Schwarzes Brett
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Bekanntmachungen
Letztes MD Stipendium GRK 2338
Bis zum 30.6 habt ihr noch Gelegenheit, euch für folgendes Stipendium zu bewerben:
MD position (w/m/d) - P07 Exploring the impact of airborne toxins and viral infections on COPD progression
Alle Infos findet ihr hier:
https://www.grk2338.med.uni-muenchen.de/open-positions/index.html
Mit dieser App kannst Du 9 ½ Tage ( = 9 ½ Monate Schwangerschaft) testen, wie Du Dich in einer fiktiven Schwangerschaft verhalten solltest, um die Gesundheit Deines Kindes zu fördern.
Die App hat drei Bereiche:
- Lebensstilfaktoren (Ernährung, Sport, Stress, Alkohol, Schlaf)
- Wissensfragen zur Entwicklung des Kindes im Mutterleib & zu Alkoholeffekten auf das Kind
- Fragen zu Entscheidungen gegen Alkohol in sozial schwierigen Situationen
Das Ausfüllen der App dauert täglich max. 3 Minuten. Nimm teil und lerne etwas Lebenswichtiges für Dich selbst und für Deine zukünftigen Patient:innen!
Hol Dir die App kostenfrei im Apple Store oder Google Play Store. Deine Dateneingabe ist vollständig anonym. Um loszulegen, nutze den Zugangscode 3224573644
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Stellenangebote
Unser Angebot:
- Direkter Patientinnenkontakt, selbstständig durchzuführende Aufgaben
- Großes Teams aus ÄrztInnen, Hebammen und MFAs
- Einarbeitung und Begleitung Ihrer Aufgaben (Empfang, Terminvereinbarung und Sprechstundenhilfe)
- Guter Einblick in die Schwangerenvorsorge und die Betreuung von Risikoschwangerschaften
- Flexible Arbeitszeiten (mind. 4h zwischen 8-16 Uhr)
- Stundenlohn: 12,41 Euro
Unsere Anforderung:
- Freundliches Auftreten
- Zuverlässigkeit und Verantwortungsbewusstsein
- Grundkenntnisse bei Blutentnahme
- Grundkenntnisse KAS
Ansprechpartner für Rückfragen und Ihre Bewerbung: Frau Diana Bichler
Email: diana.bichler@med.uni-muenchen.de
Bewerbungen bitte an folgende email: mecum.skills@med.uni-muenchen.de
Wir suchen 2-4 Studierende, die gern uns als Peergroup teacher im PädSimTrain, bei der technischen Betreuung des BBN-Seminars und des Kinderuntersuchungskurses mit Vorschulkindern unterstützen. Alle Kurse sind am Campus Innenstadt.
Der neuropädiatrische Kinderuntersuchungskurs ist eine kleine Perle bei den Modul 5-Kursen. Er wird 2 x im Semester angeboten. Es kommen zwischen 12-14 Vorschulkinder, mit denen Studierende die Schulreifeuntersuchung üben können.
Alle Kinder, die nicht gerade untersucht werden, werden von Euch in Erste Hilfe, gesunde Ernährung, Impfungen, Körper/Skelett eingewiesen. Der Kurs geht von 08:00-13:00 Uhr inkl. Auf- und Abbau.
Wer administrativ noch mitwirken will, kann gern auch die Organisation des Kurses übernehmen. D.h. Terminabstimmung mit der Modul 5 Koordination, Terminvereinbarung mit den Kindergärten und Dozierenden.
Beim Simulationskurs PädSimTrain übernehmt Ihr die Einweisung und Anleitung der Studierenden (in der Regel max. 10 Studierende pro Gruppe) zum Üben an den verschiedenen Simulatoren (Säuglingsuntersuchung und schrittweise den Notfallkurs Säuglinge/Kleinkinder, Age guessing mit Medikation, IO+IV beim Kleinkind, Palpation).
Auf- und Abbau sowie Pflege der Simulatoren gehören mit zu Euren Aufgaben bei diesen beiden Kursen.
