#10 Welche medizinischen Projekte laufen noch?

FISCHEREin weiterer Schwerpunkt ist „Privacy preserving Machine und Deep Learning“. Dies ermöglicht es, sensible Daten wie Patientendaten mit Machine- und Deep-Learning-Algorithmen zu verarbeiten, ohne den Datenschutz zu verletzen. Eine weitere Herausforderung ist, dass diese Daten oftmals an den verschiedensten Orten verteilt gespeichert sind. Wir forschen an Möglichkeiten, diese sensitiven Daten unter Einhaltung des Datenschutzes auch über Einrichtungen hinweg nutzbar zu machen.

#11 Zeig mir deine e-card und ich sage dir, woran du als nächstes erkrankst? Oder anders gefragt: Wie sicher sind unsere Gesundheitsdaten und wer profitiert wie davon?

FISCHERPrinzipiell herrscht in Österreich ein hohes Datenschutzbewusstsein, gerade im Gesundheitsbereich. Als Einzelperson muss man natürlich den Ärzten und Gesundheitseinrichtungen ein gewisses Vertrauen entgegenbringen. Im besten Fall profitieren die Patienten selbst von der gezielten Verarbeitung von Gesundheitsdaten, Stichwort Früherkennung. Kritisch wird es dann, wenn solche Daten missbräuchlich verwendet werden. Einen interessanten Ansatz verfolgt das auch von uns unterstützte Start-up BlockHealth mit dem Ziel, den Patienten die Verwaltung der eigenen Gesundheitsdaten mittels App zu ermöglichen.

#12 Was wird die Maschine im Gesundheitsbereich nie ersetzen können?

FISCHERDen persönlichen zwischenmenschlichen Aspekt, Empathie und psychologische Betreuung.

#13 Und worin ist sie einfach besser?

FISCHERGroße Datenmengen effizient und treffsicher zu verarbeiten.

#14 Was erleichtert Ihnen Ihre Arbeit?

FISCHEREin offenes Ohr und Auge für die unterschiedlichsten Wirtschafts- und Forschungsbereiche und natürlich eine gute Vernetzung mit Kollegen auf der ganzen Welt.

#15 Wo hinterlassen wir überall sensible Daten? Kennt mein Auto mich besser als mein Partner?

FISCHERIhr Auto vielleicht nicht unbedingt, aber Ihr Handy kennt Sie definitiv besser.

#16 Computer haben dem Menschen voraus, dass sie etwas stundenlang ohne Pause und mit gleicher Präzision ausführen. In welchen Situationen wären Sie gerne wie ein Computer?

FISCHERBeim Abarbeiten der täglichen E-Mail-Flut.

#17 Was würden Sie einem Computer nie anvertrauen?

FISCHERMeine Kinder.

#18 Gibt es in Ihrem Beruf auch Raum für Kreativität?

FISCHERNatürlich, mit Deep Learning kann man sehr spannende und kreative Experimente machen. Wir haben bereits aus einer textuellen Modebeschreibung passende Bilder von Menschen in dem entsprechenden

Outfit generiert.

#19 Welche Frage hätten wir Ihnen stellen sollen?

FISCHERWie können wir gemeinsam am Thema angewandte Künstliche Intelligenz forschen?

#20 Also?

FISCHERGanz einfach, werden Sie Comet Partner am Software Competence Center Hagenberg._