Mathematical Statistics and Artificial Intelligence in Medicine

Herzlich Willkommen am Lehrstuhl für Mathematical Statistics and Artificial Intelligence in Medicine!

Der Lehrstuhl beschäftigt sich mit Forschungsthemen der Medizinischen Statistik, insbesondere Survival Analysis, Bootstrap- und Resamplingverfahren, kausale Modelle und Machine Learning Verfahren.

Alles auf einen Blick

Lehrstuhl

Forschung

Lehre

Verschiedenes

26. Juni 2026

Neue Publikation in BMC Medical Research Methodology von Lena Schemet und Prof. Dr. Friedrich-Welz

In der Arbeit „Statistical inference after variable selection in Cox models: a neutral simulation study“ untersuchen Lena Schemet und Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz, wie statistische Inferenz nach datengetriebener Variablenselektion in Cox-Modellen zuverlässig durchgeführt und interpretiert werden kann. Im Fokus stehen Verfahren wie Sample Splitting, exakte Post-Selection-Inference und der Debiased Lasso, die in realitätsnahen Simulationsstudien für zensierte Überlebensdaten verglichen werden. Die Ergebnisse geben praktische Orientierung für biomedizinische Anwendungen, in denen Lasso-basierte Variablenselektion und belastbare Konfidenzintervalle gemeinsam benötigt werden.

24. Juni 2026

International Workshop on Statistical Modelling 2026

Zum International Workshop for Statistical Modelling 2026 in Oslo zeigt Lena Schemet mit Ihrem Beitrag zur Post-Selection Inference im Cox-Modell wie sich PoSI-Ideen aus der linearen Regression auf Überlebenszeitmodelle übertragen lassen und welche praktischen Grenzen dabei entstehen. Die zentrale Botschaft ist, das PoSI zwar theoretisch valide simultane Inferenz nach Modellaustausch ermöglicht, die resultierenden Intervalle aber durch die notwendige Absicherung über viele mögliche Modelle sehr breit und dadurch praktisch weniger informativ werden können.

2. Februar 2026

DAGStat Symposium am 27. Februar 2026 in Berlin

Alle Infos zum Symposium finden Sie auf unserer Lehrstuhlseite unter Veranstaltungen.

1. Februar 2026

Herzlich Willkommen am Lehrstuhl zum 01.02.2026 Frau Stefanie Wiedemann

Wir freuen uns, Frau Stefanie Wiedemann (M.Sc.), zum 01.02.2026 als wissenschaftliche Mitarbeiterinnen bei uns im Team des Lehrstuhl Mathematical Statistics and Artificial Intelligence willkommen zu heißen. Frau Stefanie Wiedemann promoviert zum Thema "Resampling-based inference for causal effect estimates in time-to-event data".

1. Februar 2026

Herzlich Willkommen am Lehrstuhl zum 01.02.2026 Frau Dr. Dayasri Ravi

Wir freuen uns, Frau Dr. Dayasri Ravi als wissenschaftliche Mitarbeiterinnen bei uns im Team des Lehrstuhl Mathematical Statistics and Artificial Intelligence willkommen zu heißen. Frau Dayasri Ravi forscht an Methoden der Variablenselektion in hochdimensonialen Daten, insbesonder im Bereich der Biostatistik.

1. Januar 2026

Herzlich Willkommen am Lehrstuhl zum 01.01.2026 Herr Timo Glöckle

Wir freuen uns Herrn Timo Glöckle (M. Sc.) als wissenschaftlichen Mitarbeiter bei uns im Team des Lehrstuhl Mathematical Statistics and Artificial Intelligence willkommen zu heißen. Herr Timo Glöckle wird zu aktuellen Themen der medizinschen Statistik forschen.

1. Januar 2026

Sie sind auf der Suche nach einem HiWi-Job?

Bei Interesse an einer Mitarbeit an unserem Lehrstuhl wenden Sie sich bitte an Frau Prof. Dr. Sarah Friedrich-Welz per E-Mail.

KI-Ringvorlesung „Alexa, ChatGPT & Co: Wie haltet ihr es mit der Ethik?

