Dr.-Ing. Nils Gumpfer
Wilhelm-Leuschner-Str. 13
61169 Friedberg
B1.0.12
Werdegang
- Seit 2025: Postdoctoral Researcher (Technische Hochschule Mittelhessen)
- 2020 – 2025: Promotion (Forschungscampus Mittelhessen, Promotionszentrum für Ingenieurwissenschaften)
- Seit 2019: Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Technische Hochschule Mittelhessen)
- Seit 2018: Dozent (Technische Hochschule Mittelhessen,StudiumPlus)
- 2018 – 2019: Inhouse Consultant Business Analytics (B. Braun Melsungen AG)
- 2016 – 2019: Studium Master of Science Wirtschaftsinformatik (Technische Hochschule Mittelhessen)
- 2016 – 2018: Werkstudent Business Analytics (B. Braun Melsungen AG)
- 2013 – 2016: Duales Studium Bachelor of Arts Betriebswirtschaft, Fachrichtung Wirtschaftsinformatik (Technische Hochschule Mittelhessen,StudiumPlus / B. Braun Melsungen AG)
- 2010 – 2013: Berufliches Gymnasium, Fachrichtung Datenverarbeitungstechnik (Max-Eyth-Schule Kassel)
Publikationen
- Gumpfer N. (2024). Explainable Artificial Intelligence for Detection of Structural Changes in Myocardium. Doctoral Thesis. Ed. by B. Seeger and M. Guckert. Philipps-Universität Marburg.
DOI: 10.17192/z2025.0472 - Gumpfer N., Dinov B., Sossalla S., Guckert M., and Hannig J. (2024). Towards Trustworthy AI in Cardiology: A Comparative Analysis of Explainable AI Methods for Electrocardiogram Interpretation. In: 22nd International Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2024), Salt Lake City, UT, USA, July 9–12, 2024. Ed. by J. Finkelstein, R. Moskovitch, and E. Parimbelli. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 14845. Springer Nature Switzerland AG, Chap. 36, pp. 350–361.
DOI: 10.1007/978-3-031-66535-6_36 - Powers S. T., Linnyk O., Guckert M., Hannig J., Pitt J., Urquhart N., Ekárt A., Gumpfer N., Han T. A., Lewis P. R., Marsh S., and Weber T. (2023). The Stuff We Swim in: Regulation Alone Will Not Lead to Justifiable Trust in AI. IEEE Technology and Society Magazine, 42(4), pp. 95–106.
DOI: 10.1109/MTS.2023.3341463 - Gumpfer N., Prim J., Keller T., Seeger B., Guckert M., and Hannig J. (2023). SIGNed Explanations: Unveiling Relevant Features by Reducing Bias. Information Fusion, 99.
DOI: 10.1016/j.inffus.2023.101883 - Guckert M., Gumpfer N., Hannig J., Keller T., and Urquhart N. (2021). A Conceptual Framework for Establishing Trust in Real World Intelligent Systems. Cognitive Systems Research, 68, pp. 143–155.
DOI: 10.1016/j.cogsys.2021.04.001 - Gumpfer N., Prim J., Gruen D., Hannig J., Keller T., and Guckert M. (2021). An Experiment Environment for Definition, Training and Evaluation of Electrocardiogram-Based AI Models. In: 19th International Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2021), Virtual Event, June 15–18, 2021. Ed. by A. Tucker, P. H. Abreu, and J. Cardoso. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 12721. Springer Nature Switzerland AG, Chap. 45, pp. 384–388.
DOI: 10.1007/978-3-030-77211-6_45 - Gumpfer N., Grün D., Hannig J., Keller T., and Guckert M. (2020). Detecting Myocardial Scar Using Electrocardiogram Data and Deep Neural Networks. Biological Chemistry, 402(8), pp. 911–923.
DOI: 10.1515/hsz-2020-0169
Forschungsgebiete
- Human-centered AI
- Erklärbare Künstliche Intelligenz
- Angewandte Künstliche Intelligenz
- Künstliche Intelligenz in der Kardiologie
- Künstliche Intelligenz für Zeitreihendaten