Ramun Schmid, Elektroingenieur: Algorithmen für das Wohl der Patienten

Ich habe schon an der Kanti in Zug gemerkt, dass Sprachen nicht so mein Ding sind und mir Mathe und Physik besser liegen. Die Lehre als Elektroniker war deshalb naheliegend; zumal mich elektronische Geräte schon immer faszinierten. Ich fand dann eine Lehrstelle bei Siemens in Zug. Vor allem die beiden letzten Lehrjahre haben mir sehr gefallen: Ich konnte im Betrieb mitarbeiten und faustgrosse Geräte für die Gebäudesteuerung testen und in Betrieb nehmen.

Währenddessen wurde mir zum ersten Mal bewusst: Die Hauptfunktionalität vieler Geräte liegt nicht in der Hardware, also dem technischen Gerät selbst, sondern in der Software und damit in der Programmierung des Innenlebens. Bis zu diesem Zeitpunkt habe ich mich nicht gross für Computer interessiert. Nun verstand ich aber: Wollte ich mich beruflich weiterentwickeln, so würde ich nicht ums Programmieren herumkommen.

Signale verarbeiten ist eigentlich etwas sehr natürliches. Wir Menschen nehmen über unsere Sinne – eine Art von Sensoren – ständig Signale, zum Beispiel Töne oder visuelle Reize, aus der Umwelt auf, und verarbeiten diese über unser Hirn. Ähnlich funktioniert das auch bei der digitalen Signalverarbeitung in technischen Geräten. Dafür werden Sensoren mit intelligenter Software kombiniert. In diesem Bereich arbeite ich heute bei der Firma Schiller in Baar.

Wir produzieren in erster Linie Geräte zum Aufzeichnen von Elektrokardiogrammen, sogenannte EKGs. Damit werden bei Patienten die elektrischen Signale der Herzmuskelfasern gemessen. In einem Dreierteam programmiere ich Software, die solche Messsignale analysiert und die nicht-relevanten Signale herausfiltert.

Darüber hinaus soll die Software die Signale auch gleich interpretieren helfen und so dem Arzt über den Bildschirm des EKG-Geräts wertvolle Angaben zur Gesundheit des Patienten liefern. Bestimmte mathematische Algorithmen erlauben es uns zum Beispiel, extrem detailliert in die Signalaufzeichnung des Herzschlags hinein zu "zoomen", wie das kein menschliches Auge könnte. Unsere Algorithmen erkennen dann bestimmte Muster, die den Arzt bei der Diagnose von Krankheiten unterstützen.