onnodige chirurgie voorkomen en kunnen interventies gericht worden ingezet.

Binnen dit project ontwikkel je een decision-support tool voor de kliniek en werk je aan AI-predictiemodellen die gebruikmaken van CT-, PET- en MRI-beelden, gecombineerd met klinische variabelen.

• ontwikkelen en implementeren van een klinisch toepasbare decision-support tool
• uitbreiding en verbetering van reeds gevalideerde radiomics-modellen
• ontwikkeling van 3D deep learning-modellen
• implementatie van explainable AI

Je werkt met een unieke, reeds beschikbare en gecureerde dataset van >800 hoofd-halskanker patiënten met meer dan 2000 individueel geannoteerde lymfeklieren, inclusief CT, PET en MRI gelinkt aan behandeldata en follow-up.

Als PhD-kandidaat heb je een centrale rol in zowel de technische ontwikkeling als de klinische implementatie van de decision-support tool. Je werkt op het snijvlak van radiotherapie, hoofd-halschirurgie en AI, en vertaalt technische modellen naar klinisch toepasbare besluitvorming. Je:

• ontwikkelt en optimaliseert AI-voorspelmodellen op basis van 3D beeldvorming en klinische data
• voert training, validatie en externe toetsing van modellen uit
• ontwikkelt een klinische workflow, implementatieprotocol, educatie en klinische richtlijnen voor de praktijk
• werkt in een multidisciplinair team en fungeert als schakel tussen radiotherapeuten, hoofd-halschirurgen, klinisch fysici, AI-onderzoekers en softwareontwikkelaars
• vertaalt modeluitkomsten naar een klinisch toepasbare decision-support tool
• draagt bij aan klinische implementatie en voorbereiding van toekomstige trials
• bent betrokken bij internationale samenwerkingen
• begeleidt masterstudenten binnen het project

wie zoeken wij

Wij zoeken een technisch geneeskundige of (basis)arts met sterke affiniteit voor techniek en AI. Kandidaten met een vergelijkbare achtergrond worden ook uitgenodigd te solliciteren.

• Een (bijna) afgeronde master Technische Geneeskunde, Klinische Technologie, Geneeskunde of vergelijkbaar
• Interesse in AI, medische beeldvorming en klinische implementatie
• Affiniteit met multidisciplinaire samenwerking
• Ervaring met AI of programmeervaardigheden is een pre, maar niet vereist
• Goede schriftelijke en mondelinge communicatievaardigheden in het Engels en Nederlands
• Een zelfstandige en proactieve werkhouding

werkomgeving

Je wordt onderdeel van een multidisciplinair en internationaal georiënteerd onderzoeksteam binnen de afdeling Radiotherapie en de afdeling KNO heelkunde van het UMCG. De radiotherapie beschikt over een geïntegreerde foton- en protonenkliniek en één van ’s werelds grootste prospectieve oncologische follow-up programma’s. AI, medische beeldvorming en gepersonaliseerde radiotherapie vormen belangrijke speerpunten.

wat bieden wij

• Een PhD-aanstelling van 4 jaar (36 uur per week)
• Salaris conform CAO UMC, schaal afhankelijk van ervaring
• 8% vakantietoeslag en 8,3% eindejaarsuitkering
• Minimaal 23 vakantiedagen bij fulltime dienstverband
• Uitstekende faciliteiten voor onderzoek, (sterk onderzoeksteam, goede klinische imbedding, gecureerde data, uitstekende GPU-infrastructuur)
• Mogelijkheid voor klinische taken en ontwikkeling
• Een positie in een grote en vooral gezellige onderzoeksgroep
• Een inhoudelijk uitdagende positie met directe klinische impact

meer informatie

Voor inhoudelijke vragen kun je contact opnemen met:
Dr. Lisanne van Dijk
Afdeling Radiotherapie, UMCG
E-mail: [e-mail]