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Würdigungspreis des Wissenschaftsministeriums: Helfenberger schrieben zwei der besten Diplomarbeiten Österreichs

Martina Gahleitner, 16.12.2022 09:14

HELFENBERG. Eine Diplomarbeit über die Sicherheit von neuartigen Ultraschall-Computertomographen schrieb FH-Absolventin Michaela Hofbauer. Dafür erhielt sie den Würdigungspreis des Wissenschaftsministeriums. Ebenfalls damit ausgezeichnet wurde Stefan Rechberger für seine Arbeit „Forecasting von Absatzmengen - Statistische Verfahren und Machine Learning Methoden im Vergleich“. Beide kommen aus Helfenberg.

Michaela Hofbauer und Stefan Rechberger - zwei besonders erfolgreiche Absolventen aus Helfenberg (Foto: BMBWF/Martin Lusser)
photo_library Michaela Hofbauer und Stefan Rechberger - zwei besonders erfolgreiche Absolventen aus Helfenberg (Foto: BMBWF/Martin Lusser)

Hofbauer, die den Masterstudiengang „Applied Technologies for Medical Diagnostics“ (ATMD) der beiden Fachhochschulen FH Oberösterreich und FH Gesundheitsberufe OÖ absolviert hat, legte mit ihrer Arbeit den Grundstein für den regelkonformen Zulassungsprozess eines neuen 3D-Ultraschall-Computertomographen, der die Brustkrebsvorsorge erheblich verbessern wird.

Prüfung einer neuen Technologie

Eine umfassende Bewertung der klinischen, hygienischen und sicherheitstechnischen Aspekte des am Karlsruher Institut für Technologie entwickelten 3D-USCT-Verfahrens ergab Optimierungsempfehlungen und ermöglichte die „Konformitätsvermutung“. Das bedeutet, die Sicherheits- und Leistungsanforderungen der einschlägigen Regulatorien sind voraussichtlich erfüllt. Dadurch ist das USCT III-Gerät für die CE-Kennzeichnung – also die Voraussetzung zur Vermarktung des Produktes – und die Durchführung der folgenden klinischen Multicenterstudie vorbereitet.

Vom Gesundheitswesen in die Medizintechnik

Michaela Hofbauer hatte zunächst Radiologietechnologie an der FH Gesundheitsberufe OÖ studiert und war danach im Krankenhaus der Barmherzigen Brüder in Linz tätig. Ihren Fokus legte sie vermehrt auf die in der Radiologie zum Einsatz kommenden Technologien und Verfahren, was sie zum berufsermöglichenden Masterstudium ATMD führte. Dieses baut eine Brücke zwischen der Medizintechnik und den Technologien in der medizinischen Diagnostik. „Der Fokus des Projektes und der Masterthesis von Frau Hofbauer entsprechen in höchstem Maße der curricularen Ausrichtung des ATMD-Studiums“ freute sich Dominik Wurm von der FH Gesundheitsberufe OÖ, der die wissenschaftliche Abschlussarbeit betreut hat. Hofbauer selbst war von der Neuartigkeit der Technik fasziniert.  Dazu reizte sie der „komplexe und breit gefächerte Arbeitsauftrag, der alle Regulatorien für die Zulassung umfasste“. Das ATMD-Studium sei die perfekte Basis für diese Herausforderung gewesen: „Ich konnte mein erlerntes klinisches Wissen für die offenen Hygiene- und Usabilityfragen anwenden und meine Kenntnisse im Bereich Medizinprodukteregularien und Elektrotechnik für die Vorbereitung der Zulassung auf die Probe stellen“, betont die 29-jährige FH-Absolventin.

Ihr beruflicher Weg führte die gebürtige Mühlviertlerin nach dem ATMD-Abschluss direkt in die Medizintechnik: Sie ist nun Clinical Product Manager am globalen Hauptsitz für Ultraschall in Gynäkologie und Geburtshilfe der Firma GE Healthcare im oberösterreichischen Zipf.

Weitere Auszeichnung

Stefan Rechberger schloss 2021 sein Masterstudium der Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Software & Data Engineering an der Universität Linz ab. Ziel seiner Forschung im Rahmen der Masterarbeit war es, geeignete Methoden für die Vorhersage von volatilen Absatzmengen zu identifizieren, da traditionelle statistische Verfahren häufig nicht in der Lage sind, bei stark schwankenden Absatzmengen eine ausreichend gute Prognosegenauigkeit zu erzielen.

Die Ergebnisse von Stefan Rechbergers Modellexperimente zeigen, dass neuere Methoden, die auf Machine-Learning-Algorithmen basieren, eine ausgezeichnete Alternative zu traditionellen statistischen Verfahren bieten können. Bei der Entwicklung von Prognosemodellen für volatile Absatzkurven ist es also empfehlenswert, neuere Methoden aus den Domänen Machine Learning und künstliche Intelligenz zu berücksichtigen.


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