Je Simulationstrainingskurs sind es etwa 35 Slots pro Semester je 2 Stunden, die relativ kompakt in der ersten Semesterhälfte stattfinden sollen, Termine werden mit Euch zusammen festgelegt.
Beim BBN-Seminar unterstützt Ihr die Dozierenden vor Ort bei der Vorbereitung des Kurses, Aufzeichnung der kurzen Spielsequenz des Rollenspiels sowie Unterstützung bei der Auswertung des Videos im anschließenden Feedbackgespräch im Kurs.
In Summe sind es 14 Termine, wobei diese nur auf 8 Donnerstagsvormittage gelegt werden, die bereits 1-2 Jahre im Voraus feststehen.
Ihr habt Spaß am Peergroup teaching? Ihr seid gern dabei, wenn was Neues entsteht? Ihr könnt gut mit Kindern umgehen? Wer mag auch noch Orga-Aufgaben und trägt gern Verantwortung.
Dann meldet Euch bitte per E-Mail bei mir und schickt mir einen kurzen Lebenslauf zu.
Modul 5 - Lehrkoordination
Ines Joos, Tel. 089 - 4400 – 54623 / E-Mail: Modul5@med.uni-muenchen.de
Studentische Hilfskraft (m/w/d) im Studiendekanat Medizin ab sofort oder später gesucht
Du möchtest dich mit gesellschaftlich & medizinisch relevanten Themen auseinandersetzen? Oder doch lieber deiner Kreativität freien Lauf lassen? Vielleicht bist du aber eher Social media-affin? In jedem Fall ist die "Synapse" das Richtige für dich! In unserem Medizinermagazin kannst du in einem tollen Team aktiv mitentscheiden, wie du die Zeitschrift gestalten möchtest! Sei es in der Redaktion, Illustration, Social Media, Layout, Organisation etc. - wir freuen uns über jedes neue Mitglied unabhängig von der Erfahrung.
Du möchtest mehr erfahren?
Tritt unverbindlich unserer WhatsApp-Gruppe bei oder schreibe uns eine E-Mail an synapse.magazin@gmail.com . ;-) https://chat.whatsapp.com/LZwT16q7XL70D3pwMrjLpD
Das „NeuroVisionLab“ am Institut für Neuroimmunologie mit der neuroimmunologischen Ambulanz, sucht ab sofort eine studentische Hilfskraft (w/m/d) für die Unterstützung klinischer Forschungsprojekte.
Die optische Kohärenztomografie (englisch optical coherence tomography, OCT) ist ein Untersuchungsverfahren zur in vivo Visualisierung/Quantifizierung retinaler Pathologien („optische Biopsie“). In der Neuroimmunologie wollen wir damit retinale zelluläre/axonale Neurodegeneration darstellen.
Wir bieten
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- Flexibilität bei selbstständiger Zeiteinteilung
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- Selbstständiges Arbeiten nach kurzer Einarbeitung möglich
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- Expertise in einer modernen diagnostischen Methode in der Neurologie
Zum Aufgabenbereich gehören:
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- Selbstständige Durchführung von OCT-Untersuchungen und anderen Sehtests bei Kindern und Erwachsenen.
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- Weiterverarbeitung der erhobenen Daten (Datenbankpflege)
o Das Übertragen relevanter Parameter von dem Gerät in eine Excel-Tabelle o Eintragen von anderen ophthalmologischen Daten (z.B. Visus)
o Pflege der Excel-Tabelle mit relevanten klinischen Daten
Voraussetzungen:
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- Eingeschriebene(r) Student(in)
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- Interesse an klinischen Studien
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- Gute Deutschkenntnisse und Grundkenntnisse in Englisch in Wort und Schrift
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- Erfahrung im Umgang mit Excel und Datenbankpflege erwünscht
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- Freundliches und empathisches Auftreten gegenüber Patienten, Angehörigen, Pflegepersonal
und Ärzten
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- Sorgfältige und zuverlässige Arbeitsweise
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- Selbstständiges Arbeiten
Die Bezahlung erfolgt nach dem üblichen Tarif für studentische Hilfskräfte. Wir suchen jemanden, der bereit wäre bis max. 19 h/Woche (geringfügig beschäftigt) zu arbeiten und Interesse an einer längerfristigen Mitarbeit (> 1 Jahr) bei uns im Team hat. Ggf. besteht die Möglichkeit, ein Promotionsthema aus der Zusammenarbeit heraus zu entwickeln. Schwerbehinderte Bewerber (w/m/d) werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt.
