Biografie
Susanne Neufang ist ausgebildete Psychologin und begann ihre neurowissenschaftliche Karriere am Institut für Neurowissenschaften und Medizin des Forschungszentrums Jülich als Diplomandin, gefolgt von ihrer Dissertation über bildgebende Genetik bei Kindern und Jugendlichen mit und ohne Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung. Sie absolvierte ihr Post-Doc an der Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie der Technischen Universität München. In verschiedenen Phasen ihrer Karriere leitete sie Forschungsgruppen (TU München: Developmental Cognitive Neuroscience Lab, Julius-Maximilians-Universität Würzburg: Developmental Neuroimaging Lab, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf: AG Neurodiagnostik) und wurde von der Sorbonne Université Paris als Data Scientist zertifiziert. Seit August 2024 arbeitet sie als Forscherin am BI-K und konzentriert sich auf die Fairness von KI-Modellen (d. h. Erkennung und Mitigation von geschlechtsspezifischen Verzerrungen) und erklärbare KI (XAI) mit dem Ziel, die computergestützte Diagnostik zu verbessern und deren Einsatz in Gesundheitssystemen zu fördern.
Kontakt
- E-Mail susanne.neufang@uk-koeln.de
- Büro Office: Kerpener St. 62 - 50937 Köln visiting: BI-K - Geb. 705 - Zülpicher Str. 58e - 50672 Köln - 1 OG - Room 1.011
- htps://www.researchgate.net
- htps://github.com
- Publikationen (google scholar)
- Publikationen (PubMed)
Fachliche Ausbildung
Fachgebiete
Forschungsfokus
- faire, unvoreingenommene klinische Prognosen
- Neurowissenschaften, neuronale Signalübertragung, radiomics
- (Molekulare) Genetik
Aktuelle Lehre
WissPro - Programmierung
Die Studierenden beschäftigen sich mit einem Projekt aus dem Themenbereich der medizinischen Datenanalyse. Im Rahmen eines Einführungsseminars werden grundlegende Kenntnisse in Python erworben. Im Anschluss erhalten die Studierenden eine Aufgabenstellung, die sie innerhalb von sechs Wochen implementieren sollen. Während dieser Zeit findet ein freiwilliges wöchentliches Seminar statt, indem Probleme besprochen werden. Zum Schluss sollen die Ergebnisse in einem Vortrag vorgestellt werden.
In KLIPS anzeigenAI in Medicine Series
Artificial intelligence is already fundamentally changing medicine, but how do the underlying methods work, and what opportunities and challenges do they present? In this series of seminars, each session will cover a new, practical topic, including the basics of some AI methods, ethical challenges and possible solutions. The lectures, depending on the speaker, could be in German or English, are thematically linked but self-contained
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