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

Au Fraunhofer Institute for Software and Systems Engineering ISST à Dortmund, nous sommes des pionniers de la recherche appliquée de pointe, dédiés à améliorer la transformation numérique à travers l'Europe. Notre objectif est de maximiser le potentiel des données, d'établir des normes pour une économie des données équitable et de permettre une gestion souveraine des données dans divers secteurs, y compris la mobilité, l'industrie et les soins de santé. Notre mission est d'innover pour un avenir durable dans la société et l'économie, tant en Allemagne qu'en Europe.

Dans notre département des soins de santé, nous explorons la prochaine génération de technologies logicielles pour les solutions de santé basées sur les données. Cela comprend le développement d'espaces de données de santé interopérables et d'applications qui optimisent les processus cliniques et améliorent les applications de santé mobiles et les algorithmes thérapeutiques. Notre vision s'étend aux processus de soins de santé basés sur les données et à la médecine de précision en boucle fermée, en particulier dans des domaines tels que l'échange d'informations sur la santé, les Applications et l'Analytique de Santé, et les Écosystèmes de Données Personnelles.

Un exemple passionnant de notre travail est l'analyse automatisée des sons cardiaques, qui repose généralement fortement sur l'évaluation subjective des professionnels de la santé. En intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique, nous visons à fournir une analyse objective qui soutienne et améliore les diagnostics médicaux.

L'objectif de cette thèse est d'utiliser l'apprentissage automatique et l'IA explicable (XAI) pour améliorer l'analyse des sons cardiaques, pouvant impliquer la détection de la position du stéthoscope et la reconnaissance des sons systoliques/diastoliques en utilisant le XAI pour illustrer les résultats. Ce projet utilisera des données publiques, librement accessibles, avec des domaines spécifiques d'intérêt adaptés à vos préférences.

Vous rédigerez votre thèse sur le sujet « Application de l’apprentissage automatique et du XAI dans l'analyse des sons cardiaques », bénéficiant de notre soutien et de notre expertise approfondie. Votre projet comprendra :

• La recherche de solutions d'apprentissage automatique à la pointe de la technologie.
• L'exploration systématique de l'évaluation des données audio.
• Le développement et l'évaluation des pipelines d'apprentissage automatique adaptés au secteur de la santé.
• L'analyse des facteurs influençant la qualité et les décisions du modèle, potentiellement à l'aide de l'IA explicable.

Inscrit dans un programme de Master en Science des Données, Informatique, Informatique Médicale, Technologie Médicale, ou un domaine pertinent. Vous devriez avoir :

• Une connaissance de base des techniques d'apprentissage automatique supervisé.
• Une première expérience pratique avec Python.
• Un fort intérêt pour l'avenir des soins de santé et l'IA explicable.
• La capacité à travailler de manière indépendante et orientée vers les solutions.
• Une maîtrise de l'allemand et de l'anglais, à l'écrit comme à l'oral.

Vous aurez l'opportunité de rédiger votre thèse sur un sujet significatif et orienté vers l'avenir, à l'intersection de la science et de l'industrie. Travaillez au sein d'une équipe ouverte et dédiée, avec de grandes libertés pour développer et mettre en œuvre des idées innovantes. Ce poste inclut l'option de travailler entièrement à distance, les visites à notre institut à Dortmund étant uniquement nécessaires pour les tâches administratives initiales et