Ich bin Statistikerin und widme mich der Weiterentwicklung der Pr?zisionsmedizin und der personalisierten Gesundheitsversorgung durch die Integration von statistischem Lernen, Bayes'scher Modellierung und künstlicher Intelligenz.
Meine Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung interpretierbarer Modelle zur Vorhersage individueller Behandlungseffekte, die eine fundiertere und individuellere medizinische Entscheidungsfindung erm?glichen.

Meine Forschung verbindet fortgeschrittene statistische Theorie mit modernen Paradigmen des maschinellen Lernens, um komplexe, reale Datenherausforderungen in den Bereichen Gesundheit, ?kologie und Umweltüberwachung anzugehen.

Zu diesen Herausforderungen geh?ren fehlende Daten, Zeit-bis-zum-Ereignis- und L?ngsschnittstrukturen sowie nicht-gau?sche Antwortverteilungen wie kategoriale, diskrete oder überh?hte Ergebnisse.

Mit mehr als 18 Jahren kontinuierlicher Forschungs- und akademischer Erfahrung umfasst mein Fachwissen:

• Fortgeschrittene statistische Modellierung – L?ngsschnittdatenanalyse, ?berlebensmodelle, zeitvariable Koeffizienten
• Maschinelles Lernen und KI – pr?diktive Modellierung, metaheuristische Merkmalsauswahl, erkl?rbare KI
• Bayessche Inferenz und dynamische und hierarchische Modelle – Quantifizierung von Unsicherheiten und mehrstufige Datenintegration
• Anwendungsbereiche – Pr?zisionsmedizin, Umweltüberwachung und Epidemiologie.