Simon Wolf

Seit 2023 ist Simon Doktorand am Kölner Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität zu Köln. Innerhalb des Instituts vereint er Aufgaben in den Bereichen Forschung, Lehre und IT-Administration. Als IT-Administrator des Lehrstuhls verwaltet er die technische Infrastruktur und unterstützt die Integration digitaler Tools in Forschungs- und Lehrprozesse. Simon ist außerdem an der Koordination und Durchführung der Programmierausbildung beteiligt und wirkt an Einführungskursen in die Programmierung mit, die einen Kernbestandteil des Lehrplans für (Wirtschafts-)informatikstudierende bilden.

Darüber hinaus ist er verantwortlich für das Master-Seminar Advanced Seminar Collaborative Innovation Networks, das sich mit dem Zusammenspiel zwischen menschlicher Zusammenarbeit und künstlicher Intelligenz befasst. In diesem Seminar entwerfen die Studierenden KI-gestützte Sensorsysteme, wie beispielsweise Smartwatch-basierte physiologische Überwachungssysteme und bioelektrische Pflanzensensoren, um „ehrliche Signale” der Teamarbeit zu erfassen.

Forschung

Simons Forschung konzentriert sich auf KI-gestützte digitale Gesundheit, insbesondere auf die Erkennung epileptischer Anfälle mithilfe von Daten aus tragbaren Sensoren. Sein Projekt „Epileptic Seizure Detection” untersucht, wie maschinelles Lernen auf Elektrokardiogramm-Signale (EKG) angewendet werden kann, um epileptische Anfälle zu erkennen. Ziel ist es, ein für den täglichen Gebrauch geeignetes System zu entwickeln, das die Herzaktivität über intelligente Geräte wie EKG-fähige Smart Devices kontinuierlich überwacht und Muster erkennt, die auf einen Anfall hindeuten.

Die Forschung basiert auf der Erkenntnis, dass Veränderungen der Herzfrequenzvariabilität, abgeleitet aus der Analyse von RR-Intervallen und R-Peak-Dynamiken, als Frühindikatoren für den Beginn eines Anfalls dienen können. Durch die Weiterentwicklung von Algorithmen für die EKG-basierte Erkennung trägt Simons Arbeit zur Entwicklung zuverlässiger, benutzerfreundlicher Lösungen bei, die außerhalb klinischer Umgebungen eingesetzt werden können. Das ultimative Ziel ist es, die Lebensqualität und Sicherheit von Menschen mit Epilepsie durch zugängliche und unauffällige Technologien zur Gesundheitsüberwachung zu verbessern.

Über die Anfallserkennung hinaus interessiert sich Simon allgemein für die Anwendung intelligenter digitaler Systeme im Management chronischer Krankheiten und untersucht, wie datengesteuerte Lösungen die Autonomie der Patienten und eine personalisierte Gesundheitsversorgung unterstützen können.