Katharina Breininger hat am Lehrstuhl für Mustererkennung der FAU promoviert und wurde zum 1. November auf eine Juniorprofessur für Digital Health an der FAU berufen. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich unter anderem damit, Daten zusammenzufügen, die bei Aufnahmen vor und während Gefäßreparaturen entstehen, um den Medizinern eine verbesserte Navigation während des Eingriffs zu ermöglichen. Besonders wichtig ist es ihr, dabei Algorithmen zu entwickeln, die sich sinnvoll in klinische Abläufe einbinden lassen.
Ihre These: „Für meine Forschung ist es sehr wichtig, Zugriff auf medizinische Daten von Kliniken bzw. Patienten zu erhalten und auf eine breite Datenbasis zurückgreifen zu können. Daraus lassen sich neue Forschungsfragen ableiten: Wie können wir unsere Algorithmen so weiterentwickeln, dass die ursprünglichen Patientendaten nicht aus den Modellen rekonstruiert werden können und dass die Algorithmen gleichzeitig erklärbare und nachvollziehbare Ergebnisse liefern.“
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Katharina Breininger hat am Lehrstuhl für Mustererkennung der FAU promoviert und wurde zum 1. November auf eine Juniorprofessur für Digital Health an der FAU berufen. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich unter anderem damit, Daten zusammenzufügen, die bei Aufnahmen vor und während Gefäßreparaturen entstehen, um den Medizinern eine verbesserte Navigation während des Eingriffs zu ermöglichen. Besonders wichtig ist es ihr, dabei Algorithmen zu entwickeln, die sich sinnvoll in klinische Abläufe einbinden lassen.
Ihre These: „Für meine Forschung ist es sehr wichtig, Zugriff auf medizinische Daten von Kliniken bzw. Patienten zu erhalten und auf eine breite Datenbasis zurückgreifen zu können. Daraus lassen sich neue Forschungsfragen ableiten: Wie können wir unsere Algorithmen so weiterentwickeln, dass die ursprünglichen Patientendaten nicht aus den Modellen rekonstruiert werden können und dass die Algorithmen gleichzeitig erklärbare und nachvollziehbare Ergebnisse liefern.“
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