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Lead Clinical Data Integration & AI Enablement (m/w/d)

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Offer summary

Qualifications:

Degree in Computer Science, Data Science, or a related field., Experience in clinical data integration and architecture development., Proficiency in HL7, FHIR, and DICOM standards., Strong understanding of data privacy regulations like GDPR and HIPAA..

Key responsabilities:

  • Develop scalable data architecture for clinical data extraction and structuring.
  • Collaborate with internal AI teams and external clinic IT partners.
  • Implement technical solutions and develop new API concepts for clinical systems.
  • Ensure data quality and compliance with regulatory requirements.

Recare logo
Recare Scaleup http://www.recaresolutions.com
51 - 200 Employees
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Job description

Über uns:

​​Recare ist der Technologiepartner für ein optimales Entlassmanagement. Mit seiner Software-as-a-Service-Plattform ermöglicht das Unternehmen einfache und effiziente Entlass- und Überleitungsprozesse von Patientinnen und Patienten, die nach ihrem Krankenhausaufenthalt eine weitere Versorgung benötigen. Durch die Übernahme der Pflegeplatzmanager GmbH im Sommer 2023 wächst der digitale Marktplatz auf 700 Akutkrankenhäuser, 820 Rehakliniken sowie 24.000 weitere Leistungserbringer aus den Bereichen Pflege und Hilfsmittel/Homecare an. Recare wurde 2017 gegründet und hat seinen Sitz in Berlin.

Über die Position:

Die Rolle des Lead Clinical Data Integration & AI Enablement (m/w/d) bei Recare konzentriert sich darauf, eine skalierbare und effiziente Datenarchitektur zu entwickeln, die eine tiefgehende Extraktion, Strukturierung und Nutzbarmachung klinischer Daten ermöglicht. Ziel ist es, über bestehende HL7- und FHIR-Schnittstellen hinaus Zugriff auf umfassendere klinische Informationen zu schaffen – einschließlich der Extraktion und Strukturierung unstrukturierter Daten aus Dokumenten und Krankenhausinformationssystemen (KIS) über Dokumente und Datenbankschnittstellen.

Die Person in dieser Rolle wird operativ arbeiten, technische Lösungen entwickeln und implementieren sowie eng mit internen AI-Teams und externen Klinik-IT-Partnern zusammenarbeiten.

Das große Ziel: 

Umfassend über alle Kliniken weltweit an tieferliegende klinische und pflegerische Dokumentation zu gelangen und diese konsistent und skalierbar zu verarbeiten.

Das erwartet dich als unser Lead Clinical Data Integration & AI Enablement  (m/w/d):

  • Arbeit mit Purpose - deine Tätigkeit hat echten Einfluss auf Patienten und Patientinnen und medizinische Fachkräfte im Gesundheitswesen.

  • Unternehmenskultur - wir setzen auf flache Hierarchien, die eine hohe Performance und eine starke Teamdynamik fördern. Wir pflegen einen Umgang, der von gegenseitigem Respekt, Loyalität und Anerkennung geprägt ist, und streben gemeinsam nach unseren Zielen und erwarten das Gleiche von dir.

  • Flexibilität - möchtest du dein Kind aus der Kita abholen? Machst du gerne Sport in der Mittagspause? Wir unterstützen dich dabei. Wir sind ein Remote-freundliches Unternehmen, bei dem du deutschlandweit 100% remote arbeiten kannst und bei dem du flexible Arbeitszeiten hast. Nach Absprache kannst du gerne auch Workations machen.

  • Edenred-Karte - die du nach deinen Bedürfnissen nutzen kannst.

  • Mitarbeiterzufriedenheit - wir begleiten dich in deiner Rolle und deiner Entwicklung, damit du genauso erfolgreich wie zufrieden bist.

  • Urlaubstag an deinem Geburtstag, damit du mit deinen Liebsten feiern kannst.

