BMBF Grant Approved – Open PhD Position for AddIChron Project
Im Rahmen des Forschungsprojekts “AddIChron – Akzeptanz digitaler, datenbasierter Interventionen für chronische Erkrankungen am Beispiel Typ-2-Diabetes”, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), wird zum nächstmöglichen Termin
1 Promotionsstelle (E13 TV-L, 100%) im Umfang von 24 Monaten
ausgeschrieben. Bewerbungsschluss ist der 31. August 2022.
Hintergrund des Projekts
Die Versorgung chronischer Erkrankungen stellt angesichts des demografischen Wandels eine der größten Herausforderungen für das Gesundheitswesen dar. Als Gegenmaßnahme werden digitale Assistenzsysteme zur Aufklärung von Patient:innen, Behandlungsunterstützung und Nachsorge eingesetzt. Jedoch passen sich solche Systeme bisher zu wenig an individuelle Patient:innenbedürfnisse an, worunter ihre Akzeptanz leidet.
Im Projekt AddIChron soll daher am Beispiel eines Chatbot-basierten Diabetes-Assistenten erforscht werden, welche Potentiale und Grenzen für eine patient:innenzentrierte Individualisierung digitaler Anwendung bestehen. Zu diesem Zweck werden neben den in der Patient:innen-Chatbot-Interaktion erfragten Informationen auch Vitaldaten einbezogen, deren Erhebung über Wearables (z. B. Fintnesstracker) oder Diabetes-spezifische Geräte (z. B. Blutzuckermessgerät) erfolgt. Die Auswertung der Daten erfolgt mithilfe moderner, interpretierbarer Machine-Learning-Verfahren, um automatisiert Muster und Trends zu erkennen, die in leicht verständlicher Form für eine individualisierte Mensch-Maschinen-Interaktion zur Verfügung gestellt werden können. Patient:innen sollen so in ihrer individuellen Lebenssituation mit den richtigen Informationen versorgt und zu gesundheitsförderlichem Verhalten animiert werden. Im Projekt wird ein Demonstrator entwickelt, der in einer umfangreichen Studie im klinischen Umfeld unter ethischen und medizinischen Gesichtspunkten evaluiert wird.
Die innovative Kombination von niedrigschwelliger Chatbot-basierter Kommunikation und Vitaldaten-Tracking sowie deren analytische Auswertung mittels moderner Machine-Learning-Verfahren birgt auch über Diabetes hinaus großes Potential, chronisch erkrankten Menschen bei der Bewältigung ihres Alltags zu unterstützen und so eine bessere Versorgung zu gewährleisten.
Beim Forschungsprojekt handelt es sich um eine Verbundprojekt in Kooperation mit der DOCYET GmbH (Verbundkoordinator), Thryve / mHealth Pioneers GmbH, der Leuphana Universität Lüneburg sowie dem Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden.
Ihr Profil:
- Hochschulabschluss (Diplom/Master) in einem für das Projekt einschlägigen Studiengang, z. B. Wirtschaftswissenschaften, Sozialwissenschaften, (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, Mathematik, Data Science oder verwandte Disziplinen mit einem Notendurchschnitt von mindestens gut und dem Ziel der Promotion
- Erste (studentische) Erfahrungen im Bereich des wissenschaftlichen Arbeitens und der Anwendung quantitativer, qualitativer und gestaltungsorientierter Forschungsmethoden
- Praktische Erfahrung mit Werkzeugen und Programmierungssprachen zur Durchführung von Datenanalysen und KI-Modellentwicklungen (idealerweise Python)
- Leidenschaft, Spaß und Interesse an der Lösung von wissenschaftlichen Fragestellungen im Kontext von KI, Data Science und Business Analytics
- Ein hohes Maß an Verantwortungsbewusstsein, Selbstdisziplin, Struktur, Pioniergeist und Teamfähigkeit
- Offenheit gegenüber der Zusammenarbeit mit Partnern aus Wissenschaft und Praxis, um reale Probleme zu lösen
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
Wir bieten:
- Aktive Beteiligung an einem zukunftsträchtigen und interdisziplinären Forschungsgebiet an der Schnittstelle zwischen innovativer Algorithmenentwicklung und sozio-technischer, nutzerzentrierter Anwendung und Evaluation
- Ein kumulatives Dissertationsprojekt mit einem strukturierten Promotionsprogramm und der Möglichkeit zur Ausbildung von Zusatzqualifikationen durch ein breites Angebot der FAU Erlangen-Nürnberg (z. B. über das Fortbildungszentrum Hochschullehre FZBHL)
- Arbeiten in einem jungen Team und einem gesunden Arbeitsumfeld mit gleichgesinnten, motivierten und ehrgeizigen Nachwuchswissenschaftler/innen, die auf Augenhöhe forschen und gemeinsam Ergebnisse in renommierten Journalen einreichen
- Einbettung in Deutschlands größtem Wirtschaftsinformatik-Institut am Standort Nürnberg mit insgesamt 14 Professuren und einem Zugang zu einem internationalen Netzwerk von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern für einen interdisziplinären Austausch
- Möglichkeit zur Teilnahme an internationalen Konferenzen für den fachlichen Austausch sowie zur Erweiterung des akademischen Netzwerks
Bewerbungsverfahren
Wir haben uns das Ziel gesetzt, den Anteil der Frauen in Forschung und Lehre zu erhöhen und ermutigen daher ausdrücklich qualifizierte Wissenschaftlerinnen zur Bewerbung. Frauen werden bei gleichwertiger Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt. Die Universität setzt sich für die Beschäftigung schwerbehinderter Menschen ein. Daher werden schwerbehinderte Bewerber/innen bei entsprechender Eignung bevorzugt berücksichtigt. Auf die Vorlage von Lichtbildern/Bewerbungsfotos verzichten wir ausdrücklich und bitten daher, hiervon abzusehen.
Zur Bewerbung fassen Sie bitte die folgenden Unterlagen in einem PDF-Dokument zusammen und übermitteln diese per E-Mail an die untenstehenden Kontaktadressen:
- Kurzes Motivationsschreiben
- Ausführlicher tabellarischer Lebenslauf
- Kopien der Abschlusszeugnisse
- eine akademische Arbeitsprobe (z. B. Seminararbeit oder Ausschnitt aus einer Abschlussarbeit, maximal 25 Seiten)
Ansprechpartner:
Prof. Dr. Patrick Zschech (patrick.zschech@fau.de)
Prof. Dr. Mathias Kraus (mathias.kraus@fau.de)