Prof. Dr. rer. hum. biol. Björn-Hergen Laabs

Gruppenleiter AG „Statistische Evidenz in KI Systemen“

Telefon: +49 551 3964064

Telefax: +49 551 3965605

E-Mail: bjoern-hergen.laabs(at)med.uni-goettingen.de

Ort: Humboldtallee 32, EG 141

ORCID ID: orcid.org/0000-0002-9265-5738

Kurzer Lebenslauf

[seit 2025]
UMG Göttingen, Institut für Medizinische Statistik, Juniorprofessor (W1ttW2)

[2022 - 2025]
Universität zu Lübeck, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Postdoc

[2017 - 2022]
Universität zu Lübeck, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Doktorand

[2015 - 2017]
M.Sc. Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften, Universität zu Lübeck

[2012 - 2015]
B.Sc. Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften, Universität zu Lübeck

Forschungsschwerpunkte

  • Interpretierbarkeit von KI-Modellen (Explainable AI)
  • Qunatifizierung von Unsicherheit in Vorhersagemodellen
  • Kausale Inferenz in KI Systemen
  • Reduzierte Penetranz von neurologischen Bewegungserkrankungen

Engagement in Fachgesellschaften

[seit 2024]
Mitglied der „Deutschen Gesellschaft für Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V.“ (GMDS)

[seit 2024]
Mitglied der „AG Öffentlichkeitsarbeit“ der IBS-DR

[2021 - 2025]
Co-Sprecher der „AG Nachwuchs“ der IBS-DR

[seit 2019]
Mitglied der „AG Pupulationsgenetik“ der IBS-DR

[seit 2019]
Mitglied der „AG Nachwuchs“ der IBS-DR

[seit 2018]
Mitglied der „Biometrischen Gesellschaft“ (IBS-DR)

[seit 2018]
Mitglied der „International Genetic Epidemiology Society“ (IGES)

