Warum engagieren Sie sich im NUM?

Ich halte das NUM für eine sehr wertvolle und zeitgemäße Initiative zur wissenschaftlichen Vernetzung. Wir benötigen die Strukturen, die durch das NUM entstehen, um international konkurrenzfähig zu sein. Für mich persönlich hat das NUM zu einer breiteren Vernetzung und sehr fruchtbarem Austausch mit den Kollegen anderer Standorte geführt. Interdisziplinäre Zusammenarbeit im NUM stellt für mich den Weg zum Erfolg dar!

Wo sehen Sie die größten Chancen, wenn alle Uniklinika gemeinsam forschen?

Ich beschäftige mich als Radiologie mit der Entwicklung und Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI). Wir wissen heute, dass erfolgreiche Anwendungen in der Regel auf sehr großen und diversen Trainingsdatensätzen basieren. Für die Zusammenstellung solcher Datensätzen schaffen Infrastrukturen wie RACOON erstmalig die technischen und regulatorischen Voraussetzungen.

Nennen Sie uns einen Fachbegriff aus Ihrem Job, der spannend klingt und den nur die echten Experten verstehen! Was bedeutet der Begriff?

Privacy Preserving Machine Learning (PPML) ist ein wichtiger Begriff in der Entwicklung von Methoden der KI. Es bezieht sich auf Techniken und Ansätze, um den Datenschutz von Individuen in Machine-Learning-Modellen zu gewährleisten. In herkömmlichen Machine-Learning-Verfahren werden oft große Mengen an Daten gesammelt und in zentralen Servern oder Cloud-Umgebungen verarbeitet. Hierbei können persönliche Datenschutzrechte verletzt werden. PPML Techniken werden entwickelt und angewendet um sensitive, personenbezogene Daten sicher verarbeiten zu können.

Was begeistert Sie an Ihrem Job?

Mich begeistert das Fach Radiologie als Arzt und Wissenschaftler aufgrund der vielfältigen Möglichkeiten im klinischen Alltag und in der Forschung. Radiologische Bilder liefern sehr schnell und präzise essenzielle Diagnostik, steuern dadurch maßgeblich und ganz zentral im Alltag die Therapie eines Patienten. Andererseits hat der „KI-Boom“  in den letzten Jahren zu einer rasanten Weiterentwicklung von Methoden der Bildgebung und Bildanalytik geführt. Hierin sehe ich ein sehr großes Potential für eine verbesserte Erkennung von Krankheiten und Versorgung von Patienten.