Postdoktorand – Data Science & Eingebettete klinische Studien 100 %

Über den Job

Abteilung für Klinische Forschung
Beschäftigung nach Vereinbarung
Die Medizinische Fakultät der Universität Bern ist ein Umfeld für hochwertige, zukunftsorientierte Forschung. Starke Verbindungen zwischen Grundlagenforschung, Ingenieurwissenschaften und Universitätskliniken ermöglichen eine einzigartige Umgebung für translationale und patientenzentrierte klinische Forschung. Die Fakultät legt Wert auf interdisziplinäre Forschung und Digitalisierung und fördert Innovationen in der medizinischen Wissenschaft. Sie ist eine der größten medizinischen Fakultäten der Schweiz und ist mit dem größten Krankenhauskomplex des Landes verbunden.

Die Abteilung für Klinische Forschung (DCR) ist eine gemeinsame Initiative der Medizinischen Fakultät der Universität Bern und ihrer Universitätskliniken, einschließlich Inselspital und der Universitären Psychiatrischen Dienste (UPD). Sie unterstützt und professionalisiert klinische und translationale Forschungskooperationen. Unsere spezialisierten Abteilungen unterstützen Forschende während des gesamten Forschungsprozesses, von der Projektkonzeption bis zur Ergebnisverbreitung. Wir bieten maßgeschneiderte Bildungsprogramme und Veranstaltungen zu allen Aspekten der klinischen Forschung an, um Forschende und Studierende mit den Fähigkeiten auszustatten, effiziente und wirkungsvolle Studien durchzuführen. Unsere Mission legt den Schwerpunkt auf patientenzentrierte Forschung, wobei die Perspektiven der Patienten integraler Bestandteil unserer Arbeit sind.

Wir bauen ein neues Team auf, das klinischen Forschenden Zugang zu prüfungsqualitätsnahen Real-World-Daten (RWD) bietet, die auf transparenter, evidenzbasierter Validierung beruhen. Dies umfasst die Durchführung von Outcome-Validierungsstudien für auf Abrechnungsdaten und elektronischen Gesundheitsakten (EHR) basierende Algorithmen, wie z. B. Krankheits- und Krankheits-Schweregrad-Phänotypisierung basierend auf den EPIC-Daten des Inselspitals. Dieses neue RWD-Support-Team wird den Weg ebnen für die Nutzung von RWD für klinische Studien, die in die Routineversorgung eingebettet sind, und zeitnahe, randomisierte Real-World-Evidenz generieren. Es wird eng mit dem Pragmatic Evidence Lab (Prof. Lars Hemkens) und der Medical Data Science Unit (Prof. Benjamin Ineichen) am DCR zusammenarbeiten.

• Entwicklung innovativer, evidenzbasierter Methoden, um RWD prüfungsbereit zu machen.

• Integration von RWD in konventionelle klinische Studiendatenbanken.

• Bewertung der Zuverlässigkeit von RWD für Studien, z. B. Prüfung, inwieweit EPIC-basierte RWD manuelle Bewertungen von unerwünschten Ereignissen ersetzen können.

• Systematische Bewertung der Validität von Studienergebnissen, die aus Routinedaten abgeleitet werden, durch empirische Forschung, Validierungsstudien und Meta-Forschung.

• Definition, wie Gesundheitsdaten am besten für patientenzentrierte, pragmatische Forschung genutzt werden können.

Diese Rolle ist zentral für die Transformation der Einbettung von Forschung in die Routineversorgung an der Universität Bern und ihren Universitätskliniken. Sie ist eine Schlüsselrolle, die Forschung über verschiedene Gruppen innerhalb des DCR integriert, insbesondere das Segelov-Forschungslabor, das STRIDE-Labor (geleitet von Prof. Benjamin Ineichen, Professor für Medical Data Science) und das Pragmatic Research Lab (geleitet von Prof. Lars Hemkens, Akademischer Direktor für Klinische Studien am DCR). Bitte informieren Sie sich über das DCR und die Forschungsgruppen auf www.dcr.unibe.ch.


Ihre Rolle

Als Postdoktorand spielen Sie eine zentrale Rolle in dieser Initiative durch:

1. Mitwirkung bei der Konzeption, Einrichtung und Implementierung eines hochmodernen RWD-Teams am DCR.

2. Entwicklung innovativer Methoden und Rahmenwerke zur Bewertung und Messung der Datenqualität aus Sicht klinischer Studienanwendungen.