Prof. Dr. Sarah Friedrich hält in dieser Reihe einen Vortrag "From Data to Insights: Die Rolle der Statistik in der Künstlichen Intelligenz" am 29.11.2023, 17:30 Uhr im Hörsaal 1019 W, MRM-Gebäude -> Mehr Informationen unter der Rubrik "Veranstaltungen"

SAfJR

Survival Analysis for Junior Researchers (SAfJR) Ulm, 13th - 15th September, 2023, is an event that is aimed at career-young statisticians with an interest in survival analysis and related research areas. The conference offers an excellent opportunity for young researchers to present and discuss their work with participants at a similar phase in their careers. https://www.uni-ulm.de/mawi/statistics/upcoming-events/safjr2023/

13. Februar 2023

Website Hightech Agenda Bayern an der Universität Augsburg ist online

Die Universität Augsburg wird unter anderem umfangreich durch Mittel der High Tech Agenda des Freistaats Bayern unterstützt. Die gleichnamige Website unter "Universität" bietet hier einen ersten Überblick und wird künftig um die Vorstellung unserer HTA-Professuren ausgebaut. www.uni-augsburg.de/de/hightech-agenda-bayern/

13. Februar 2023

Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS)

Das Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS) vereint die Daten erhebenden und die Daten verarbeitenden Schwerpunkte der Universität Augsburg in einem multidisziplinären Zentrum mit dem Ziel, Fortschritt und Innovation in der Methodenentwicklung – experimentell und theoretisch – und in konkreten Anwendungen zu ermöglichen. https://www.uni-augsburg.de/de/forschung/einrichtungen/institute/caaps/

16. Juni 2022

Antrittsvorlesung Frau Prof. Dr. Sarah Friedrich

Im Hörsaalzentrum Physik im Hörsaal T-1002 hielt Frau Prof. Dr. Sarah Friedrich - anlässlich ihrer Antrittsvorlesung gemeinsam mit Prof. Großkinsky - den Vortrag „Statistik und KI –Bridging the Gap“. Beginn des Vortrages 18:15 Uhr. Anschließend fand im Foyer ein Empfang statt.

18. November 2021

DAGStat

Die sechste Tagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft Statistik findet vom 28. März bis 1. April 2022 in Hamburg statt. Die Tagung wird vom Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf in enger Zusammenarbeit mit der Universität Hamburg und der Helmut-Schmidt-Universität ausgerichtet. Die Tagung ist zugleich das 68. Biometrische Kolloquium der Deutschen Region der Internationalen Biometrischen Gesellschaft (IBS-DR) und die 45. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation (GfKl) - Data Science Society. Nähere Informationen erhalten Sie unter: https://www.dagstat2022.uni-hamburg.de/

7. Oktober 2021

GMDS-Förderpreis an Jasmin Rühl verliehen

Der Förderpreis Biometrie der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) wurde an Jasmin Rühl verliehen. In ihrer Masterarbeit "General Independent Censoring in Event-Driven Trials with Staggered Entry" wies Frau Rühl nach, dass ereignisgetriebene klinische Studien mittels modernen Ereigniszeitmethoden basierend auf Zählprozessen analysiert werden können, derartige Techniken jedoch für eine valide Analyse auch notwendig sind. Ein aktuelles Beispiel für die Relevanz der Ergebnisse sind COVID-19 Impfstudien. Derartige Studien werden - ereignisgetrieben - nach einer vorab festgelegten Anzahl von beobachteten COVID-19 Erkrankungen ausgewertet, was u.a. die relative Erkrankungshäufigkeit nach oben beschränkt. Konkret auf die publizierten COVID-19 Impfstudien angewendet, besagen die Ergebnisse von Frau Rühl, dass die publizierten Kaplan-Meier Grafiken eine Interpretation als Erkrankungswahrscheinlichkeit haben, nicht aber die berichteten relativen Häufigkeiten.

18. November 2021

Herbstworkshop

Am 18. und 19.11.2021 fand der diesjährige Herbstworkshop der Arbeitsgruppe „Statistische Methoden in der Medizin“ (IBS-DR), „ Statistische Methoden in der Epidemiologie“ (IBS-DR, DGEpi), „ Statistische Methodik in der klinischen Forschung“ (GMDS), und „Epidemiologische Methoden“ (DGEpi, GMDS, DGSMP) als Online-Veranstaltung zum Thema „Methods for time-to-event data from the liefe sciences with a special focus on clustered data“ statt. Nähere Infos gibt es hier: https://www.unimedizin-mainz.de/smde/herbstworkshop-2021.html

Anschriften und Anfahrt

Postanschrift

Mathematical Statistics and Artificial Intelligence in Medicine

Institut für Mathematik

Universität Augsburg
D-86135 Augsburg

Hausanschrift

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Universitätsstrasse 14

86159 Augsburg

Campus Komplett L1 — *© Universität Augsburg*

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Das Büro von Frau Prof. Dr. Friedrich-Welz befindet sich am Institut für Mathematik im Gebäude L1, Ebene 3.