Luis Oberste, M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand

Universität Mannheim
L 15, 1–6
5. OG
68161 Mannheim

Tel.: +49 621 181-1670
E-Mail: obersteuni-mannheim.de

Sprechstunde:
nach Vereinbarung

Mannheim Molecular Intervention Environment (M²OLIE):
Forschungscampus des Bundesministeriums für Bildung und Forschung
RettungsNetz-5G:
Regionales Projektkonsortium um den Verband Region Rhein-Neckar, Universitätsmedizin Mannheim und Universität Mannheim

Kurzprofil

Seit 2020	Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Universität Mannheim
2017 – 2019	Wissenschaftliche Hilfskraft Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Universität Mannheim
2017 – 2019	Masterstudium der Wirtschaftsinformatik (M.Sc.) Schwerpunkt: Enterprise Applications Universität Mannheim
2013 – 2016	Duales Studium der Wirtschaftsinformatik (B.Sc.) Schwerpunkt: Sales und Consulting Duale Hochschule Baden-Württemberg – Mannheim Ausbildendes Unternehmen: ALSO Deutschland GmbH

Oberste, L. und Heinzl, A. (2023). User-centric explainability in healthcare: A knowledge-level perspective of informed machine learning. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 4, 840–857.
Oberste, L., Rüffer, F., Aydingül, O., Rink, J. und Heinzl, A. (2023). Designing user-centric explanations for medical imaging with informed machine learning. In , Design Science Research for a New Society: Society 5.0 : 18th International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology, DESRIST 2023, Pretoria, South Africa, May 31 – June 2, 2023, Proceedings (S. 470–484). Lecture Notes in Computer Science, Springer: Berlin [u. a.].
Oberste, L., Finze, N., Hoffmann, P. und Heinzl, A. (2022). Supporting the billing process in outpatient medical care: Automated medical coding through machine learning. In , Proceedings of the 30th European Conference on Information Systems (ECIS): Timișoara, Romania, June 18–24, 2022 (S. 1–18). European Conference on Information Systems (ECIS) : Research Papers, AISeL: Atlanta, GA.
Oberste, L., Aydingül, O., Jussupow, E. und Heinzl, A. (2021). When every minute matters : using predictive analytics of intervention durations to support hospital scheduling. In , PACIS 2021 : Pacific Asia Conference on Information Systems, 12th to 14th July 2021, Dubai (S. 1–9). PACIS Proceedings, AISeL: Atlanta, GA.

2023: Best Paper Award at the 18th International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology (DESRIST 2023), Article: Oberste et al. (2023): “Designing User-Centric Explanations for Medical Imaging With Informed Machine Learning.” DESRIST 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 13873. Springer, Cham.
2022: Best Paper Award Nominee at the 30th European Conference on Information Systems (ECIS 2022), Article: Oberste et al. (2022): “Supporting the Billing Process in Outpatient Medical Care: Automated Medical Coding Through Machine Learning,” ECIS 2022 Proceedings.