Bei Fragen bzw. zur Bewerbung bitte ein Gesamt-PDF mit: kurzes Anschreiben, Lebenslauf, Abiturzeugnis, ggf. Physikumzeugnis (oder weitere Abschnitte) an: PD Dr. med. Joachim Havla, Joachim.Havla@med.uni-muenchen.de
Das Dekanat der Medizinischen Fakultät sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine:
Studentische Hilfskraft für bis zu 12 Stunden/Woche (m/w/d)
Ihr Aufgabenbereich: Unterstützung des Medical und Clinician Scientist Program (MCSP) und des Promotionsbüros bei administrativen und organisatorischen Aufgaben: Koordination von Begutachtungsverfahren und Veranstaltungen, Korrespondenz, Recherchetätigkeiten, Datenbankpflege, Websitebetreuung.
Unsere Anforderungen: Die Tätigkeit erfordert ein hohes Maß an Zuverlässigkeit, Genauigkeit und gewissenhaftem Arbeiten. Einwandfreie Deutsch- und Rechtschreibkenntnisse sind zwingend erforderlich, ebenso wie gute PC-Kenntnisse.
Unser Angebot: Flexibler Arbeitseinsatz nach Absprache und interessante, wechselnde Tätigkeiten, gute Arbeitsatmosphäre, flexible Arbeitszeiten, gerne längerfristig, € 12 pro Stunde (Erhöhung nach Einarbeitung möglich).
Ihr Arbeitsplatz befindet sich am Standort Innenstadt und ist mit öffentlichen Verkehrsmitteln gut erreichbar.
Schwerbehinderte Bewerber/innen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt. Vorstellungskosten können leider nicht erstattet werden. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Stefanie Illmer, Tel. +49 (0)89 4400 58936, stefanie.illmer@dek.med.uni-
Ihre Bewerbung (inkl. Immatrikulationsbescheinigung) richten Sie bitte unter Angabe der Referenz-Nr. 07-2023 bis zum 16.10.2023 per E-Mail anmcsp@dek.med.uni-muenchen.de
Dekanat der Medizinischen Fakultät
Bavariaring 19
80366 München
Studentische/Wissenschaftliche Hilfskraft im Bereich OMICS Analysen (m/w/d)
Kinderklinik und Kinderpoliklinik im Dr. von Haunerschen Kinderspital
Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Institut: Klinik für Anästhesiologie
Arbeitsgruppe: Gerontoanästhesiologie (AG Saller)
Aufgaben:
- Klinische Untersuchung und kognitive Testung ambulanter und stationärer Patienten - Mithilfe bei der Studien-Organisation
- Mithilfe in der Anästhesie-Ambulanz
Wir bieten:
- Möglichkeit flexibler Zeiteinteilung
- intensiven Einblick in Organisation und Ablauf einer Hochschulambulanz
- Arbeit in einem engagierten Team mit flacher Hierarchie
- Bezahlung nach dem üblichen Tarif für studentische Hilfskräfte
- Kontinuierliche und intensive Betreuung einschließlich regelmäßiger Arbeitsgruppentreffen - Möglichkeit, das Modul 6 zu absolvieren.
