AI und Data Science
Präambel
Sie sind Facharzt für Radiologie und interessieren sich für KI und Data Science? Sie möchten klinische Expertise mit wissenschaftlicher Innovation verbinden? Dann bietet Ihnen dieses Fellowship die einmalige Möglichkeit, sich strategisch neu aufzustellen: Mit einem eigenen wissenschaftlichen Projekt, mit enger Einbindung in die Arbeitsgruppe für Clinical Data Science in der Klinik und Poliklinik für Radiologie, mit unmittelbarem Zugang zur technischen Infrastruktur für KI-Forschung, mit aktiver Rolle beim Aufbau klinischer KI-Systeme, und mit Sichtbarkeit und Netzwerken, die weit über den Klinikalltag hinausreichen.
Das Clinical Fellowship für AI und Data Science richtet sich besonders an Radiologinnen und Radiologen, die eine akademische oder strategische Karriere im Bereich KI in der Medizin anstreben – z. B. als Hochschullehrer, Innovationsverantwortliche oder medizinischer KI-Projektleiter. Dieses Fellowship ist Ihr Sprungbrett, um klinische Expertise mit datenwissenschaftlicher Kompetenz zu verbinden – strategisch, praxisnah und zukunftsweisend. Sie gewinnen dabei ein Profil, das Sie für zukünftige Leitungspositionen im Bereich digitale Medizin oder KI-Anwendungen in der Radiologie qualifiziert.
Programmübersicht
- Brückenfunktion zwischen CDS und klinischer Radiologie, enger interdisziplinärer Austausch, aktive Teilnahme am Journal Club der Clinical Data Science Arbeitsgruppe.
- Hohe Sichtbarkeit in der Medizinfakultät sowie der LMU, z.B. durch Beiträge zum AI and Data Science Symposium und Seminar und Partizipation im neu gegründeten LMU AI-Hub (Roundtables, panel discussions).
- Infrastruktur für wissenschaftliches Rechnen (HPC-Cluster, GPU und CPU-Ressourcen).
- Enge Integration in die Arbeitsgruppe für Clinical Data Science inklusive Nutzung der Expertise und Ressourcen der CDS-Gruppe für Datenaufbereitung und -analyse.
Fachliche Exzellenz
- Intensive Fortbildung in KI, Machine Learning und Clinical Data Science
- Teilnahme an Journal Clubs, Seminaren und Symposien
- Integration in den LMU AI Hub mit hoher Sichtbarkeit und aktiver Mitgestaltung
Hands-on Erfahrung
- Zugang zu High Performance Computing (HPC) Infrastruktur (GPU-Cluster etc.)
- Praktische Projektarbeit mit klinischen KI-Systemen: Aufbau, Evaluation, Monitoring und wissenschaftliche Publikation
- Zusammenarbeit mit Industriepartnern zur Implementierung von KI-Anwendungen im Klinikalltag
Zertifizierte Weiterbildung
- Q1-Zertifikat der Deutschen Röntgengesellschaft
- Teilnahme an LMU-Kursen („Einführung in KI“ und „Machine Learning“)
- Optionale Teilnahme an ESR- und RSNA-Weiterbildungsprogrammen
Wissenschaft & Sichtbarkeit
- Eigene Publikation zu einem aktuellen radiologischen KI-Thema
- Aktive Mitgestaltung bei der digitalen Transformation am LMU Klinikum
12 Monate
Unsere Anforderungen
1. Gültige Approbation als Arzt/Ärztin in Deutschland oder eine anerkannte äquivalente internationale Qualifikation
2. Facharzt/Ärztin für Radiologie
3. Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens Niveau B2, besser C1)
4. Hohes Maß an Motivation, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
5. Interesse an klinischer Tätigkeit und Forschung im universitären Umfeld
6. Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit
7. Wissenschaftliche Vorerfahrung
8. Belegte Erfahrung mit Statistik, Programmierung oder KI
9. Praktisches Know-how in Linux, HPC oder Serverinfrastruktur von Vorteil
Ihre aussagekräftige Bewerbung richten Sie bitte an:
Frau PD Dr. med. Nicola Fink
Oberärztin für Personalentwicklung