Prof. Dr. Kirstin Vach
| Kirstin.Vach(at)hnee.de | |
| Telefon | +49 3334 657-534 |
| Raum | 12.119 |
Bachelor
- Mathematik I-III in den Modulen Ingenieurwissenschaftliche Grundlagen
- Statistik im Modul Ingenieurwissenschaftliche Methoden
Master
- Statistik und angewandte Mathematik im Modul Angewandte Ingenieurwissenschaften
- Angewandte mathematische Statistik
- Nutzung Künstlicher Intelligenz in der Diagnostik
- Interdisziplinäre Forschung und Forschungsmethodik
- Anwendung und Anpassung statistischer Methoden an zahnmedizinische Fragestellungen
Professur für Explorative Datenanalyse in den Holzwissenschaften
Abgabe Habilitationsschrift an der MHH (Verfahren läuft noch)
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Klinik für Zahnerhaltung, Parodontologie und Präventivzahnmedizin, Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Promotion zum Dr. sc. hum, Universität Freiburg
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Department für Zahn-, Mund- und Kieferheilkunde, Universitätsklinikum Freiburg
2. Elternzeit
Wiss. Mitarbeiterin, Forschungseinheit für Allgemeinmedizin, Odense (DK); Inkl. 1. Elternzeit
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für Medizinische Biometrie und Medizinische Informatik, Universität Freiburg
Diplom Mathematik (Nebenfach Informatik), Universität Freiburg
Mitglied Organisation for Caries Research (ORCA)
ORCA, Leeds (UK): K. Vach, C. Ganss, W. Vach: Some accuracy is not enough - A planning tool supports studies to evaluate AI-based diagnostics in cariology
DGZ, Berlin: K. Vach, C. Ganss, W. Vach: Planung von aussagekräftigen Studien zu KI-basierter Kariesdiagnostik – so geht’s
ORCA, Heraklion (Kreta): K. Vach, N. Bock, N. Schulz-Weidner, C. Ganss: Dealing with missing data in long-term retrospective caries trajectory studies
ORCA, Egmond aan Zee (NL): K. Vach, C. Ganss, N. Schlueter, W. Vach: Diagnosing exposed dentin by multiple raters allows new insights into diagnostic decision making of dentists
DGZ, München: K. Vach, C. Ganß, N. Schlüter, W. Vach: Freiliegendes Dentin bei Erosionen – Analyse unerwarteter Aspekte von diagnostischen Entscheidungen multipler Untersucher