Louisa Schwarz (M.Sc.) ist seit 2021 Doktorandin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl und forscht zu Themen des maschinellen Lernens, insbesondere der Repräsentation heterogener Daten in latenten Räumen, oft in Kooperation mit dem Krebsregister Rheinland-Pfalz. Während der Promotion war sie vier Monate als Gastwissenschaftlerin an dem Leiden University Medical Center (LUMC) bei Prof. Dr. Tanja Alderliesten sowie am Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) bei Prof. Dr. Peter Bosman in Amsterdam.

Von 2019 bis 2021 hat sie erfolgreich den Master Management (M.Sc.) der JGU Mainz absolviert mit Erasmus-Auslandsaufenthalt an der Högskolan Dalarna in Schweden. Von 2014 bis 2017 hat sie den deutsch-französischen Doppelbachelor (B.Sc.) in Wirtschaftswissenschaften an der JGU Mainz sowie der Universität Paris-Nanterre in Frankreich absolviert. In der Zwischenzeit war sie als Projektmanagerin für die Vicampo.de GmbH tätig und für die Entwicklung und -optimierung von Prozessen im Marketing, Personal, Logistik und Portfolio zuständig.

Meine Forschungsschwerpunkte liegen in der Entwicklung und Anwendung von Machine Learning-Modellen auf realen, oft unstrukturierten und heterogenen Datensätzen, insbesondere im medizinischen Kontext. Hierbei fokussiert sich meine Arbeit auf geeignete Repräsentationen klinischer Daten in latenten Räumen sowie der Erklärbarkeit von Explainable AI (XAI) für Decision Support Systems im medizinischen Kontext.

Schwarz, L., Sobania, D., und Rothlauf, F. (2024). On relevant features for the recurrence prediction of urothelial carcinoma of the bladder. INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS, 186. DOI Author/Publisher URL
Schwarz, L., und Rothlauf, F. (2024). On Entity Embeddings for Ordinal Features as Representation Learning in Recurrence Prediction of Urothelial Bladder Cancer. DIGITAL HEALTH AND INFORMATICS INNOVATIONS FOR SUSTAINABLE HEALTH CARE SYSTEMS, MIE 2024, 316, 690-694. DOI Author/Publisher URL
RÖCHNER, P., und SCHWARZ, L. Synthesizing tabular health data in cancer registries using generative machine learning approaches. 2. Heidelberger Frühjahrssymposium Medizinische Informatik, 36-36.

Ich betreue momentan folgende Fächer:

  • Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten (seit WS 2021/2022)
  • Organisation und Koordination von Bachelor- und Masterseminaren (seit SS 2021)

Gerne betreue ich auch Masterarbeiten die mit meinen Forschungsfeldern zusammenhängen. Wenden Sie sich dazu bitte mit ersten Themenvorschlägen per E-Mail direkt an mich.