Promovendus klinisch redeneren en AI: leren in een gesimuleerde zorgwereld

Klinisch redeneren is de kern van het artsenvak: het vermogen om uit het patiëntverhaal, de uitgevraagde klachten, het lichamelijk onderzoek en onderzoeksuitslagen de juiste diagnose en het juiste plan te destilleren. Het is geen losse vaardigheid, maar een samenspel van veel onderdelen: fundamentele (bio)medische kennis, het verzamelen van informatie, het afwegen van diagnoses en het opstellen van beleid. Tijdens de coschappen leren geneeskundestudenten dit door te observeren, te oefenen met medestudenten en simulatiepatiënten, maar bovenal door dit daadwerkelijk uit te voeren bij de patiënt. Maar juist die leeromgeving staat onder druk. Door o.a. hoge werkdruk, fusies van ziekenhuizen, beperkte financiële ruimte, uitplaatsing naar zelfstandige behandelcentra (ZBC’s) en verplaatsing van zorg naar de eerste lijn neemt de opleidingscapaciteit van coassistenten af. Daardoor is het voor coassistenten steeds lastiger om voldoende, gevarieerde en veilige oefenmomenten met echte patiënten te krijgen. Terwijl we juist die momenten nodig hebben om artsen goed op te leiden in klinisch redeneren.

Simulatie en virtuele patiënten bieden een veelbelovend alternatief om studenten in de geneeskundeopleiding voor te bereiden op het zelfstandig zien van patiënten: studenten kunnen op hun eigen niveau veilig oefenen met een breed scala aan casuïstiek, zonder risico voor patiënten, en met directe feedback. AI maakt dat nu schaalbaar. Denk aan taalmodellen die realistische patiëntcasuïstiek genereren op maat van de student, die als virtuele patiënt een anamnese kan laten afnemen, of die als tutor kan meedenken en feedback geven op het redeneerproces zelf. Maar belangrijke vragen zijn nog onbeantwoord. Welke onderdelen van klinisch redeneren leer je goed in welke vorm van simulatie (van een virtuele patiënt achter een scherm, een simulatiepatiënt van vlees en bloed, tot een teamsimulatie met acteurs), en welke leer je het best bij een ‘echte’ patiënt? Hoe realistisch en betrouwbaar is de met behulp van AI gegenereerde casuïstiek? En hoe zorgen we dat studenten zowel leren klinisch redeneren mét AI als zélf kritisch blijven redeneren? Daar ga jij als promovendus onderzoek naar doen.

• Je exploreert de literatuur op de huidige state-of-the-art rond bovenstaande onderwerpen.
• Je schrijft een algemeen onderzoeksplan en plannen voor deelstudies met bijbehorende ethische goedkeuringen.
• Je onderzoekt welke onderdelen van klinisch redeneren (zoals het toepassen van fundamentele kennis, het verzamelen van informatie, het afwegen van diagnoses en het formuleren van beleid) zich lenen voor welke vorm van simulatie, en welke taken juist de echte patiënt vragen.
• Je onderzoekt hoe AI, zoals LLM-gebaseerde chatbots, kan helpen bij het genereren van realistische casuïstiek op maat, het simuleren van patiënten en het geven van feedback op het redeneerproces, en hoe betrouwbaar en onderwijskundig effectief dat is.
• Je werkt hierbij samen met docenten en studenten, bijvoorbeeld in het Klinisch Trainingscentrum, de Living Library en de studentenpoli. Samen met onderwijskundigen en docenten in het Amsterdam UMC die al ervaring opdoen met LLM-gebaseerde chatbots in het onderwijs, ontwikkel en evalueer je (pilot)onderwijs voor coassistenten.
• Je verzamelt en analyseert data uit onder andere experimentele studies, met kwalitatieve en kwantitatieve methoden, en interpreteert de bevindingen in de context van het medisch onderwijs.
• Je schrijft wetenschappelijke artikelen voor (inter)nationale tijdschriften en brengt de resultaten uiteindelijk samen in jouw proefschrift.
• Je presenteert jouw bevindingen op nationale en internationale congressen en bouwt zo aan een sterk academisch profiel en netwerk.
• Je volgt onder andere cursussen vanuit de Doctoral School Amsterdam UMC die aansluiten bij het project en bij jouw eigen ambities, en krijgt de mogelijkheid om ervaring op te doen in het verzorgen van onderwijs en het begeleiden van studenten.

• Je treedt in dienst bij Amsterdam UMC Research BV. De startdatum is zo snel mogelijk.
• Een contract voor de duur van 12 maanden, met de intentie te verlengen tot een totaal van vier jaar. Voor deze vacature geldt de Richtlijn Promovendi.
• Inschaling in salarisschaal OIO: € 3.217 tot € 4.077 bruto bij een fulltime dienstverband (afhankelijk van ervaring). Artsen worden ingeschaald in salarisschaal 10: € 3.724 tot € 5.867 bruto bij een fulltime dienstverband (afhankelijk van ervaring). Daarnaast ontvang je 8,3% eindejaarsuitkering. Bereken hier jouw netto salaris.
• Vakantie-uren: 194,4 uur per jaar bij een fulltime dienstverband en de mogelijkheid om uren bij te sparen.
• 100% OV-vergoeding. Kom je lopend, fietsend of met de auto? Dan ontvang je een vergoeding van €0,21 per km (voor de auto geldt een maximum van 40 km enkele reis).
• Kom je op de fiets? Maak gebruik van onze goede fietsregeling.
• Pensioenopbouw bij BeFrank, een modern, begrijpelijk en eerlijk geprijsd pensioen.

Bekijk deze video met meer informatie over de indiensttreding bij Amsterdam UMC Research BV.

Je maakt deel uit van het team Onderzoek van Onderwijs binnen de Faculteit Geneeskunde VU. Daarnaast neem je actief deel aan het netwerk i.o. voor onderzoek van onderwijs binnen Amsterdam UMC.

Amsterdam UMC Research BV
Amsterdam UMC Research BV ondersteunt wetenschappelijk onderzoek zonder winstoogmerk. Hiermee voorzien we onderzoekers in alles wat ze nodig hebben om te kunnen excelleren. Zo bieden onze principal investigators (PI's) en projectleiders begeleiding op het gebied van projectbeheer, finance en human resources. Bij medisch-wetenschappelijke onderzoeksprojecten wordt daarnaast ook ondersteuning op juridisch vlak geboden.

Bekijk de video voor meer informatie.

Let op: voeg bij je sollicitatie ook jouw publicatielijst mee aan het einde van jouw motivatiebrief of cv (indien relevant).

De eerste ronde sollicitatiegesprekken starten in de week van 26 oktober. Deze gesprekken worden gehouden met de vice-decaan onderwijs FdG VU en het hoofd onderzoek van onderwijs FdG VU.

Heb je nog vragen? Voor inhoudelijke informatie over deze vacature kun je terecht bij Martine de Bruijne, vice-decaan onderwijs FdG VU, via mc.debruyne@amsterdamumc.nl.

Een referentiecheck en screening kunnen onderdeel zijn van de procedure. Kom je bij ons in dienst, dan vragen we voor een aantal functiegroepen standaard een VOG (Verklaring Omtrent Gedrag). Bekijk wat het inhoudt en of het voor jouw functie van toepassing is.

Interne kandidaten krijgen, bij gelijke geschiktheid, voorrang op externe kandidaten.

Acquisitie naar aanleiding van deze vacature wordt niet op prijs gesteld.