Promotion / PhD / Doktorat - Multimodale KI in der Pathologie zur Verbesserung der Erkennung von Ovarian Cancer
Promotion / PhD / Doktorat - Multimodale KI in der Pathologie zur Verbesserung der Erkennung von Ovarian Cancer
Promotion / PhD / Doktorat - Multimodale KI in der Pathologie zur Verbesserung der Erkennung von Ovarian Cancer
Promotion / PhD / Doktorat - Multimodale KI in der Pathologie zur Verbesserung der Erkennung von Ovarian Cancer
Technische Universität München
Fach- und Hochschulen
München
- Art der Anstellung: Vollzeit
- Vor Ort
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Promotion / PhD / Doktorat - Multimodale KI in der Pathologie zur Verbesserung der Erkennung von Ovarian Cancer
Über diesen Job
Promotion / PhD / Doktorat - Multimodale KI in der Pathologie zur Verbesserung der Erkennung von Ovarian Cancer
15.07.2025, Wissenschaftliches Personal
Das Schüfflerlab am Institut für Pathologie bietet ab sofort ein Doktorat im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Pathologie an.
Wir bieten ab sofort ein Doktorat (Vollzeit, 3 Jahre, TV-L E13) im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Pathologie an. Die Doktorarbeit ist Teil des BMBF-Projekts "GoTWIN" und kann sowohl an der TUM CIT als auch an der TUM MH absolviert werden. Ziel ist die Erstellung eines trimodalen Modells aus Pathologiebildern, Befunden und genetischen Daten, um die Diagnostik, Subtypisierung und Prognosevorhersage (z.B. Therapieerfolg, Survival) bei Eierstockkrebspatientinnen zu verbessern.
Diese Arbeit ist interessant für Sie, wenn Sie
- gerne interdisziplinär in Computer Science und Medizin arbeiten
- Maschinelles Lernen auf medizinischen (Bild)daten spannend finden
- Foundation Modelle in der Pathologie erstellen wollen
- Computer-assisted Pathology spannend finden
- gerne relevante, topaktuelle Forschung betreiben
- gerne Python programmieren, am Compute-Cluster arbeiten und große Daten verarbeiten
Falls Sie mehr wissen wollen, finden Sie weitere Infos im Anhang.
Ich freue mich auf Ihre Bewerbung (per Email, mit CV bitte).
Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.
Kontakt: peter.schueffler@tum.de
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