Promovendus anesthesiologie / data science

Met behulp van zorgdata, bestaande PK-PD-modellen en AI/Machine Learning-technieken willen wij een applicatie ontwikkelen die een gepersonaliseerde dosis propofol voorschrijft.

Dit ga je doen

Propofol is al decennialang het meest gebruikte middel voor de inductie van algehele anesthesie. Desondanks is de juiste individuele dosis voor diepe slaap zonder cardiovasculaire bijwerkingen nog onbekend. Er bestaan PK-PD-modellen voor het hypnotische effect, maar de bijwerkingen worden door andere modellen voorspeld. Daarom schatten anesthesiologen de dosis op basis van hun ervaring, waardoor bijwerkingen zoals hypo- en hypertensie na inductie vaak voorkomen (25%). Door het combineren van bestaande PK-PD-modellen voor de hypnotische en hemodynamische effecten van propofol en het verbeteren van het model met gegevens uit elektronische patiëntendossiers (EPD), kan hypotensie of hypertensie worden voorkomen, terwijl tegelijkertijd voldoende hypnose wordt bereikt.

In deze multicenter cohortstudie gebruik je AI/ML-technieken om retrospectieve EPD-data van operatiepatiënten te analyseren en de bestaande PK-PD-modellen te verrijken en optimaliseren. Vervolgens test je in een prospectief voor-na onderzoek het effect van real-time ondersteuning bij het doseren van propofol op basis van het geoptimaliseerde model.

Het betreft een tijdelijke aanstelling voor drie jaar, en je wetenschappelijke werk zal uiteindelijk leiden tot een te verdedigen proefschrift.

Hier ga je werken

Je komt te werken op de Afdeling Anesthesiologie van het UMC Utrecht. Deze Afdeling verricht (top)klinische zorg, onderwijs en wetenschappelijk onderzoek op het gebied van perioperatieve zorg en anesthesiologie. Het onderzoek richt zich op perioperatief risicomanagement en monitoring binnen het strategisch programma ‘Circulatory Health’ van het UMC Utrecht. Er wordt nauw samengewerkt met het Julius Centrum, de Afdeling Digital Health van het UMC Utrecht, de Afdeling Anesthesiologie van het UMC Groningen en het University Health Network in Toronto (Canada).

Dit neem je mee

• Je hebt een master in bio- of medisch-farmaceutische wetenschappen, farmacie, pharmaceutical modelling, model-based drug development, of een gelijkwaardige opleiding.
• Je hebt interesse in het ontwikkelen van ML-algoritmen en PK-PD-modellen voor klinisch gebruik.
• Je bent enthousiast, gedreven en leergierig en wilt onderscheidend en relevant onderzoek doen.
• Je hebt goede organisatorische vaardigheden, probleemoplossend vermogen, en je bent doortastend en ondernemend.
• Ervaring met het ontwikkelen van software (bijv. R, Python) is een pré.
  Affiniteit met (wetenschappelijk) schrijven is een pré.

Heb je vragen en wil je meer weten over dit onderzoek of onderzoeksproject? Dan kan je contact opnemen met Wilton van Klei via contactinformatie of met Richard Bartels via contactinformatie . 

Dit bieden we jou

• Een salaris tussen de € 3493 en € 5504 bruto per maand (schaal 10), op basis van een fulltime dienstverband (36 uur).  
• Een arbeidsovereenkomst voor de duur van het onderzoek (3 jaar)
• Eindejaarsuitkering van 8,3% en vakantietoeslag van 8%.  
• Gunstige pensioenregeling bij ABP: wij betalen 70% van de premie.  
• Reis je met het OV naar je werk? Bij meer dan 7 km enkele reis krijg je deze kosten 100% vergoed. Kom je lopend, fietsend of met de auto? Dan krijg je een vergoeding van € 0,18 per km (tot max. 40 km enkele reis met de auto).  
• Mogelijkheden om jezelf persoonlijk en op werkgebied te blijven ontwikkelen. 
• Cao à la carte: kies extra arbeidsvoorwaarden in ruil voor brutosalaris, zoals voor de aanschaf van een fiets, vergoeding van je internetabonnement en lidmaatschappen.