PhD Innovatieve AI-toepassingen in het laboratorium Medische Microbiologie
Wil jij met AI bijdragen aan snellere en betere diagnostiek van infectieziekten? Ben je analytisch sterk en werk je graag in een multidisciplinair team? Ontdek jouw impact bij Amsterdam UMC.
Je ontwikkelt en implementeert innovatieve AI-tools die de behandeling van infectieziekten verbeteren. Je richt je op het bouwen van voorspellende algoritmen die, bv op basis van massaspectrometrie en moleculaire data, vroegtijdig antibioticaresistentie signaleren. Je vergelijkt klassieke machine learning-methoden met foundation models en onderzoekt welke spectrale kenmerken het meest voorspellend zijn. Daarnaast beoordeel je de klinische toepasbaarheid van de modellen en hun integratie in het laboratoriumproces.
Je werkzaamheden bestaan uit:
Je werkt als promovendus in een multidisciplinair team en brengt de volgende kwaliteiten en ervaring mee:
Bewezen ervaring met het schrijven van wetenschappelijke artikelen is een pre.
Bekijk deze video met meer informatie over de indiensttreding bij Amsterdam UMC Research BV.
De afdeling medische microbiologie en infectiepreventie van Amsterdam UMC, locatie AMC, is de grootste van Nederland en beschikt over state-of-the-art faciliteiten. Met meer dan 300 medewerkers werk je in een inspirerende en innovatieve omgeving waar samenwerking en kennisdeling centraal staan.
Je komt te werken bij het Microbiologie IT-lab (MIT), het datalab van de afdeling klinische microbiologie. Hier komen alle data uit de verschillende deellaboratoria samen en worden applicaties ontwikkeld die direct bijdragen aan diagnostiek, onderzoek en zorginnovatie. MIT is de centrale plek waar data worden beheerd en beschikbaar gemaakt voor patiëntenzorg.
Parallel aan je promotieonderzoek werk je als data-engineer mee aan het beheer en de ontwikkeling van onze datawarehouses. Je maakt deel uit van een multidisciplinair team van datascientists, bioinformatici en promovendi. De sfeer is open en collegiaal, met een gedeelde passie voor infectieziekten en datagedreven zorg. Je werkt oa samen met de afdeling infectieziekten, andere klinische specialismen en de afdeling medische informatiekunde.
De afdeling Medische Microbiologie en Infectiepreventie van het Amsterdam UMC onderzoekt nieuwe manieren om antibioticaresistentie sneller en nauwkeuriger te detecteren. Dit PhD-traject richt zich op het toepassen van AI in de diagnostiek.
Je onderzoekt hoe verschillende databronnen ingezet kunnen worden om resistentiepatronen te voorspellen. Daarnaast onderzoek je hoe AI data uit verschillende sublaboratoria tijdens de workflow kan integreren, bijvoorbeeld door PCR-curves en moleculaire analyses te combineren met bacteriologische kweektechnieken. Op die manier draag je bij aan het versnellen van diagnostische processen en het optimaal benutten van uiteenlopende databronnen. Met deze aanpak kan je een directe bijdrage leveren aan een doelmatig en duurzaam antibioticabeleid.
Graag ontvangen we jouw sollicitatie (CV & motivatiebrief) in het Engels.
Gedurende de publicatietermijn worden sollicitaties doorlopend in behandeling genomen. Bij invulling van de vacature wordt deze voortijdig gesloten.
Heb je nog vragen? Voor inhoudelijke informatie kun je terecht bij Rogier Schade via r.schade@amsterdamumc.nl of Sanjat Kanjilal via s.kanjilal@amsterdamumc.nl.
Voor meer informatie over de sollicitatieprocedure kun je contact opnemen met Tanja Hart, recruitmentadviseur, via t.hart@amsterdamumc.nl.
Een referentiecheck en screening kunnen onderdeel zijn van de procedure. Kom je bij ons in dienst, dan vragen we voor een aantal functiegroepen standaard een VOG (Verklaring Omtrent Gedrag). Bekijk wat het inhoudt en of het voor jouw functie van toepassing is.
Interne kandidaten krijgen, bij gelijke geschiktheid, voorrang op externe kandidaten.
Acquisitie naar aanleiding van deze vacature wordt niet op prijs gesteld.
Werken bij Amsterdam UMC betekent dat je onderdeel bent van iets belangrijks. Jouw rol, jouw persoonlijke bijdrage doet er toe. Want zonder... Lees meer
© BSL Media & Learning, onderdeel van Springer Nature