JensJuhl

M. Sc. Jens Juhl

  • Forschungszentrum Informatik (FZI)
    Haid- und Neu-Str. 10 - 14
    76131 Karlsruhe

Forschung

X-Ray

Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung

Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Bildverarbeitung in der Medizintechnik lassen sich Diagnose, Behandlung und Überwachung von Krankheiten verbessern. Verschiedene Sensortechnologien und Auswertungsmethoden kommen zum Einsatz, um Muster in medizinischen Bildern zu erkennen und zu interpretieren. Die Herausforderung liegt in der Sicherstellung von Zuverlässigkeit und Genauigkeit dieser Technologien, insbesondere angesichts der komplexen Umweltbedingungen und dem Mangel an verfügbaren Daten. Durch innovative Technologien und systematische Analysen konkreter Anwendungsfälle sollen präzisere und effizientere Ergebnisse erzielt werden, die letztendlich zu einer besseren Patientenversorgung führen.

Spende

Datenschutz bei Datenspenden

Effektiver Datenschutz ist unerlässlich, um die Privatsphäre von Datenspendern zu schützen und Vertrauen in datenbasierte Systeme und Forschung zu gewährleisten. Hierbei kommen innovative Methoden wie Anonymisierung, Pseudonymisierung, Differential Privacy und homomorphe Verschlüsselung zum Einsatz, um sensible Daten zu schützen und gleichzeitig ihren Wert für Analyse und Forschung zu erhalten. Im Mittelpunkt steht die nahtlose Integration von Datenschutzmaßnahmen in den Entwicklungsprozess, auch bekannt als Privacy by Design. Die Kombination dieser Techniken und Ansätze trägt dazu bei, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen dem Schutz der Privatsphäre von Datenspendern und der Förderung datengetriebener Innovationen, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz, zu erreichen. Dadurch wird eine verbesserte Diagnose, Behandlung und Überwachung von Krankheiten ermöglicht, während die Privatsphäre der Patienten gewahrt bleibt.

Anomaliendetektion

Anomaliedetektion an Motorenprüfständen

Die Untersuchung umfangreicher Datenmengen in technischen Anwendungen bietet die Möglichkeit, Arbeitsabläufe zu optimieren und frühzeitig Problemfälle aufzudecken. Bei Motortests unterstützt die Analyse großer Datenmengen Ingenieure dabei, ihre Arbeitsbelastung zu reduzieren und gleichzeitig potenziell gefährliche Unfälle zu verhindern. Die systematische Auswertung von Testdaten trägt somit entscheidend zur Weiterentwicklung von Technologien bei und hilft Experten, komplexe Herausforderungen in verschiedenen Anwendungsgebieten zu bewältigen.