Masterarbeit »Einsatz von Machine Learning Verfahren und XAI zur Analyse von Herzgeräuschen«
vor 4 Wochen
Die digitale Transformation im Gesundheitswesen erfordert kreative Köpfe, die an ihr mitwirken. Gemeinsam möchten wir sie maßgeblich mitgestalten – mit Dir
Am Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST in Dortmund leisten wir angewandte Spitzenforschung für den Digitalisierungsstandort Europa. Unsere Leidenschaft gilt der Welt der Daten: Wir streben danach, den Wert der Ressource »Daten« voll auszuschöpfen und Datengebenden in Datenräumen (Data Spaces) einen souveränen Umgang mit ihren Daten zu ermöglichen. Dabei setzen wir Standards für eine faire Datenökonomie in Bereichen wie Mobilität, Industrie und Gesundheitswesen. In wegweisenden Projekten schaffen wir innovative Digitalisierungslösungen mit nachhaltigem Mehrwert für die Gesellschaft und Wirtschaft in Deutschland und Europa.
In der Abteilung »Healthcare« erforschen und entwickeln wir Softwaretechnologien für die datengestützte Gesundheitsversorgung von morgen. Das umfasst Konzepte und Lösungen für Gesundheitsdatenräume, Interoperabilität und darauf basierende Anwendungen wie klinische Prozessoptimierung, Mobile-Health-Apps oder Therapiealgorithmen. Unsere Visionen von datenbasierten Versorgungsprozessen und Closed-loop Präzisionsmedizin erarbeiten wir in drei Schwerpunkten: »Health Information Exchange«, »Health Applications and Analytics« und »Personal Data Ecosystems«. Auf diese Weise gestalten wir das Gesundheitswesen der Zukunft maßgeblich mit.
Ein Beispiel dafür ist die automatisierte Analyse von Herzgeräuschen. Bei Abhören des Herzschlags und der medizinischen Diagnose ist man häufig ausschließlich auf die individuelle Einschätzung des Arztes oder der Ärztin angewiesen. Je nach Geräuschkulisse, ärztlicher Expertise und subjektivem Empfinden kann es dabei jedoch auch zu Fehldiagnosen kommen. Durch den Einsatz von Machine Learning Algorithmen könnte eine objektive Analyse der Herzgeräusche erfolgen und die ärztliche Diagnose zusätzlich unterstützt werden.
Ziel dieser Masterarbeit ist es, durch den Einsatz von Machine Learning und Explainable AI (XAI) eine bessere Analyse von Herzgeräuschen zu ermöglichen. Dabei sind verschiedene Richtungen denkbar, wie z. B. eine Positionserkennung des Stethoskops und Anknüpfung an die Geräuscherkennung oder das Erkennen von systolischen/diastolischen Geräuschen und eine Anwendung von Explainable AI zur Darstellung dieser. Es wird dabei mit öffentlichen, frei zugänglichen Daten gearbeitet. Der genaue Schwerpunkt der Masterarbeit kann gerne individuell abgestimmt werden.
Was Du bei uns tust
Du verfasst Deine Masterarbeit bei uns zum hochrelevanten Thema »Einsatz von Machine Learning Verfahren und XAI zur Analyse von Herzgeräuschen«. Dabei profitierst Du von unserer Unterstützung und unserem reichen Erfahrungsschatz.
Die nachfolgenden Aufgaben dienen als erste Ideensammlung und sind nicht als starre Vorgaben zu verstehen. Die finale Ausarbeitung des Themas erfolgt individuell, basierend auf Deinen persönlichen Interessen und in enger Abstimmung mit dem betreuenden Dozenten.
- Recherche von State-of-the-Art Lösungen im Machine Learning Umfeld
- Systematische Exploration von Audio-Daten
- Entwicklung und Evaluation von Machine Learning Pipelines (Vorverarbeitung, Modellauswahl, Training und Vergleich verschiedener Modelle) zu ausgewählten Fragestellungen im Healthcare-Breich
- Untersuchung von Einflussfaktoren auf Modell-Güte und -Entscheidungen, z. B. durch Korrelationsanalysen und Explainable AI
Was Du mitbringst
- Ein laufendes Masterstudium in Data Science, Informatik, Medizininformatik, Medizintechnik, Angewandte Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Grundlegende Kenntnisse von Methoden des Supervised Machine Learnings
- Erstes Know-how im Umgang mit Python
- Interesse am Gesundheitswesen der Zukunft und dem Themenfeld Explainable AI
- Fähigkeit zur selbstständigen wissenschaftlichen Arbeit sowie ein analytischer, lösungsorientierter Arbeitsstil
- Gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
Was Du erwarten kannst
- Zukunftsgestaltende Tätigkeiten an der Schnittstelle von Wissenschaft und Wirtschaft
- Die Möglichkeit, Deine Masterarbeit zu einem bedeutsamen und zukunftsweisenden Thema zu verfassen
- Arbeit in einem aufgeschlossenen und engagierten Team mit offener Atmosphäre und flachen Organisationsstrukturen
- Viel Freiraum zur Gestaltung und Umsetzung eigener innovativer Ideen
- Vollständige Remote-Möglichkeit: Du kannst Deine Masterarbeit auch komplett Remote verfassen. Nur zum Abholen und Zurückgeben der Hardware und Smartcard müsstest Du je 1x zu uns ins Institut nach Dortmund kommen
- Persönliche Betreuung und Unterstützung, wobei Du von unserem großen Wissenspool profitierst
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die Stelle ist zunächst auf 6 Monate befristet. Es wird keine Vergütung gezahlt, sondern nur die Betreuung und Unterstützung für Deine Masterarbeit angeboten.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Dein Interesse geweckt?
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Dortmund, Nordrhein-Westfalen, Deutschland Smart Mechatronics GmbH VollzeitMasterarbeit - KI-gestützte Security-AnalyseDortmund, KölnJob-ID: 545 | Veröffentlicht: 2023-05-02 | Karriere-Level: Abschlussarbeit | Vertragsart: unbefristetTo Do'sEntwickle gemeinsam mit unseren Kunden innovative Geschäftsmodelle und Ökosysteme im Umfeld von Smart Services & Products und sorge für die technologische Umsetzung.Helfe bei der...
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