Klinisk Farmakologisk Afdeling, Bispebjerg og Frederiksberg Hospital

I samarbejde med Datalogisk Institut (Københavns Universitet) og Pionercentret for Kunstig Intelligens

Vil du bruge dine data science-kompetencer til at forbedre patientsikkerheden?

Vi søger en ambitiøs og motiveret kandidat til en fireårig ph.d.-stilling, hvor du bliver en del af et dynamisk, tværfagligt miljø i krydsfeltet mellem klinisk farmakologi og machine learning. Her får du mulighed for at arbejde med unikke danske sundhedsdata og udvikle metoder, der kan få direkte betydning for, hvordan patienter behandles medicinsk og beskyttes mod potentielle bivirkninger.



Om projektet

Som Ph.d.-studerende vil du have din daglige gang på Klinisk Farmakologisk Afdeling, Bispebjerg og Frederiksberg Hospital (BFH), med tæt samarbejde med Datalogisk Institut på Københavns Universitet (DIKU) og Pionercentret for Kunstig Intelligens. Projektet er knyttet til nationale forskningsinitiativer som PHAIR (www.phair.dk).

Du kommer til at udvikle og anvende state-of-the-art machine learning-metoder til at:

• Kvantificere forekomsten af kendte bivirkninger via landsdækkende sundhedsregistre
• Udvikle prædiktive modeller for individuel risikovurdering i særlige patientgrupper
• Bidrage til ML-løsninger, der kan understøtte lægemiddelrådgivning og patientbehandling i realtid

Projektet inkluderer desuden arbejde med kausal inferens i højdimensionelle embeddings af sundhedsdata, og du vil få adgang til moderne GPU-datacentre, herunder Gefion (>1500 H100 GPU’er).



Arbejdsopgaver

Stillingen kombinerer forskning med klinisk datadrevet udvikling:

Forskningsdelen (ca. 70 %):

• Udvikling af nye machine learning-metoder og AI-modeller
• Analyse af nationale sundhedsdata og registre
• Deltagelse i internationale forskningsaktiviteter og evt. udlandsophold

Drifts- og udviklingsdelen (ca. 30 %):

• Udvikling og vedligeholdelse af AI- og sprogmodeller til klinisk brug
• Undervisning og sparring med kolleger i brugen af AI og sundhedsdata
• Bidrag til afdelingens løbende projekter i samarbejde med klinikere og forskere

Efter 6–12 måneder indskrives du på ph.d.-skolen ved KU og følger et klassisk treårigt ph.d.-forløb.

Vejledere:

• Hovedvejleder: Professor og overlæge Espen Jimenez-Solem (BFH)
• Medvejleder: Professor Mads Nielsen (DIKU/Pionercentret)

Du vil have daglig base på Bispebjerg Hospital, men også være en aktiv del af forskningsgruppen på Pionercentret

Hvorfor er dette en unik mulighed?

• Adgang til et af verdens mest komplette og sammenhængende sundhedsdatagrundlag
• Arbejde i skæringspunktet mellem klinisk farmakologi, AI og sundhedsdata
• Mulighed for, at dine modeller får direkte indflydelse på patientbehandling og sikkerhed
• Deltagelse i internationale forskningsmiljøer og mulighed for udlandsophold
• Adgang til state-of-the-art GPU-beregningsinfrastruktur og banebrydende AI-projekter
• En afdeling, hvor AI og tværfagligt samarbejde er en integreret del af hverdagen

Hvem er du?

Vi forestiller os, at du:

• Har en kandidatgrad (f.eks. cand.scient., cand.polyt., MSc) inden for datalogi, matematik, statistik eller beslægtede områder
• Har stærke programmeringsfærdigheder, især i Python
• Har erfaring med moderne machine learning og gerne kendskab til causal inference
• Motiveres af at løse komplekse problemstillinger indenfor sundhed

Vi tilbyder

• En fuldt finansieret fireårig ph.d.-stilling med kombination af forskning og udviklingsopgaver
• Et inspirerende miljø med tæt samarbejde mellem klinikere, data scientists og forskere
• Mulighed for udlandsophold og deltagelse i internationale projekter
• Adgang til unikke nationale sundhedsdata og førende AI-forskningsmiljøer
• Moderne beregningsinfrastruktur til træning og afprøvning af avancerede modeller

Ansættelse efter gældende overenskomst



Praktiske oplysninger

Ansøgningsfrist: 26. september 2025

Tiltrædelse: Snarest muligt derefter

Sted: Klinisk Farmakologisk Afdeling, Bispebjerg og Frederiksberg Hospital

Kontakt:

• Professor og overlæge Espen Jimenez Solem (BFH): espen.jimenez.solem@regionh.dk. Tlf.: 38635934
• Professor Mads Nielsen (KU): madsn@di.ku.dk. Tlf.: 24600599

Ansøgning, CV, karakterer og relevante bilag sende via linket Søg Job