- Perspektive der Ausweitung auf eine Promotion (bei Vorliegen entsprechender Voraussetzungen)
Erwünscht sind:
- Engagement für ein klinisch-wissenschaftliches Projekt
- Verständnis für die Situation älterer, gebrechlicher Menschen
- Studienfortschritt maximal 3. klinisches Semester
- Begeisterung für interdisziplinäre und interprofessionelle Arbeit
Wir freuen uns über Bewerbungen (Lebenslauf, kurzes Motivationsschreiben, aktuelle Notenbestätigung)
LMU Klinikum Klinik für Anästhesiologie
Campus Großhadern
PD. Dr. Thomas Saller
Email: praep-go@med.uni-muenchen.de
Studienteilnehmende gesucht!
Studienteilnehmer*innen für Studie zu Farbenblindheit oder Farbenschwäche gesucht
Im Rahmen unserer Masterarbeiten im Bereich Psychologie, führen wir eine
Online-Studie zum positiven Körperbild durch. Es werden viele Teilnehmende
benötigt, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.
Die Teilnehmenden bearbeiten drei Schreibaufgaben im Abstand von zwei Tagen.
Die Bearbeitungszeit beträgt jeweils ca. 20-40 Minuten.
Es gibt Amazon-Gutscheine im Wert von 10€ bis 20€ zu gewinnen.
Hier ist der Link zur Studie:
https://umfragenup.uni-potsdam
Vielen herzlichen Dank.
Franziska Bartl und Helena Popi
(Masterandinnen an der Universität Potsdam)
Lebensstil und Krebsprävention bei Medizinstudierenden und LMU-Klinik-Mitarbeitenden
Unsere Forschungsgruppe hat eine kurze, anonyme Umfrage entwickelt, die sich auf das Wissen, die Lebensgewohnheiten und die Präventionswünsche von Medizinstudierenden und LMU-Mitarbeitenden in Bezug auf Krebsprävention durch Lebensstil konzentriert. Diese Umfrage dauert höchstens 3 Minuten und stellt eine wichtige Grundlage für die Entwicklung eines Präventionskurses dar. Unser übergeordnetes Ziel ist es, das Bewusstsein für Krebsprävention durch Lebensstil zu schärfen und die relevanten Informationen in unserer Universität zu verbreiten.
Hier ist der Link zur Umfrage: https://www.umfragen-am-klinikum.de/index.php/265283?lang=de
Wenn Ihr weitere Informationen über die Studie benötigt oder Fragen habt, stehe ich Euch gerne zur Verfügung. Ihr könnt mich per E-Mail unter antonia.von@med.uni-muenchen.
Sehr geehrte Probandin, sehr geehrter Proband,
am Institut für Didaktik und Ausbildungsforschung in der Medizin führen wir derzeit eine Studie zum Thema „Interprofessioneller Umgang mit virtuellen Patienten" durch. Hierbei sollen die Verhaltensweisen der Schüler*innen und Student*innen in interprofessionellen Fallvignetten zu Konfliktsituationen eruiert werden. Durch die generierten Erkenntnisse sollen neue interprofessionelle Kursangebote für die Ausbildung und Lehre konzipiert werden.
Gesucht: Gesunde Versuchsteilnehmer*innen ab 40 Jahren
Hintergrund: Die Klinik und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie des Universitätsklinikums rechts der Isar untersucht aktuell in einer Studie Mechanismen, die funktionellen Körperbeschwerden zugrunde liegen. Für die gesunde Kontrollgruppe werden interessierte Versuchsteilnehmer*innen gesucht.
Ablauf: Die Teilnehmer*innen kommen einmalig für etwa 2 bis 2,5 Stunden in unseren Studienraum in der Trogerstraße 26 am Klinikum rechts der Isar (Gebäude 542). Zu Beginn der Studie werden Fragebögenausgefüllt, anschließend werden Blickbewegungen mit einer Videobrille gemessen. Es wird außerdem einstandardisiertes klinisches Interview zur psychischen Gesundheit durchgeführt.
Voraussetzungen: Sie sind mindestens 40 Jahre alt, psychisch aktuell nicht stark beeinträchtigt und leiden an keiner schweren neurologischen Erkrankung. Teilnehmerinnen dürfen nicht schwanger sein. Für die Teilnahme an dieser Studie erhalten Sie eine Aufwandsentschädigung von 10€ pro Stunde!
