Es begann mit der Klassenfahrt nach Tirol, als Marleen Bahe aus dem flachen Norden das erste Mal die Berge erlebte und spürte: Hier kann sie sich verwirklichen. Nach ihrem Bachelorstudium der Technomathematik in Hamburg führte sie diese Sehnsucht schließlich an die FH Salzburg, wo sie den Masterstudiengang Applied Image and Signal Processing absolvierte.
Die familiäre Atmosphäre, der starke Praxisbezug und das Gefühl, willkommen zu sein, überzeugten sie sofort. „Ich habe beim Open House Besuch gleich gespürt, hier will ich hin“
Nach dem Master sollte es zurück nach Hamburg gehen - das fühlte sich aber nicht richtig an, also blieb sie. Zunächst bei Salzburg Research, dann in Innsbruck bei MED-EL. Als sie die Ausschreibung für eine PhD-Stelle im Gruppenprojekt REVELATION zwischen der Universität Salzburg und der FH Salzburg entdeckte, war für sie der nächste Schritt klar.
Heute forscht sie in Kooperation mit dem Forschungslabor des Studiengangs Biomedizinische Analytik an Deep Learning Modellen, um medizinische Mikroskopbilder auszuwerten. Gleichzeitig unterrichtet sie Übungen in Mathematik und Data Science. Für sie ist genau diese Kombination das Besondere:
„In der Forschung kann ich tief in neue Fragestellungen eintauchen. In der Lehre darf ich die Begeisterung dafür weitergeben.“
In ihren Lehrveranstaltungen begegnet Marleen Bahe den Studierenden auf Augenhöhe. Mit spielerischen Ideen, Schritt-für-Schritt-Erklärungen und viel Geduld möchte sie zeigen, dass Mathematik keine unüberwindbare Hürde ist. Ein Moment ist ihr besonders in Erinnerung geblieben: Nachdem ein Studierender gemeinsam mit ihr eine Aufgabe an der Tafel gelöst hatte, meinte er überrascht: „Ist ja doch nicht so schwierig.“ Genau solche Aha-Momente motivieren sie. Denn Mathematik bedeutet für sie vor allem, an Lösungen zu glauben, dranzubleiben und den Mut zu haben, auch schwierige Aufgaben zu knacken.
Auch in ihrer Forschung dreht sich alles um das Lösen komplexer Fragestellungen. Im Rahmen ihres Dissertationsprojekts entwickelt sie Computer Vision Methoden, die aufwendige Arbeitsschritte in der histopathologischen Untersuchung von Gewebeproben durch digitale Bildverarbeitung unterstützen. Die Ergebnisse der Modelle sollen mittels Explainable AI nachvollziehbarer werden, um diese im klinischen Alltag nutzbar zu machen.
Abseits von Forschung und Lehre findet Marleen ihren Ausgleich in den Bergen und in der Musik. Ob Mountainbiken, Schneeschuhwandern oder Klettersteige – ebenso vielfältig ist sie auch musikalisch: Sie spielt mehrere Instrumente, singt in zwei Chören, schreibt eigene Songs und leitet den Kurs "Latin Dance Fitness" an der FH Salzburg.
