Arts-onderzoeker kleine niertumoren

Kleine niertumoren worden steeds vaker bij toeval ontdekt. Een deel blijkt goedaardig en veel kwaadaardige tumoren groeien langzaam. Hoewel een deel van deze tumoren goedaardig is en veel kwaadaardige tumoren slechts langzaam groeien, krijgen patiënten nu vaak jarenlang hetzelfde intensieve controleschema met regelmatige scans. Dat leidt mogelijk tot onnodige belasting voor patiënten en zorg. Binnen dit project onderzoeken we hoe we patiënten gerichter kunnen volgen. Door beeldvorming, klinische gegevens en moderne AI-technieken te combineren, willen we beter voorspellen welke tumoren weinig risico vormen en welke juist extra aandacht nodig hebben. Daarmee leggen we de basis voor meer gepersonaliseerde zorg bij patiënten met kleine niertumoren. Als arts-onderzoeker lever je een belangrijke bijdrage aan dit onderzoek. Je bouwt voort op een beschikbaar patiëntencohort van ongeveer 400 patiënten die in het UMCG zijn behandeld of gecontroleerd vanwege een kleine niertumor. Je verzamelt en beoordeelt radiologische beelden en klinische gegevens, tekent tumoren in op de scans en koppelt de beeldvorming aan relevante uitkomsten, zoals pathologie en het klinische beloop. Daarmee ontwikkel je een hoogwaardige, klinisch gevalideerde onderzoeksdatabase. Samen met radiologen, urologen en AI-onderzoekers leg je daarmee de basis voor de ontwikkeling en evaluatie van AI-modellen die onderscheid kunnen maken tussen goedaardige en kwaadaardige niertumoren en verschillende typen niercelcarcinoom. Je hoeft hiervoor niet te kunnen programmeren. Juist jouw medische kennis en klinische blik zijn essentieel om de kwaliteit en betrouwbaarheid van de onderzoeksgegevens te waarborgen. Het project wordt gefinancierd door het Kanker Researchfonds (KRF) van het UMCG en heeft een looptijd van tien maanden. Je krijgt daarnaast de mogelijkheid om actief bij te dragen aan de wetenschappelijke interpretatie van de eerste onderzoeksresultaten en het schrijven van een publicatie, met de mogelijkheid tot coauteurschap afhankelijk van je wetenschappelijke bijdrage.

- Je bent basisarts. - Je hebt affiniteit met radiologie of urologie; bij voorkeur heb je interesse in AI. - Je hebt wetenschappelijke drive en werkt graag mee aan het publiceren van de resultaten. - Je werkt nauwkeurig, gestructureerd en zelfstandig. - Je beheerst het Nederlands minimaal op C1-niveau, omdat je Nederlandstalige verslagen moet kunnen interpreteren. - Je spreekt en schrijft goed Engels. - Ervaring met wetenschappelijk onderzoek of het opbouwen van onderzoeksdatabases, bijvoorbeeld in REDCap, is een pre. - Ervaring met programmeren of AI is niet nodig.