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#Futureshaper

Die Daten-Dirigentin

Um Künstliche Intelligenz (KI) für die Medizintechnik zu entwickeln, brauchen unsere Wissenschaftler*innen vor allem eines: kolossale Mengen an vielseitigen, korrekten und sicheren medizinischen Daten. Ren-Yi Lo, Head of Big Data Office, kümmert sich darum, diese Daten zu beschaffen, aufzubereiten und zu ordnen. Was das alles mit Musik zu tun hat? Das und mehr erfahren Sie in Teil sechs unserer Serie #Futureshaper.

8min
Katja Gäbelein
Veröffentlicht am March 6, 2023

Ein „Data Lake“ – das ist im Prinzip das, was der Name schon sagt: Ein riesiger „See“ aus halbstrukturierten Daten. Einen solchen Data Lake managt Ren-Yi Lo gemeinsam mit ihrem internationalen Team am Siemens Healthineers Standort Princeton im U.S.-Bundesstaat New Jersey.

Porträt mit Rückansicht von Ren-Yi Lo. Sie steht am Ufer eines Sees und blickt lächelnd zur linken Seite.

Die Qualität der Daten ist entscheidend

Big Data: unsichtbar – und doch essenziell

Portrait of a smiling Ren-Yi Lo.

Manchmal fühle ich mich ein wenig, als wäre ich 'Jill of all trades'*. Aber vermutlich muss ich genau das für meinen Job auch sein.

Ren-Yi Lo
Head of Big Data Office, Siemens Healthineers

Die richtigen Datenkohorten

Komplexer standardisierter Prozess 

Prozessübersicht des Daten-Lebenszyklus 

Grafische Darstellung des Datenlebenszyklus Prozesses mit seinen drei übergeordneten Schritten „Neue Partner akquirieren“, „Daten aufbereiten“ und „Daten managen“.

Anonymisierung ist zwingend notwendig

Sherlock, der KI-Supercomputer

Die großen Möglichkeiten digitaler Modelle

Von Katja Gäbelein

Katja Gäbelein ist Redakteurin in der Unternehmenskommunikation bei Siemens Healthineers und spezialisiert auf Technologie- und Innovationsthemen. Sie arbeitet als Autorin für Text und Film. 

Redaktionsassistenz: Guadalupe Sanchez

  1. Quellenangaben

  2. Al-Mekhlal, Monerah; Khwaja, Amir Ali (2019): A Synthesis of Big Data Definition and Characteristics. In: IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) and IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC). S. 314-322. Online verfügbar: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8919591

  3. Gethmann, Carl Friedrich; Buxmann, Peter; Distelrah, Julia; Humm, Bernhard G.; Lingner, Stephan; Nitsch, Verena; Schmidt, Jan C.; Spiecker (Döhmann), Indra (2022): Künstliche Intelligenz in der Forschung – Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft. ("Artificial intelligence in research – New opportunities and challenges for science") Berlin: Springer, S. 8.

  4. https://ischool.illinois.edu/degrees-programs/courses/is547#:~:text=Data%20curation%20is%20the%20active,for%20re-use%20over%20time

  5. https://www.dzif.de/de/glossar/kohorte

  6. https://gdpr.eu/tag/gdpr/

  7. https://www.fda.gov/

  8. Disclaimer
  9. Die vorgestellten Informationen basieren auf Forschungsergebnissen und sind nicht kommerziell erhältlich.  
  10. Die hier aufgeführten Zahlen entsprechen dem Stand Februar 2023.