Interesse? Für weitere Infos und zur Terminsetzung wenden Sie sich bitte an Frau Franziska Regnath per E-Mail: franziska.regnath@mri.tum.de (oder telefonisch unter 089-4140-8842)
Hallo liebe Studierende,
MELESSA ist auf der Suche nach neuen Probanden. Wir sind eine Einrichtung der LMU-München an der 19 Lehrstühle beteiligt sind und bereits tausende Studenten der LMU mitmachen.
Konkret geht es um die Teilnahme an Entscheidungsexperimenten an der Giselastraße 10. Für gewöhnlich dauern die Experimente 1-2 Stunden. Nach dem Experiment bekommt ihr direkt in bar eure Bezahlung.
Die Anmeldung für unseren Teilnehmerpool ist komplett unverbindlich. Sofern ihr euch anmeldet bekommt ihr lediglich Einladungsemails für Experimente. Habt ihr zu einem dieser Termine Zeit könnt ihr euch dann verbindlich anmelden, wenn nicht könnt ihr die Einladung auch ignorieren.
Also wenn ihr Lust habt schnell, einfach und ohne Vorkenntnisse Geld zu verdienen meldet euch unter folgendem Link für unseren Pool an: https://www.lab.melessa.lmu.de/rslab/public/participant_create.php
Weitere Informationen findet ihr auf unserer Homepage ( www.melessa.uni-muenchen.de) oder schreibt uns einfach eine Email (hiwis.melessa@econ.lmu.de)
Wir freuen uns auf eure Teilnahme!
Liebe Grüße
Das MELESSA-TEAM
Liebe Studierende,
in einer Studie der Philipps-Universität-Marburg untersuchen wir welche Fragen sich Personen vor Operationen stellen und welche Informationen sie genau interessieren würden, um sich auf die Operation optimal vorbereitet zu fühlen.
Um an der Studie teilnehmen zu können, muss KEINE Operation geplant sein, es geht lediglich um die Frage „Was wäre, wenn…?“ und die damit verbundenen Einschätzungen. Teilnehmen kann jede Person ab 18 Jahren.
Um an der Studie teilzunehmen, klicken Sie bitte auf den nachfolgenden Link (Bearbeitungszeit einmalig ca. 15-25 Minuten):
https://www.soscisurvey.de/FragenvorOperationen/
Unter den Teilnehmenden werden als Dankeschön Wunschgutscheine im Wert von 100€ verlost (1x 50€, 1x 20€, 2x 15€).
Gerne kann der Fragebogen auch weitergeleitet werden.
Bei Rückfragen wenden Sie sich gerne an Nicole Horn (Kontakt siehe unten).
Wir freuen uns über Ihre Teilnahme!
Studienleitung:
Nicole Horn
Philipps-Universität Marburg
AG Klinische Psychologie und Psychotherapie
Gutenbergstraße 18, 35032 Marburg (Germany)
Externe Promotionsangebote
Large Language Model-gestützte Extraktion strukturierter Daten aus neuroradiologischen Befundberichte. 
Institut
Abteilung für diagnostische und interventionelle Neuroradiologie, Klinikum rechts der Isar (TUM)
Hintergrund
Radiologische Befundberichte enthalten detaillierte diagnostische Informationen und stellen somit eine wertvolle Datenquelle für wissenschaftliche und klinische Auswertungen dar. Allerdings erfordert die angemessene Verwertung dieser Daten eine intensive manuelle Datenkuration.
In der Vergangenheit haben Arbeiten im Bereich des Natural Language Processings (NLP) versucht, den Prozess der Datenextraktion zu automatisieren. Jedoch haben sich diese Methoden nur sehr begrenzt durchgesetzt, unter anderem aufgrund der eingeschränkten Verfügbarkeit der notwendigen annotierten Trainingsdaten.
