Ärztlicher KI-Trainer – Krankenhausmedizin (m/w/d)
Über die Rolle
micro1 engagiert einen Ärztlichen KI-Trainer mit Erfahrung in der Krankenhausmedizin, um medizinisches Fachwissen in ein Kundenprojekt einzubringen, das sich auf stationäre Versorgung und Dokumentationsstandards konzentriert. Sie setzen Ihre klinische Ausbildung in der stationären Erwachsenenversorgung ein, um bei der Trainierung von KI-Systemen der nächsten Generation zu helfen und zu prägen, wie Modelle aus realen klinischen Daten lernen und schlussfolgern.
Ihre Aufgaben
- Prüfung von Krankenakten, einschließlich FHIR-Daten und klinischer Notizen, für das KI-Training
- Prüfung, ob klinische Informationen und Aussagen durch die Krankenakte belegt sind
- Prüfung der Dokumentation stationärer Erwachsenenmedizin: Anamnese (HPI), Vorerkrankungen (PMH), Medikationsabgleich, Sozialanamnese, Beurteilungen und Behandlungspläne
- Erkennen fehlender, falscher oder inkonsistenter Informationen, einschließlich nieren-/leberangepasster Dosierung und Medikamenteninteraktionen
- Anwendung einheitlicher Standards und Weitergabe von Feedback zur Verbesserung der KI-Modellqualität
Anforderungen
- MD oder DO, fachärztlich anerkannt in Innerer Medizin (oder mit Schwerpunkt Krankenhausmedizin)
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Krankenhausarzt, mit aktueller oder kürzlicher stationärer Tätigkeit (innerhalb der letzten 2 Jahre)
- Fundiertes Verständnis der stationären Dokumentation und Krankenhausabläufe
- Aktive ärztliche Zulassung(en); routiniert im Umgang mit unbearbeiteten klinischen Notizen und Akten
- Erfahrung in der Aktenprüfung, der Verbesserung der klinischen Dokumentation oder im Utilization Review ist von Vorteil
Vergütung und Rahmenbedingungen
Remote, beschränkt auf die Vereinigten Staaten, $80-$125/Std. Die Ausschreibung beschreibt die Vergütung außerdem als ergebnisbasiert — Experten werden pro abgeschlossener Aufgabe bezahlt, die den Vorgaben entspricht, mit einem wöchentlichen Mindestaufgabenpensum —, sodass sich die tatsächliche Vergütung eher am Aufgabenvolumen als an den erfassten Stunden orientieren kann.
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