PostDoc MRT-Physiker:in (all genders) am Universitätsklinikum Bonn

Post Doc MRT-Physiker:in (all genders) am Universitätsklinikum Bonn Job Description

Das Universitätsklinikum Bonn (UKB) arbeitet eng mit Philips an der Entwicklung, Implementierung und klinischen Validierung innovativer MRT-Technologien zusammen. Als Krankenhaus der Maximalversorgung mit einer der führenden radiologischen Forschungseinrichtungen Deutschlands verfügt das UKB über sieben moderne MRT-Systeme und hervorragende Voraussetzungen für die translationale Bildgebungsforschung.

Im Rahmen einer gemeinsamen Forschungsinitiative von Universitätsklinikum Bonn und Philips suchen wir eine engagierte Persönlichkeit, die neueste Entwicklungen im Bereich der KI-gestützten MRT-Automatisierung und Untersuchungsplanung wissenschaftlich begleitet und klinisch validiert. Ziel ist es, die Effizienz, Standardisierung und Qualität der MRT-Untersuchungen nachhaltig zu verbessern und damit die Patientenversorgung weiter zu optimieren.

Die Position wird gemeinsam vom Universitätsklinikum Bonn und Philips finanziert und betreut. Die Anstellung erfolgt vollständig über das Universitätsklinikum Bonn für zunächst drei Jahre.

Hauptarbeitsort ist das Universitätsklinikum Bonn. Darüber hinaus wird erwartet, dass du regelmäßig mit den Philips Forschungs- und Entwicklungsteams zusammenarbeitest und für Abstimmungen, Workshops oder gemeinsame Projekte einzelne Tage bei Philips verbringst (vorrangig in Hamburg, gegebenenfalls in Best, Niederlande).

Als Post Doc (all genders) im Bereich MRT und Künstliche Intelligenz verstärkst du das Quantitative Imaging Lab sowie die Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie des UKB mit deiner wissenschaftlichen und technischen Expertise. Die Stelle bietet ausgezeichnete Voraussetzungen für den Ausbau einer wissenschaftlichen Karriere sowie einzigartige Einblicke in die Zusammenarbeit zwischen universitärer Spitzenforschung und der Medizintechnikindustrie.

Dein Job:

• Klinische Implementierung, Validierung und Evaluation KI-gestützter Methoden zur automatisierten Untersuchungsplanung und Workflow-Optimierung in der MRT
• Technische Integration und Anpassung innovativer Softwarelösungen in die klinischen MRT-Arbeitsabläufe
• Konzeption, Durchführung und Dokumentation von Validierungsstudien zur Leistungsfähigkeit, Robustheit, Reproduzierbarkeit und klinischen Anwendbarkeit neuer KI-gestützter Verfahren
• Planung, technische Umsetzung und Durchführung radiologischer MRT-Forschungsprojekte sowie klinischer Studien
• Mitarbeit bei der Definition und Entwicklung neuer klinischer MRT-Anwendungen mit Fokus auf:
  • KI-gestützte Untersuchungsplanung
  • Scanner-Automatisierung und Workflow-Optimierung
  • Standardisierung und Effizienzsteigerung klinischer MRT-Prozesse
  • Datenmanagement und Qualitätskontrolle für KI-basierte Anwendungen
• Schulung und Einarbeitung von Radiolog
  * innen, MTRA und wissenschaftlichem Personal in neue technologische Anwendungen
• Wissenschaftliche Begleitung des Projekts einschließlich Publikationen, Kongressbeiträgen und Präsentationen auf nationalen und internationalen Fachveranstaltungen
• Koordination und Liaison mit Philips Clinical Science, den Entwicklungsabteilungen der Philips MRI Business Unit in Best (Niederlande) sowie weiteren akademischen und industriellen Forschungspartnern
• Aktive Mitwirkung an der Schnittstelle zwischen industrieller KI-Entwicklung und klinischer Praxis („Translation into Routine“)

Folgendes solltest du mitbringen:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Physik, Medizinischen Physik, Biomedizinischen Technik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren naturwissenschaftlichen Fachgebiets;
  Promotion erwünscht
• Fundierte Kenntnisse im Bereich MRT-Physik, medizinischer Bildgebung oder MRT-Applikationen
• Erfahrung im Umgang mit klinischen MRT-Systemen und Interesse an radiologischen Arbeitsabläufen
• Erfahrung in der Implementierung, Validierung oder klinischen Einführung von KI-/Machine-Learning-Methoden im medizinischen Umfeld
• Verständnis statistischer Methoden zur Planung und Durchführung klinischer Studien
• Programmierkenntnisse (z.
  
  B. Python, MATLAB, C/C++ oder vergleichbare Sprachen) von Vorteil
• Ausgeprägte wissenschaftliche Neugier sowie Kreativität…