Op de afdeling Laboratoriumgeneeskunde werken we hard om de diagnostiek voor patiënten uit te voeren en te verbeteren. Met Artificial Intelligence (AI) is het mogelijk om die diagnostiek verder te verbeteren.
Snelheid en transparantie over doorlooptijden vormen een belangrijk kwaliteitsaspect van diagnostiek. Je zult werken aan (meta-)data extracties en
process mining voor procesverbetering en het ontwikkelen van een AI-tool die de doorlooptijden van diagnostiek beter voorspelt in een project getiteld
Estimated Time to Results (ETR). Hierdoor kunnen zorgprocessen efficiënter en effectiever ingericht worden.
De resultaten van de studies die je zult uitvoeren zijn bedoeld om vervolgens te implementeren in de dagelijkse praktijk. Jouw resultaten gaan dus toegepast worden in de patiëntenzorg!
Wil je alvast meer weten over de verschillende fases binnen het PhD traject? Op deze pagina lees je hierover meer informatie. Voor dit onderzoek werk je samen met verschillende disciplines binnen de afdeling Laboratoriumgeneeskunde van Amsterdam UMC, waaronder klinisch chemici en AI-specialisten, maar ook met artsen en andere collega’s in het directe zorgproces.
Jouw voornaamste taken zijn:
- het extraheren van de benodigde data voor het ontwikkelen van het model;
- het ontwikkelen van de model voor doorlooptijden van labuitslagen;
- het bespreken en valideren van het model in de praktijk;
- het programmeren van een AI-tool en het onderzoeken van de vereisten ervan.
Je volgt cursussen, publiceert resultaten in internationale tijdschriften, presenteert op internationale congressen en na vier jaar rond je dit onderzoek af met een proefschrift.