20 Fragen, die wir einem Data Scientist immer schon mal stellen wollten …

Lukas Fischer stellt sich gerne Herausforderungen und scheinbar unlösbaren Problemen. Er leitet und koordiniert die wissenschaftlichen Agenden im Bereich Data Science am Software Competence Center (SCCH), wo sich die Lösungen der Probleme wie kleine Puzzlesteine zusammenbauen lassen. Im besten Fall. Unsere 20 Fragen beantwortete er mit links …

#1 Wie erklären Sie einem Volksschulkind Ihre Arbeit?

FISCHERStell dir einen riesengroßen Haufen winziger, ganz weißer Puzzleteile vor. Von der Ferne sehen alle irgendwie gleich aus. Sieht man aber genauer hin, entdeckt man, dass doch jedes Puzzlestück einzigartig ist. Es kann auch sein, dass ein paar Teile fehlen. In meiner Arbeit versuche ich, trotz Lücken und fehlenden Gesamtbildes so schnell wie möglich zusammengehörige Puzzlestücke zu finden. Im besten Fall entsteht dadurch dann auch noch ein Bild auf dem fertigen Puzzle.

#2 Warum haben Sie sich für diesen Beruf entschieden?

FISCHERWeil ich mich dabei jeden Tag neuen und scheinbar unlösbaren Problemen stellen kann.

#3 Kann man beim maschinellen Lernen bereits von Künstlicher Intelligenz sprechen?

FISCHERPer Definition gehört maschinelles Lernen zum Forschungsbereich der Künstlichen Intelligenz. Deshalb formal: ja. Aus meiner Sicht hängt die Antwort auf diese Frage aber stark von der Interpretation von Intelligenz ab.

#4 Läuft die Forschung auch unter dem Schlagwort „Big Data“?

FISCHERBig Data ist eine Notwendigkeit für gewisse Ansätze des maschinellen Lernens. Das heißt, es ist eines von vielen Schlagworten.

#5 Wie schreitet die Digitalisierung im Gesundheitssystem voran?

FISCHERGanz gut, soweit ich das einschätzen kann. Ein Großteil der patientenbezogenen Daten wird ohnehin schon digital verwaltet und verarbeitet. Gerade im Bereich der Bildverarbeitung, besonders in der Radiologie, setzen Ärzte vermehrt auf unterstützende KI-Systeme.

#6 Wie sehr helfen Gesundheitsdaten, um beispielsweise schwere Krankheiten früher zu erkennen?

FISCHERPrinzipiell kann das darin eingebettete implizite Wissen für eine Vielzahl von Anwendungsfeldern aufschlussreich sein. So können retrospektive Studien Auskunft über Krankheitsverläufe geben. Diese Daten werden verwendet, um KI-Systeme zu trainieren und somit bei der Früherkennung, dem Verständnis und der Erforschung von Krankheiten zu helfen.

#7 Welche Daten oder Analysen sind das, mit denen Sie arbeiten?

FISCHERBild- oder Volumendaten aus allen medizinischen bildgebenden Verfahren (MRT, CT, Röntgen, Ultraschall ...), aber auch sequentielle Daten wie Genomsequenzen oder EEG-Signale.

#8 Wie verbessert die Versorgungsforschung die Gesundheit der Menschen?

FISCHERSie ermöglicht es, Krankheiten frühzeitig zu diagnostizieren und erlaubt ein hoffentlich rechtzeitiges Eingreifen durch die Mediziner.

#9 Visiomics ist eine Analyseplattform zur besseren Rückfallvorhersage bei Kinderkrebs. In welchem Bereich wirkt hier das Software Competence Center Hagenberg mit?

FISCHERWir durften hier neueste Ansätze des Deep Learnings im Bereich Zellsegmentierung sowie bei der Analyse von Genomdaten in enger Zusammenarbeit mit den Biologen der St. Anna Kinderkrebsforschung weiterentwickeln und einsetzen.

Ihr Handy kennt Sie definitiv besser als Ihr Partner.

Lukas Fischer Leiter Agenda Data Science, Software Competence Center Hagenberg (SCCH)

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