Statistik ist fantastisch - Heidi Seibold ist jetzt bei Real Scientists DE!

Wir freuen uns sehr, euch unsere neue Kuratorin Heidi Seibold (@HeidiBaya) vorzustellen! Heidi hat an der Universität Zürich über statistische Methoden für personalisierte Medizin promoviert und arbeitet nun am Institut für Medizinische Informationsverarbeitung Biometrie und Epidemiologie der LMU München. Dort beschäftigt sie sich unter anderem mit Daten von MS Patienten und versucht herauszufinden welche Medikamente für welche Patienten funktionieren. Heidi ist im Kernteam der Onlineplatform OpenML, bei der es um kollaboratives maschinelles Lernen geht, kümmert sich um Reproduzierbarkeitschecks beim Journal of Statistical Software und engagiert sich allgemein für offene und reproduzierbare Wissenschaft.

Hier ist Heidi in ihren eigenen Worten...

Wie bist du in der Wissenschaft gelandet?
Ich habe Statistik studiert, weil ich immer gut in Mathe war und Wissenschaftlerin werden wollte. Warum ich Wissenschaftlerin werden wollte, weiß ich eigentlich gar nicht mehr so genau. Ich glaube, es war einfach das coolste, was es außer Musiktherapie (da habe ich die Aufnahmeprüfung nicht geschaft) noch so gab 😉

Ich habe im Bachelor und Master angefangen, an wissenschaftlichen Projekten mitzuarbeiten und das hat mir so viel Spaß gemacht, dass für mich klar war, dass ich promovieren will. Dann habe ich auch noch meine Wunschstelle an der UZH bei Torsten Hothorn bekommen und jetzt bin ich seit April Postdoc an der LMU und kann mir gar nicht vorstellen etwas anderes zu machen, weil ich meine Arbeit so gerne mache.

Warum hast du dich für dein aktuelles Feld entschieden, und/oder was hält dich dort?
Statistik ist wichtig in allen Feldern, in denen Daten erhoben werden. Das fand und finde ich superspannend. Zum Beispiel kann man die statistischen Methoden, die ich für einen medizinischen Kontext entwickle auch in den Wirtschaftswissenschaften gebrauchen. Dadurch lernt man immer mal wieder über andere Felder und darf überall mal reinschnuppern. Zum Beispiel habe ich während dem Studium mit Bewegungsdaten von Luchsen und Rehen gearbeitet und über die Politik im Nationalpark gelernt, aber auch Software zur Unterstützung der Suche nach Blindgängern aus dem zweiten Weltkrieg geschrieben.

Außerdem ist Statistik auch ein Fach in dem es noch viel zu tun gibt, weil durch leistungsfähige Rechner viele statistische Methoden oder Methoden des maschinellen Lernens erst seit relativ kurzer Zeit realisitsch geworden sind.

Viele Leute denken, Statistik sei ein sehr trockenes Fach. Ich finde das überhaupt nicht. Die Arbeit ist eigentlich immer interdiszipliär und die Probleme in der Regel spannend und knifflig. Ich schreibe auch gerne Software. Es hat etwas sehr befriedigendes, wenn andere Leute die Software dann nutzen und meine Methoden zitieren.

Erzähle uns etwas über deine Arbeit!
Sehr gerne: Ich arbeite an statistischen Methoden, mit denen man herausfinden kann, ob unterschiedliche Patienten unterschiedlich auf Medikamente oder Therapien reagieren und wenn ja, welche Patientencharakteristika einen Einfluss auf den Behandlungseffekt dieser Medikamente haben. Wenn zum Beispiel eine Therapie nur bei jüngeren Patienten funktioniert, will man das wissen, um die älteren Patienten nicht unnötig zu behandeln. Diese Dinge herauszufinden ist aber nicht ganz einfach und man braucht gut durchdachte Methoden dafür und natürlich auch Software mit der man diese Sachen rechnen kann. Wir implementieren unsere Methoden immer in R. So sind sie für alle frei verfügbar und nutzbar.

Warum sollte sich die Öffentlichkeit für deine Forschung/Arbeit interessieren?
Niemand von uns möchte krank sein und Medikamente bekommen, die gar nicht für uns funktionieren sondern nur für die meisten Patienten. Bei manchen Krankheiten probieren Ärzte einfach verschiedene Medikamente durch und bleiben dann bei dem, das bei dem Patienten anschlägt. Ich hoffe, dass unsere Methoden hier Verbesserung bringen.

Ein weiterer wichtiger Teil meiner Arbeit ist mein Engagement im Bereich Open Science. Ich erhoffe mir, dass wir es schaffen, die Ergebnisse aus Forschung für alle Zugänglich zu machen, die Kosten der Wissenschaft zu verringern, die Geschwindigkeit des wissenschaftlichen Fortschritts zu erhöhen und die Möglichkeit zur Teilnahme an Forschung für mehr Menschen zu schaffen.

Hast du irgendwelche interessanten externen/zusätzlichen Aufgaben/Tätigkeiten?
Da gibt es einiges 😊

Ich arbeite für das Journal of Statistical Software, ein Open-Access-Journal das auch für Autoren kostenlos ist und in dem es inhaltlich um Software für statistische Analysen geht. Dort kümmere ich mich um die Überprüfung der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse in den Artikeln und um die Endredaktion.

Ich bin für OpenML aktiv. Das ist eine Onlineplatform, auf der man offene Daten, Fragestellungen zu diesen Daten, Algorithmen und Vorhersagemodelle verknüpfen kann. Man kann zum Beispiel einen Datensatz hochladen und eine Fragestellung erstellen (z.B. Kann ich die Verspätung von Bussen in Zürich vorhersagen?). Andere laden die Daten und die Fragestellung herunter und versuchen die Verspätung der Busse möglichst gut vorherzusagen. Am Ende laden sie die Modelle und Ergebnisse auf die Platform und können ihre Lösung mit anderen vergleichen.

Ich engagiere mich ganz allgemein im Bereich Open Science. Zum Beispiel gehe ich auf Workshops und berichte dort von meinen Erfahrungen und Tipps für offenere und reproduzierbare Wissenschaft. Vor kurzem war ich auch auf dem Open Science Trainer Bootcamp von FOSTER. Ganz aktuell kann ich die Summer School on Reproducibility in Computational Sciences im September empfehlen. Da wird es eine Menge cooler Vorträge und Tutorien geben. Bewerbungsschluss ist der 16.7. An der LMU gibt es jetzt auch das Open Science Center, bei dem ich Mitglied bin.

Irgendwelche interessanten Hobbies, von denen du uns erzählen möchtest?
Radln und Skifahren sind die schönsten Sachen auf der ganzen Welt. Jetzt gerade bin ich noch dabei mich auf meinen ersten Triathlon am 1. Juli vorzubereiten. Wenn das hier veröffentlicht wird, ist er schon vorbei und ich werde hoffentlich gut durchs Ziel gekommen sein.

Wie sieht dein idealer freier Tag aus (Forscher sind ja auch nur Menschen)?
Ich habe eine Antwort für den Sommer und eine für den Winter:

Sommer: Radfahren oder Wandern und danach Grillen im Schrebergarten.
Winter: Skifahren und danach zum Apres Ski. Natürlich mit Schlager 😊

Bitte begrüßt Heidi ganz herzlich bei Real Scientists DE!