Data preparatie en medische validatie voor Machine Learning op de IC

Data preparatie en medische validatie voor Machine Learning op de Intensive Care

Het bepalen van het optimale moment van ontslag van de Intensive Care: een complex besluit, dat een intensivist voor elk van zijn of haar patiënten neemt. Te vroeg ontslag kan heropname met verhoogde kans op mortaliteit tot gevolg hebben. Een laat ontslag kan voor de patiënt mentale en fysieke consequenties hebben en onthoudt andere patiënten van Intensive Care zorg. Pacmed heeft software ontwikkeld die intensivisten ondersteunt bij het nemen van deze complexe beslissing: Pacmed Critical. Op basis van duizenden kenmerken van opname en patiënt, biedt Pacmed Critical de intensivist een duidelijk overzicht van alle benodigde informatie om de juiste beslissing te nemen. Dit helpt onnodige heropnames en een lange ligduur te voorkomen.

Medische expertise is van cruciaal belang in al onze projecten om de vertaalslag te maken van klinische data naar algoritmen en softwaretoepassingen die terugvoeren naar de medische praktijk. Gegevens van hoge kwaliteit vormen de basis van elk van die oplossingen. Om bruikbare data te verkrijgen wordt een gestructureerd proces toegepast waarmee alle ziekenhuis specifieke parameters worden gemapt naar een gestandaardiseerde Pacmed database. Daarbij dienen vanuit de data bruikbare definities ontwikkeld te worden die als input kunnen worden gebruikt voor onze machine learning algoritmen. Medische kennis is vereist om de complexe medische data te interpreteren en om aanvullende controles uit te voeren op datakwaliteit en model outputs.

Vanuit deze functie ben je verantwoordelijk voor het maken van de vertaalslag van ziekenhuis specifieke data naar het Pacmed dataformat. Daarnaast zijn er diverse momenten in het ontwikkelproces waar een medische blik gewenst is ter validatie van de datakwaliteit. Je werkt nauw samen met ons medisch team bestaande uit 4 ervaren artsen en het technische team bestaande uit data scientists en engineers. De baan geeft je de mogelijkheid om bij te dragen aan een zeer maatschappelijk relevant onderwerp en ervaring op te doen met het werken in een innovatieve scale up waar medische problemen worden opgelost door middel van machine learning technieken. De primaire focus van de positie ligt op Pacmed Critical, maar er zijn ook mogelijkheden om aan andere projecten bij te dragen, zoals het Nederlandse ICU Data Warehouse. Ook een stageplek behoort tot de mogelijkheden, waarbij bovengenoemde werkzaamheden kunnen worden gecombineerd met het onderzoeken van mogelijkheden en barrières om aan te sluiten op bestaande terminologie stelsels, daarmee bijdragend aan eenheid van taal in het medisch landschap.

Heb jij een medische achtergrond, een goed probleemoplossend vermogen en ervaring in het werken met data? Wil je werken voor een snel groeiende tech scale-up, beter inzicht krijgen in wat er exact wordt gemeten in IC afdelingen, en hoe dit kan worden gebruikt ten behoeve van arts én patiënt? Ben je per direct en gedurende minimaal 3 maanden beschikbaar? Solliciteer dan direct via de website of stuur een mail met jouw motivatie naar info@pacmed.nl en wij nemen zsm contact met je op!

Requirements

De ideale kandidaat:

• Master student of zojuist afgestudeerd in de Medische Informatiekunde of (Technische) Geneeskunde
• Ervaring in het werken met EPDs
• Werkervaring op een Intensive Care is een pré
• Ervaren in het werken met data in spreadsheets zoals Microsoft Excel of Google Sheets
• Nauwkeurig en van nature in staat om analyses en resultaten te valideren met behulp van logica en / of andere informatiebronnen
• Ervaring met het werken met R of Python is een pré
• Comfortabel met op afstand en zelfstandig werken
• Gedreven door een maatschappelijk doel en enthousiast over het verbeteren van de zorg
• Enthousiast over het werken in een dynamische scale-up omgeving
• Nederlands en Engels sprekend
• Per direct beschikbaar voor een periode van minimaal 3 maanden

Voordelen van werken bij Pacmed

• De mogelijkheid om meer te leren over machine learning en inzet van innovatieve technologieën in de zorg
• De kans om te werken bij een snelgroeiende scale-up
• De kans om een compleet overzicht te krijgen van wat er wordt gemeten op de IC-afdelingen van ziekenhuizen
• Het verkrijgen van inzicht inzake het gebruik van big data ten faveure van arts en patiënt
• Een rol in een energiek, positief en (maatschappelijk) gedreven team - dat zowel binnen als buiten kantooruren plezier heeft
• Een mooi kantoor op de FreedomLab campus aan de Plantage Middenlaan, Amsterdam