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Trustworthy machine learning in oncology

In this talk I will give an overview on some challenges and opportunities of developing machine learning approaches tailored for translational applications. I will present recent work on how to achieve (more) trustworthy predictions by ensuring calibration under domain shift. In addition, I will speak about how hierarchical autoencoders can facilitate unsupervised domain generalization. Finally, I will present recent work on multi-output Gaussian Process latent variable models as uncertainty-aware recommender systems.

Biosketch Florian Buettner

Florian Buettner is a professor at Goethe-University Frankfurt and the German Cancer Consortium (DKTK)/German Cancer Research Center (DKFZ). Having earned his PhD in physics he spent several years as a postdoc and principal investigator at the Helmholtz Center for environmental health Munich and the European Bioinformatics Institute, Cambridge. Prior to joining Frankfurt University, he worked as a guest scientist at the Helmholtz Center Munich, in addition to his appointment as senior scientist for industrial AI and probabilistic machine learning at Siemens AG. His research interests are focused on the intersection of multi-omics bioinformatics, machine learning and oncology.

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