Graduiertenkolleg WisPerMed

Künstliche Intelligenz und medizinische Entscheidungsunterstützung am Beispiel des malignen Melanoms – Forschen Sie in einem hochgradig interdisziplinären Team aus Informatikern, Psychologen und Medizinern! Wir kombinieren Methoden der Informationsextraktion, der Wissensmodellierung sowie der Nutzerinteraktion mit maschinellen Lernverfahren und psychologischen Studien, um die Medizin der Zukunft zu gestalten. An WisPerMed sind die FH Dortmund, die Universität Duisburg-Essen und die Universitätsmedizin Essen beteiligt, ein attraktives Umfeld mit einem anspruchsvollen Curriculum erwartet Sie.

Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung an, auf welches Projekt Sie sich bewerben.

Ihre Qualifikationen und Kompetenzen:

  • exzellent abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Medizinischer Informatik, Psychologie, o.ä.
  • Hohes Maß an Motivation, Eigeninitiative und Teamorientierung
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Beteiligte Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen (PIs):

Hinweise zur Bewerbung / Einzureichende Dokumente:

  • Anschreiben
  • Lebenslauf
  • Zeugniskopien
  • 1-2 Seiten Motivation zu dem ausgewählten Promotionsthema
  • Textprobe (z.B. Veröffentlichung/Abschlussarbeit)
  • Bitte füllen Sie das Dokument „Basisangaben Bewerbung WisPerMed“ aus und fügen es unterschrieben Ihrer Bewerbung bei
  • Ihre Bewerbungsunterlagen senden Sie via Mail an Herrn Becker (Ansprechpartner für Rückfragen): Matthias Becker

Forschungsprojekte / Downloads:

Name Beschreibung Download
Basisangaben Bewerbung WisPerMed Download
Computer Science, FH Dortmund, PI: Prof. Dr. Britta Böckmann Download
Computer Science, UK Essen, PI: Prof. Dr. Peter Horn Download
Computer Science, Universität Duisburg-Essen, PI: Prof. Dr. Torsten Zesch Download
FP04 - Analyse von klinischen Bilddaten unter Einbeziehung weiterer klinischer Daten
Computer Science, UK Essen, PI: PD Dr. Felix Nensa Download
FP05 - Analyse von präklinischen Bilddaten unter Einbeziehung weiterer klinischer Daten
Computer Science, FH Dortmund, PI: Prof. Dr. Markus Kukuk Download
Computer Science, UK Essen, PI: Prof. Dr. Sven Rahmann Download
FP07 - Behandlungsentscheidung für Melanompatienten Identifikation ähnlicher Patienten am PoC
Statistics/Epidemiology, UK Essen, PI: Prof. Dr. Andreas Stang Download
FP08 - Prädiktive Modellierung zur Patientenähnlichkeit auf Basis eines openEHR-Modells des Melanoms
Computer Science, UK Essen, PI: Prof. Dr. Britta Böckmann Download
Computer Science, FH Dortmund, PI: Prof. Dr. Sabine Sachweh Download
Computer Science, Universität Duisburg-Essen, PI: Prof. Dr. Norbert Fuhr Download
FP11 - Informationsgabe zur Gegensteuerung von Fehlschlüssen – Empirische Untersuchung zur Akzeptanz
Psychology, Universität Duisburg-Essen, PI: Prof. Dr. Nicole Krämer Download
FP12 - Bewertungs- und Vorschlagssystem für aktuelle und relevante Literatur am PoC
Computer Science, FH Dortmund, PI: Prof. Dr. Christoph Friedrich Download

Interaktion der Forschungsprojekte:

 

 

 

 

 

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