3. Durchführung von Meta-Forschung und Validierungsstudien für Outcome- und/oder Phänotypisierungsalgorithmen unter Verwendung von Routinedaten.

4. Mitgestaltung von Forschungsprotokollen, Datenpipelines und Governance-Rahmenwerken für RWD-basierte Phänotypisierung.

5. Anpassung und Übertragung etablierter Modelle der EPIC/EHR-Nutzung von anderen Institutionen an die Universität Bern.

6. Unterstützung bei der Protokollgestaltung für randomisierte Studien, Sicherstellung der regulatorischen Compliance und methodischen Strenge aus Datensicht.

7. Zusammenarbeit mit klinischen Forschenden, Datenwissenschaftlern und internationalen Partnern zur Einbettung von Forschung in die Versorgung.

8. Mitwirkung bei der Antragstellung und Mittelbeschaffung zur Sicherstellung der Nachhaltigkeit des akademischen Teams.

9. Ausbildung und Betreuung von Nachwuchsforschenden und Studierenden in RWD- und Validierungsmethoden.

10. Verbreitung der Ergebnisse durch hochrangige Publikationen und Konferenzpräsentationen.

• MD und/oder PhD in klinischer Forschung (Epidemiologie, Biostatistik oder ein verwandtes Fach werden ebenfalls berücksichtigt).

• Praktische Erfahrung in medizinischer Datenwissenschaft/biomedizinischer Informatik.

• Praktische Erfahrung im Design, der Durchführung und/oder Analyse klinischer Studien, unterstützt durch eine Publikationsliste.

• Erfahrung im Umgang mit RWD und/oder Validierungs- oder Meta-Forschung, unterstützt durch eine Publikationsliste.

• Fortgeschrittene Programmier- und Datenmanagementfähigkeiten, einschließlich Datenengineering (z. B. Python, R, SQL; EPIC/Caboodle-Erfahrung ist von Vorteil).

• Fähigkeit, effizient selbstständig unter engen Fristen mit allgemeiner Anleitung in multidisziplinären Teams zu arbeiten.

• Fähigkeit, Manuskripte, Förderanträge und wissenschaftliche Präsentationen vorzubereiten.

• Fließende Englischkenntnisse (Deutschkenntnisse sind von Vorteil).

• Eine akademische Rolle an der Schnittstelle von Data Science, klinischer Forschung und fortgeschrittener Studiendesignmethodik mit echtem Einfluss auf die patientenzentrierte Evidenzgenerierung.
• Die Möglichkeit, ein neues RWD-Support-Team am DCR Bern mit aufzubauen, das direkt Forschung ermöglicht, die in die Versorgung eingebettet ist.
• Ein unterstützendes akademisches Umfeld mit Möglichkeiten zur Karriereentwicklung, Mentoring, Publikationen und Unabhängigkeit.
• Ein starkes Engagement für Open Science und Publikationen in peer-reviewed wissenschaftlichen Artikeln.
• Zugang zu einer dynamischen Machine-Learning-Community an der Universität Bern mit starkem Fokus auf Digitalisierung ( siehe Digitalisierungsstrategie ).
• Integration in ein breites Netzwerk von klinischen Forschenden und Meta-Forschenden lokal, national und international.
• Zusammenarbeit innerhalb der größten medizinischen Fakultät und des größten Krankenhauskomplexes der Schweiz mit umfangreichen Vernetzungsmöglichkeiten.
• Wettbewerbsfähige Anstellungsbedingungen nach den Bestimmungen der Universität Bern.

Vor der Bewerbung empfehlen wir dringend, die Position und Ihre Eignung mit Prof. Eva Segelov Eva.segelov@unibe.ch , Prof. Benjamin Ineichen Benjamin.ineichen@unibe.ch, Prof. Lars Hemkens Lars.hemkens@unibe.ch zu besprechen. Bewerbungen sind bis zum 15. November 2025 möglich.

Sind Sie interessiert? Dann senden Sie uns bitte Ihre vollständige Bewerbung an die Personalverwaltung
(hr.dcr@unibe.ch) bis spätestens 15. November 2025.

Erforderliche Bewerbungsunterlagen:

• Lebenslauf, einschließlich Publikationen
• Motivationsschreiben, in dem Sie Ihr Interesse an diesem speziellen Projekt und Umfeld erläutern
• Akademisches Zeugnis/Notenübersicht

Hinweis: Es werden nur vollständige Bewerbungen berücksichtigt. Vielversprechende Kandidaten werden zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen.
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