„Das Modell funktioniert gut mit US-amerikanischen Daten“, berichtet die Doktorandin. Ihre Aufgabe besteht darin zu zeigen, inwieweit das Modell auch mit deutschen oder europäischen Daten funktioniert. Dafür analysiert sie Datensätze von Menschen, die eine Herztransplantation in Deutschland erhalten haben. Sie betrachtet Daten aus einem ganz bestimmten, zurückliegenden Zeitraum. „Eigentlich war unsere Erwartungshaltung, dass das Vorhersagemodell mit Daten aus dem deutschen Gesundheitssystem nicht funktionieren wird. Aber tatsächlich hat sich gezeigt, dass es besser ist, als erwartet.”

Wenn Maxi Schulz morgens ins Büro kommt, startet sie zuerst den Rechner und lädt Datensätze in ein Statistikprogramm. „Die Daten stammen meist aus behandelnden Zentren – natürlich anonymisiert", erklärt sie. „Dazu gehören allgemeine Informationen wie Alter, Geschlecht, Größe, aber auch Angaben zu Vorerkrankungen.” Typisch seien etwa Blutwerte oder Informationen zum Blutdruck. Je nach Krankheitsbild kann sie auch auf genetische Daten zugreifen.

Für die Berechnungen gibt sie verschiedene Parameter in das Statistik-Tool ein. Auf Basis von Merkmalen wie Alter, Geschlecht oder Nierenwerten berechnet das Modell dann für jede Patientin und jeden Patienten die statistische Überlebenswahrscheinlichkeit nach einer Herztransplantation. Auch die Wahrscheinlichkeit, innerhalb der nächsten zehn Jahre an einer Herz-Kreislauf-Erkrankung zu erkranken, lässt sich berechnen. „Solche Modelle können eine Unterstützung bei Entscheidungen sein“, sagt Maxi Schulz.

Maxi Schulz hat ein Faible für Mathematik und ein ausgeprägtes Verständnis für logische Zusammenhänge. Nach der Schule entschied sie sich zunächst für ein Bachelorstudium in Volkswirtschaftslehre und Geschichte – und war fasziniert von der Vielfalt statistischer Modelle. Diese Faszination führte sie schließlich zum spezialisierten Masterstudium in Angewandter Statistik an der Georg-August-Universität Göttingen. Besonders gefesselt hat sie das Fach Medizinische Statistik: „Es ist sehr hilfreich zu wissen, ob eine Therapiemethode effektiv ist. Es motiviert mich zu zeigen, dass wir Vorhersagemodelle brauchen, die für alle Menschen gut funktionieren.“

Was sie nach ihrer Promotion beruflich machen will, weiß sie noch nicht genau. Vielleicht bleibt sie in der Wissenschaft, zum Beispiel als Postdoc oder Juniorprofessorin. Sie kann sich auch gut vorstellen, in einem Landes- oder im Bundesministerium für Gesundheit zu arbeiten. „Spannend finde ich, in Entscheidungsgremien für Gesundheit zu sitzen. Es gibt auch Organisationen wie den Gemeinsamen Bundesausschuss, wo Therapien diskutiert werden, die durch die gesetzliche Krankenversicherung übernommen werden sollen. Der Ausschuss prüft beispielsweise, ob Therapien überhaupt einen Effekt haben”, erklärt Maxi Schulz. „Und dafür ist Statistik sehr wichtig.“