Auszeichnungen

[2024]
Nachwuchslehrpreis (Sektion Medizin), Universität zu Lübeck

[2022]
Wissenschaftspreis (Sektion Medizin), Universität zu Lübeck

Ausgewählte Publikationen

  1. Laabs B-H, Lohmann K, Vollstedt EJ, Reinberger T, Nuxoll LM, Kilic-Berkmen G, Perlmutter JS, Loens S, Cruchaga C, Franke A, Dobricic V, Hinrichs F, Grözinger A, Altenmüller E, Bellows S, Boesch S, Bressman SB, Duque KR, Espay AJ, Ferbert A, Feuerstein JS, Frank S, Gasser T, Haslinger B, Jech R, Kaiser F, Kamm C, Kollewe K, Kühn AA, LeDoux MS, Lohmann E, Mahajan A, Münchau A, Multhaupt-Buell T, Pantelyat A, Pirio Richardson SE, Raymond D, Reich SG, Saunders Pullman R, Schormair B, Sharma N, Sichani AH, Simonyan K, Volkmann J, Wagle Shukla A, Winkelmann J, Wright LJ, Zech M, Zeuner KE, Zittel S, Kasten M, Sun YV, Bäumer T, Brüggemann N, Ozelius LJ, Jinnah HA, Klein C, König IR (2024) Genetic Risk Factors in Isolated Dystonia Escape Genome-Wide Association Studies. Mov Disord 39: 2110-2116. doi: 10.1002/mds.29968 OA
  2. Laabs B-H, Kronziel LL, König IR, Szymczak S (2024) Construction of Artificial Most Representative Trees by Minimizing Tree-Based Distance Measures. In: Longo, L., Lapuschkin, S., Seifert, C. (eds) Explainable Artificial Intelligence. xAI 2024. Communications in Computer and Information Science, vol 2154. Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-031-63797-1_15
  3. Szepannek G & von Holt B-H (2024) Can’t see the forest for the trees. Behaviormetrika 51:411-423. doi: 10.1007/s41237-023-00205-2 OA
  4. Laabs B-H, Westenberger A & König IR (2023) Identification of representative trees in random forests based on a new tree-based distance measure. Adv Data Anal Classif 18:363-380. doi: 10.1007/s11634-023-00537-7. OA
  5. Steinhardt J, Hanssen H, Heldmann M, Sprenger A, Laabs B-H, Domingo A, Reyes CJ, Prasuhn J, Brand M, Rosales RL, Münte TF, Klein C, Westenberger A, Oropilla JQ, Diesta CCE & Brüggemann N. Prodromal X-Linked Dystonia-Parkinsonism is Characterized by a Subclinical Motor Phenotype. Mov Disord 2022;37:1474-1482. doi: 10.1002/mds.29033. OA
  6. Koch S, Laabs B-H, Kasten M, Vollstedt E-J, Becktepe JS, Brüggemann N, Franke A, Krämer U, Kuhlenbäumer G, Lieb W, Mollenhauer B, Neis M, Trenkwalder C, Schaeffer E, Usnich T, Wittig M, Klein C, König IR, Lohmann K, Krawczak M & Caliebe A. Validity and Prognostic Value of a Polygenic Risk Score for Parkinson’s Disease. Genes 2021;12:1859. doi: 10.3390/genes12121859. OA
  7. Balck A, Schaake S, Kuhnke NS, Domingo A, Madoev H, Margolesky J, Dobricic V, Alvarez-Fischer D, Laabs B-H, Kasten M, Lou W, Nicolas G, Marras C, Lohmann K, Klein C & Westenberger A. Genotype-phenotype relations in primary familial brain calcification: Systematic MDSGene review. Mov Disord 2021;36:2468-2480. doi: 10.1002/mds.28753. OA
  8. Reyes CJ, Laabs B-H, Schaake S, Lüth T, Ardicoglu R, Rakovic A, Grütz K, Alvarez-Fischer D, Jamora RDG, Rosales RL, Weyers I, König IR, Brüggemann N, Klein C, Dobricic V, Westenberger A & Trinh J. Brain regional differences in hexanucleotide repeat length in X-linked dystonia-parkinsonism using nanopore sequencing. Neurol Genet 2021;7:1. doi: 10.1212/NXG.0000000000000608. OA
  9. Laabs B-H, Klein C, Pozojevic J, Domingo A, Brüggemann N, Grütz K, Rosales RL, Jamora RD, Saranza G, Diesta CCE, Wittig M, Schaake S, Dulovic-Mahlow M, Quismundo J, Otto P, Acuna P, Go C, Sharma N, Multhaupt-Buell T, Müller U, Hanssen H, Kilpert F, Franke A, Rolfs A, Bauer P, Dobricic V, Lohmann K, Ozelius LJ, Kaiser FJ, König IR & Westenberger A. Identifying genetic modifiers of age-associated penetrance in X-linked dystonia-parkinsonism. Nat Commun 2021;12:3216. doi: 10.1038/s41467-021-23491-4. OA
  10. Westenberger A, Reyes CJ, Saranza G, Dobricic V, Hanssen H, Domingo A, Laabs B-H, Schaake S, Pozojevic J, Rakovic A, Grütz K, Begemann K, Walter U, Dressler D, Bauer P, Rolfs A, Münchau A, Kaiser FJ, Ozelius LJ, Jamora RD, Rosales RL, Diesta CCE, Lohmann K, König IR, Brüggemann N & Klein C. A hexanucleotide repeat modifies expressivity of X-linked dystonia parkinsonism. Ann Neurol 2019;85:812-822. doi: 10.1002/ana.25488.

Betreute Abschlussarbeiten

  • Masterarbeit (Universität zu Lübeck, ongoing): Quantification of uncertainty based on missing data in prediction models
  • Masterarbeit (Universität zu Lübeck, 2025): Use of variable selection when creating representative trees for random forests
  • Masterarbeit (Universität zu Lübeck, 2024): Usage of oblique splits in artificial representative trees for random forests
  • Masterarbeit (Universität zu Lübeck, 2023): Generation of ensembles of most representative trees using clustering
  • Bachelorarbeit (Universität zu Lübeck, 2023): Optimizing the prediction accuracy of random forests by distance-based elimination of outliers

Folgen Sie uns