Staudt Yves - Personen

Kartenansicht Standort B an der Ringstrasse 34 in 7000 Chur.

Prof. Dr. Yves Staudt

PhD in Actuarial Science

Dozent

Institut für Data Analysis, Artificial Intelligence, Visualization und Simulation (DAViS)

Telefon

+41 81 286 37 22

E-Mail

Expertise

Data Science, Tourismus 4.0, Statistik, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge/Internet of Things, Deep Learning, Datenanalyse, Daten Visualisierung, Versicherungsmathematik

Tätig in den Studienangeboten

Digital Business Management, EMBA Digital Technology and Operations, Computational and Data Science, MSc Data Visualization, Artificial Intelligence in Software Engineering, Information Science

Prof. Dr. Yves Staudt ist Professor für Applied Data Science am Institut für Data Analysis, Artificial Intelligence, Visualization und Simulation (DAViS) der FH Graubünden. Er hat in Versicherungsmathematik promoviert und verbindet ein solides statistisches Fundament mit angewandtem Machine Learning und Deep Learning.

Er forscht dort, wo Daten konkrete Entscheidungen verbessern: im Gesundheitswesen (Patientenpfade, Digitalisierung onkologischer Leitlinien, klinisches NLP, Computer Vision in der Kardiologie), in der Versicherungswirtschaft (Tarifierung, Preis- und Schadenmodellierung) und im Tourismus (datenbasierte Preisgestaltung, Simulation von Besucherströmen). Methodisch interessieren ihn vor allem erklärbare KI (XAI), datenzentriertes Machine Learning und der Einsatz von Large Language Models. Eine wichtige Rolle spielen dabei Design Thinking, Kundenintegration und Customer Relationship Management (CRM).

Er unterrichtet Machine Learning und Deep Learning auf Bachelor-, Master- und Executive-MBA-Stufe. Dabei setzt er auf Inverted Classroom und Sketchnotes und verbindet Design Thinking mit Data Science, damit Studierende Methoden an echten Fragestellungen erproben. Der gebürtige Luxemburger arbeitet auf Deutsch, Französisch, Englisch und Luxemburgisch. In seiner Freizeit ist er gerne in der Natur unterwegs und fotografiert.

AZT: Data Analytics

AZT: Evaluation der Datennutzung

AZT: Image Processing

AZT: Visualization and Dashboards

EAR: Digitale Transformation im Tourismus

AZT: AI for structured and unstructured data

Gemeinsam mit dem Kantonsspital Graubünden will die Projektgruppe die Behandlung onkologischer Patientinnen und Patienten verbessern und vereinheitlichen. Dazu werden die Behandlungspfade strukturiert modelliert und visualisiert. So lassen sich Abweichungen von den Leitlinien und Engpässe in der Versorgung erkennen und mit Methoden der künstlichen Intelligenz gezielt angehen. Ziel sind eine höhere Versorgungsqualität, optimierte Behandlungskosten und eine nachhaltige Entlastung des Gesundheitssystems.

Herz-Kreislauf-Erkrankungen gehören weltweit zu den häufigsten Todesursachen. Für die frühe Erkennung spielt das EKG eine zentrale Rolle, weil es nichtinvasiv und weit verbreitet ist. Das Projekt Interactive Cardiovascular Diagnoses Classificator with Explainable AI (ICVD-XAI) entwickelt ein System, das EKG-Daten mit Methoden des Machine Learning und Deep Learning automatisch klassifiziert. Zudem zeigt es verständlich, wie die Entscheidungen zustande kommen. Das schafft Vertrauen bei medizinischen Fachpersonen und trägt zu einer sicheren und nachvollziehbaren kardiovaskulären Versorgung bei.

Viele Ferienwohnungen in der Schweiz werden von privaten Vermietern mit nur einer oder zwei Wohnungen angeboten. Anders als grosse Anbieter wie Reka oder Interhome fehlen ihnen Vergleichszahlen für die Preissetzung. Instrumente wie Frühbucherrabatte oder Preisnachlässe in der Nebensaison nutzen sie deutlich seltener als Vermieter im Ausland. Das Projekt entwickelt deshalb ein Tool für Vermieter und Tourismusorganisationen. Es empfiehlt Preishöhe und Zeitpunkt von Preisanpassungen und ermöglicht Preisvergleiche für die ganze Schweiz. Grundlage sind die Analyse aktueller Buchungsdaten und Ansätze aus dem Behavioral Pricing. Ziel sind eine bessere Auslastung der Wohnungen und mehr Wertschöpfung in den Destinationen.

Wie gut ist die Gesundheitsversorgung in der Schweiz – heute und morgen? Gemeinsam mit NXGEN Medical Service (NMS) ist ein interaktives Dashboard entstanden. Es zeigt auf Basis öffentlich zugänglicher Daten die Versorgungslage bis auf die geografische Ebene. Mit Datenanalyse und KI-gestützten Modellen vergleicht es Regionen und schreibt Entwicklungen in die Zukunft fort. So lassen sich Unter- oder Überversorgung früh erkennen, Standorte bewerten und Wettbewerbssituationen analysieren. Das hilft Ärztinnen und Ärzten, Gesundheitsplanern und kantonalen Entscheidungsträgern. Das Projekt verbindet Siedlungs- und Raumentwicklung mit künstlicher Intelligenz.