Prof. Dr. Oliver Amft

Prof. Dr. Oliver Amft

Chair of Digital Health

AI in Medicine

  • Kontexterkennung (Verhalten, Zustand, Umgebung, Ort) in kontinuierlichen Zeitreihen von mobilen und ubiquitären Systemen, Wearables. Erkennung von komplexen Alltagsverhalten, bspw. Ernährung, Stress, Bewegung. Z.B.
    in EU H2020 ACROSSING.
  • Entwicklung von ML-basierten Schätzalgorithmen für neue/bestehende Gesundheitsmarker/digitale Biomarker aus Kombination von klinischen Diagnosedaten sowie mobilen Systemen, Wearables. Ansatz: Fusion von
    Daten- und Expertenmodellen.
  • Digitale Modellierung und Simulation von körpergetragenen/Wearable-Systemen und ML-Algorithmen zur Schätzung von digitalen Biomarkern. ML-driven digital fabrication.

AI Research fundamentals

  • Spezifische ML-Methoden für Kontexterkennung, primär in Zeitreihendaten, z.B. Pattern Spotting mit neuartigen Hidden-Markov-Netzen.
  • Dynamische Resourcenoptimierung von Mustererkennungsalgorithmen für eingebettete Wearable Systeme, z.B. adaptive Samplingmethoden, Random Sampling.
  • Unüberwachte Mustersuchmethoden für grosse Datensätze, z.B. Bayesian Rule Mining.

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