Datenwissenschaftler:in für medizinische Bildgebung für die Augenklinik 80%
- 08 Juni 2026
- 80%
- Festanstellung
- Englisch (Grundkenntnisse)
- Zürich
Über den Job
Die Abteilung für Augenheilkunde am Universitätsspital Zürich leistet einen aktiven Beitrag zum Fight Retinal Blindness! (FRB!), einer internationalen, von Klinikern geleiteten Initiative, die reale Langzeitdaten zu Netzhauterkrankungen sammelt.
Netzhauterkrankungen wie AMD und DME sind weltweit eine der Hauptursachen für Sehbehinderungen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von longitudinalen ophthalmologischen Bildgebungsverfahren, insbesondere der optischen Kohärenztomographie (OCT), und detaillierten klinischen Aufzeichnungen gibt es immer mehr Möglichkeiten, KI zur Unterstützung und Optimierung personalisierter Behandlungsentscheidungen einzusetzen.
Trotz rascher Fortschritte in der medizinischen KI beschränken sich reale klinische Entscheidungsunterstützungssysteme für Netzhauterkrankungen nur auf unimodale und/oder statische Vorhersagen und sind durch Herausforderungen wie Datenheterogenität, zeitliche Variabilität und die Integration multimodaler Eingaben (z. B. Bildgebungs- und klinische Daten) eingeschränkt. Grundlagenmodelle (grosse vortrainierte Modelle für visuelle und tabellarische Eingaben) stellen einen vielversprechenden Ansatz für eine robuste Merkmalsextraktion und multimodales Lernen in diesem Bereich dar.
Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Einschränkungen durch die Entwicklung und Bewertung multimodaler, longitudinaler KI-Modelle zu überwinden, wobei Grundlagenmodelle für OCT-Bildgebung und klinische Zeitreihendaten genutzt werden.
Das Universitätsspital Zürich ist eines der grössten Spitäler in der Schweiz. Unsere über 8'600 Mitarbeitenden und rund 700 Auszubildende setzen sich täglich für das Wohl unserer Patient:innen ein.
Netzhauterkrankungen wie AMD und DME sind weltweit eine der Hauptursachen für Sehbehinderungen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von longitudinalen ophthalmologischen Bildgebungsverfahren, insbesondere der optischen Kohärenztomographie (OCT), und detaillierten klinischen Aufzeichnungen gibt es immer mehr Möglichkeiten, KI zur Unterstützung und Optimierung personalisierter Behandlungsentscheidungen einzusetzen.
Trotz rascher Fortschritte in der medizinischen KI beschränken sich reale klinische Entscheidungsunterstützungssysteme für Netzhauterkrankungen nur auf unimodale und/oder statische Vorhersagen und sind durch Herausforderungen wie Datenheterogenität, zeitliche Variabilität und die Integration multimodaler Eingaben (z. B. Bildgebungs- und klinische Daten) eingeschränkt. Grundlagenmodelle (grosse vortrainierte Modelle für visuelle und tabellarische Eingaben) stellen einen vielversprechenden Ansatz für eine robuste Merkmalsextraktion und multimodales Lernen in diesem Bereich dar.
Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Einschränkungen durch die Entwicklung und Bewertung multimodaler, longitudinaler KI-Modelle zu überwinden, wobei Grundlagenmodelle für OCT-Bildgebung und klinische Zeitreihendaten genutzt werden.
Das Universitätsspital Zürich ist eines der grössten Spitäler in der Schweiz. Unsere über 8'600 Mitarbeitenden und rund 700 Auszubildende setzen sich täglich für das Wohl unserer Patient:innen ein.
Datenwissenschaftler:in für medizinische Bildgebung für die Augenklinik 80%
per 15.09.2026 oder nach Vereinbarung
Ihre Aufgaben
Sie werden an der Entwicklung von KI-Modellen zur Analyse longitudinaler OCT-B-Scans mitwirken und verschiedene Teile davon testen.
Zu den wichtigsten Zielen gehören:
Zu den wichtigsten Zielen gehören:
- Integration und Vorverarbeitung multimodaler Längsschnittdaten
- Feinabstimmung von OCT-Grundmodellen für die Modellierung des Krankheitsverlaufs
- Entwurf multimodaler Fusionsstrategien (Bild + klinische Daten)
Ihr Profil
Erforderlich:
- Master-Abschluss in Datenwissenschaft, biomedizinischer Bildanalyse oder einem verwandten Fachgebiet
- Sehr fundierte Kenntnisse im Bereich KI für medizinische Bildgebung (Pytorch)
- Erfahrung mit Längsschnitt-/Zeitreihenmodellierung
- Fundierte Kenntnisse von Transformer-Architekturen, insbesondere Vision Transformers (ViT) und aufmerksamkeitsbasierte multimodale Modelle
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in einfacher Sprache
- Englischkenntnisse
- Starkes Interesse am medizinischen und klinischen Bereich
- Motivation, Krankheitsmechanismen und klinische Arbeitsabläufe zu verstehen
- Bereitschaft zur engen Zusammenarbeit mit Kliniken
- Vertrautheit mit multimodalen Fundamentmodellen
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil
- Ausgeprägte organisatorische Fähigkeiten und Fähigkeiten zur Nachverfolgung von Experimenten
- Motivation zum Lesen und kritischen Bewerten wissenschaftlicher Literatur
Unsere Benefits
- Ein internationales multidisziplinäres Team, bestehend aus Augenärzt:innen mit fundierter klinischer Expertise, Statistiker:innen, Datenwissenschaftler:innen und KI-Forscher:innen
- Regelmässige Betreuung und technische Anleitung
- Einblick in aktuelle Forschungsfragen an der Schnittstelle von KI und Augenheilkunde
- Möglichkeit, zu veröffentlichungsfähigen Forschungsergebnissen und zukünftigen klinischen Tools beizutragen
Universitätsspital Zürich
8091 Zürich
8091 Zürich