An diesen Aufgaben kannst du als unser Lead Clinical Data Integration & AI Enablement

(m/w/d) wachsen:

Datenintegration & Architektur

  • Entwicklung von Prozessen zur Extraktion und Strukturierung klinischer Daten für AI-Anwendungen.

  • Identifikation und Überwindung von Limitierungen bestehender Schnittstellen (HL7v2, FHIR, DICOM).

  • Entwurf einer skalierbaren Datenpipeline, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeitet.

  Technische Implementierung & Schnittstellenentwicklung

  • Aufbau neuer API-Konzepte oder Middleware-Lösungen zur erweiterten Anbindung klinischer Systeme.

  • Evaluierung und Integration von Technologien und zur Verarbeitung unstrukturierter klinischer Daten (z. B. NLP für Freitext-Dokumentation).

  • Enge Zusammenarbeit mit Klinik-IT-Teams, um individuelle Anpassungen an vorhandenen Systemen vorzunehmen.

  • Aufbau von Partnerships mit spezialisierten Lösungsanbietern

KI-Datenbereitstellung & Qualitätssicherung

  • Sicherstellung der Vollständigkeit, Korrektheit und Nutzbarkeit extrahierter Daten für AI-Modelle.

  • Entwicklung von Methoden zur Bereinigung, Anonymisierung und Pseudonymisierung sensibler Patientendaten.

  • Zusammenarbeit mit AI-Teams zur Optimierung der Datenqualität für maschinelles Lernen.

    Regulatorische & Sicherheitsanforderungen

  • Sicherstellen, dass alle Prozesse DSGVO-, HIPAA- und MDR-konform sind.

  • Entwicklung sicherer Datenzugriffsmechanismen zur Minimierung rechtlicher Risiken.

  • Unterstützung bei Zertifizierungen und Audits im Bereich Datenverarbeitung.

    Stakeholder-Management & Klinik-Kollaboration

  • Zusammenarbeit mit Klinik-Partnern, um erweiterte Datenzugänge zu ermöglichen.

  • Kommunikation mit externen Systemanbietern zur Evaluierung neuer Integrationsmöglichkeiten.

  • Dokumentation und Wissenstransfer für interne Teams, um eine nachhaltige Nutzung der entwickelten Lösungen sicherzustellen.

Wann macht diese Position einen guten Job?

Ein erfolgreicher Lead Clinical Data Integration & AI Enablement (m/w/d) hat maßgeblich dazu beigetragen, dass:

Neue klinische Datenquellen erschlossen wurden

  • Über die bestehenden HL7/FHIR-Schnittstellen hinaus wurden unstrukturierte und tiefergehende Daten aus Kliniksystemen zugänglich gemacht.

  • Daten aus Freitexten, Bildern, PDFs und proprietären Kliniksystemen sind strukturiert verfügbar.

Eine robuste technische Architektur für die Datenverarbeitung steht

  • Eine skalierbare und effiziente Datenpipeline ist implementiert und kann für verschiedene Klinikpartner adaptiert werden.

  • Relevante Daten werden in Echtzeit oder mit minimaler Latenz bereitgestellt.

Daten für AI-Modelle optimiert sind

  • Die extrahierten Daten sind vollständig, qualitätsgesichert und für maschinelles Lernen aufbereitet.

  • Die Zusammenarbeit mit AI-Teams ist eng verzahnt, um die bestmögliche Datengrundlage für Model-Training und Inferenz zu schaffen.

Compliance & Datenschutz sichergestellt sind

  • Alle Datenintegrationsprozesse entsprechen den regulatorischen Vorgaben und sind sicher.

  • Mechanismen zur Pseudonymisierung und Anonymisierung sind etabliert.

Die Anbindung an Kliniken effizienter geworden ist

  • Klinikpartner haben einen transparenten, einfachen Prozess zur Datenintegration.

  • Individuelle Schnittstellenanpassungen können effizient umgesetzt werden.

Required profile

Experience

Spoken language(s):
GermanEnglish
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Other Skills

  • Teamwork
  • Communication

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