Masterarbeit »Einsatz von Machine Learning Verfahren und XAI zur Analyse von Herzgeräuschen«

En el Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Software y Sistemas ISST en Dortmund, somos pioneros en investigaciones de vanguardia aplicada, dedicados a mejorar la transformación digital en toda Europa. Nuestro enfoque está en maximizar el potencial de los datos, establecer estándares para una economía de datos justa y habilitar la gestión soberana de datos dentro de varios sectores, incluyendo la movilidad, la industria y la salud. Nuestra misión es innovar para un futuro sostenible en la sociedad y la economía tanto dentro de Alemania como en toda Europa.

En nuestro departamento de Salud, estamos explorando la próxima generación de tecnologías de software para soluciones de salud basadas en datos. Esto incluye desarrollar espacios de datos de salud interoperables y aplicaciones que optimicen los procesos clínicos y mejoren las aplicaciones de salud móvil y los algoritmos terapéuticos. Nuestra visión se extiende a procesos de salud basados en datos y medicina de precisión de circuito cerrado, particularmente en áreas como Intercambio de Información de Salud, Aplicaciones y Analíticas de Salud, y Ecosistemas de Datos Personales.

Un ejemplo emocionante de nuestro trabajo es el análisis automatizado de sonidos cardíacos, que típicamente depende en gran medida de la evaluación subjetiva de los profesionales de la salud. Al integrar algoritmos de Aprendizaje Automático, nuestro objetivo es proporcionar un análisis objetivo que respalde y mejore los diagnósticos médicos.

El objetivo de esta tesis es utilizar Aprendizaje Automático y IA Explicable (XAI, por sus siglas en inglés) para mejorar el análisis de sonidos cardíacos, posiblemente involucrando la detección de la posición del estetoscopio y la reconocimiento de sonidos sistólicos/diastólicos utilizando XAI para ilustrar los hallazgos. Este proyecto utilizará datos públicos, accesibles libremente, con áreas específicas de enfoque ajustadas a tus intereses.

Desarrollarás tu tesis sobre el tema "Aplicación del Aprendizaje Automático y XAI en el Análisis de Sonidos Cardíacos", beneficiándote de nuestro apoyo y amplia experiencia. Tu proyecto involucrará:

• Investigar las soluciones de Aprendizaje Automático de última generación.
• Explorar la evaluación sistemática de datos de audio.
• Desarrollar y evaluar tuberías de Aprendizaje Automático adaptadas a la salud.
• Analizar los factores que influyen en la calidad del modelo y las decisiones, utilizando potencialmente IA Explicable.

Inscrito en un programa de Maestría en Ciencia de Datos, Informática, Informática Médica, Tecnología Médica o un campo relevante. Deberías tener:

• Conocimientos básicos de técnicas de Aprendizaje Automático Supervisado.
• Experiencia práctica inicial con Python.
• Un fuerte interés en el futuro de la salud y la IA Explicable.
• La capacidad de trabajar de manera independiente y orientada a soluciones.
• Proficiencia en alemán e inglés, tanto escrito como hablado.

Tendrás la oportunidad de escribir tu tesis sobre un tema significativo y orientado al futuro en la intersección de la ciencia y la industria. Trabaja dentro de un equipo abierto y dedicado con jerarquías planas, disfrutando de amplia libertad para desarrollar e implementar ideas innovadoras. Esta posición incluye la opción de trabajar completamente a distancia, siendo necesarias visitas a nuestro instituto en Dortmund solo para tareas administrativas iniciales y finales. Te beneficiarás de la supervisión personal y el acceso a nuestro extenso conocimiento.

La Fraunhofer-Gesellschaft está comprometida con promover una diversa gama de habilidades dentro de nuestra fuerza laboral y da la bienvenida a las solicitudes independient