Biri

M. Sc. Gergely Biri

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

Forschung

Vitaldatenerfassung mit Hilfe von Computer Vision

Mein Forschungsschwerpunkt ist die experimentelle Erforschung unkonventioneller Sensortechnologien zur Erfassung von Vitaldaten und deren Analyse mit Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI). Inspiriert von den Entwicklungen im Bereich der Wearables und der medizinischen Sensorik untersuche ich innovative Ansätze zur Datenerfassung, die über herkömmliche Methoden hinausgehen. Mein Ziel ist es, fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und intelligente Systeme einzusetzen, die medizinische Daten analysieren und interpretieren können, um präzise Vorhersagen über den Gesundheitszustand und mögliche Gesundheitsrisiken zu treffen. Dieser innovative Ansatz eröffnet nicht nur neue Möglichkeiten für die medizinische Diagnostik, sondern ermöglicht auch die Echtzeitüberwachung von Vitaldaten ohne invasive oder unangenehme Methoden.

MedizinischeDaten

Entwicklung von KI-gestützten Algorithmen für medizinische Daten

Der Einsatz von Sensoren zur Überwachung der Gesundheit von Patienten - in Echtzeit - ist eines der spannendsten Bereiche der medizinischen Forschung. Aber um die enormen Datenmengen genau zu verarbeiten und zu interpretieren, benötigen wir hochentwickelte KI-Algorithmen. Ich konzentriere mich in meiner Arbeit auf die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens, die auf der Grundlage von Sensordaten von Wearables, medizinischen Geräten und anderen Quellen Gesundheitsergebnisse vorhersagen und Anomalien erkennen können. Mein Forschungsthema umfasst die Analyse und Auswertung von EKG-, EEG-, Aktivitäts- (Beschleunigungssensor und Gyroskop), Atmungs- und Schlaf-Biosensordaten.

Selbstlernende Echtzeit-Triggersysteme für Aktivitätssensoren

Meine Forschung konzentriert sich darauf, ob ein „just-in-time“ individualisiertes Triggersystem, das auf multimodalen Datenquellen basiert ist, das Verhalten von einem sitzenden zu einem körperlich aktiveren Lebensstil effektiv fördern kann. Die Idee besteht darin, ein System zu entwickeln, das auf der Grundlage von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. tragbaren Sensoren und Smartphone-Apps, den Nutzern individuelle Empfehlungen geben kann. Indem wir die Empfehlungen auf die Bedürfnisse jedes Einzelnen zuschneiden, hoffen wir, die Nutzer zu mehr körperlicher Aktivität zu ermutigen und letztlich ihre allgemeine Gesundheit und ihr Wohlbefinden zu verbessern.