Jüngste Entwicklungen auf dem Gebiet der Large Language Models (LLMs) eröffnen neue Möglichkeiten für die automatisierte Datenextraktion. Diese Modelle sind in der Lage, große Mengen an Textdaten zu verarbeiten und erzielen in vielen Bereichen auch ohne ein domänenspezifisches Training eine hohe Genauigkeit. Ihr Einsatz für die Datenextraktion aus radiologischen Befunden ist bislang jedoch noch nicht ausreichend erforscht.
Projektziel
Ziel des Vorhabens ist es daher, die Genauigkeit unterschiedlicher LLMs bei der Extraktion strukturierter Datenparameter aus neuroradiologischen Befundberichten zu untersuchen. Zu den Krankheitsbildern, die im Fokus stehen, gehören zerebrale Aneurysmata, der ischämische Schlaganfall und Wirbelkörperfrakturen. Darüber hinaus soll das Potenzial der extrahierten Daten für sekundäre Zwecke (z.B. krankheitsspezifische Register) exploriert werden. Interne Vorarbeiten zur LLM- gestützten Datenextraktion aus Schlaganfall-Befundberichten liegen vor.
Durchführung
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Auswahl geeigneter neuroradiologischer Befundberichte aus der lokalen Datenbank anhand prädefinierter Kriterien
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Deidentifikation der Befundberichte
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Erstellung von Datenmodellen zur Abbildung der zu erhebenden Datenparameter
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Datenextraktion mittels verschiedener LLMs (mithilfe eines Python-Skriptes)
- Datenauswertung und -visualisierung
Voraussetzungen
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Interesse an KI-Anwendungen in der Medizin
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Dauer (Vollzeit): 6 - 9 Monate
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Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
-
Teamfähigkeit, Zuverlässigkeit, Lernfähigkeit
-
Sehr gute Englischkenntnisse
-
Programmierkenntnisse (z.B. Python) sind von Vorteil
Angebot
-
Intensive Betreuung mit regelmäßigen Meetings
-
Einarbeitung und Anleitung durch einen Clinician Scientist mit geschützter Forschungszeit
-
Publikationen in peer-reviewed Journalen sind geplant
Ein Beginn ist ab sofort möglich. Bei Interesse bitte Bewerbung (inkl. Motivationsschreiben, Lebenslauf, Physikumszeugnis und Transcripts) an: suhwan.kim@tum.de
Projektbetreuer: Dr. med. Su Hwan Kim, MSc Doktorvater: PD Dr. med. Dennis Hedderich, MHBA
Kommerzielle Angebote
Hallo liebe Studierende und Doktoranden,
ich bin Jasmin, eine erfahrene Datenanalystin mit über fünf Jahren Erfahrung in der Unterstützung von Studierenden bei der Analyse ihrer Daten. Egal, ob du an deiner Bachelorarbeit, Masterthesis oder medizinischen Doktorarbeit arbeitest – ich kann dir helfen, deine Daten zu verstehen und auszuwerten.
Meine Dienstleistungen umfassen:
- Datenbereinigung und -aufbereitung
- Statistische Analyse und Hypothesentests
- Modellierung
- Datenvisualisierung und Erstellung interaktiver Berichte
- Unterstützung bei der Interpretation der Ergebnisse
Warum solltest du mich wählen?
- Erfahrung:* Mehr als fünf Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
- Kompetenz:* Fachkenntnisse in R, Python und SPSS.
- Verlässlichkeit:* Hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der
Analyse deiner Daten.
Sonderangebot: Im September startet mein Chatbot Da-H! in die Testphase, der dich bei der Datenaufbereitung unterstützt. Werde einer der ersten Tester und erhalte eine kostenlose Testversion sowie eine freie Beratungsstunde!
Kontaktiere mich noch heute: E-Mail: post@jasmin-mattern.com Instagram: @espressodrivendatafreak
Lass uns gemeinsam deine Daten in klare und verständliche Ergebnisse verwandeln!
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Jasmin Mattern
Data analyst
Jasmin-Mattern.com
Regeln für das Schwarze Brett
