Sameh Khattab

Sameh Khattab

Doktorand, NLP
Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin
Sameh studierte Data Science an der Schlesischen Technischen Universität und promoviert derzeit am IKIM zu generativer KI für Anwendungen im Gesundheitswesen. Vor seiner Zeit am IKIM sammelte er Industrieerfahrung als Softwareentwickler in mehreren Unternehmen. Am IKIM forscht Sameh zu großen Sprachmodellen, Information Retrieval und agentischen KI-Systemen. Außerdem wirkt er im DevOps-Team an der Entwicklung und Optimierung von MLOps-Pipelines mit, die Forschung mit realen Deployments verbinden – mit dem Ziel skalierbarer, zuverlässiger KI-Systeme im Sinne der IKIM-Mission, Machine Learning in spürbaren klinischen Nutzen zu überführen.

Publikationen

2026

Large language models enable prognostic stratification of cancer patients using real-world clinical notes Niklas Kiermeyer, Tim Lenfers, Amin Dada, Julian Friedrich, Sameh Khattab, Eric Knop, Jan Egger, Markus Pauly, Andreas Jung, Grégoire Montavon, Jens T. Siveke, Marcel Wiesweg, Stefan Kasper, Ulf Peter Neumann, Frederick Klauschen, Sylvia Hartmann, Martin Schuler, Philipp Keyl, Jens Kleesiek, Julius Keyl PLOS Digital Health Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon-Sung Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek arXiv Automated Tumor International Classification of Diseases Coding of Real-World Pathology Reports Using Self-Hosted Large Language Models Kamyar Arzideh, René Hosch, Amin Turki, Bahadir Eryilmaz, Mikel Bahn, Henning Schäfer, Ahmad Idrissi-Yaghir, Sameh Khattab, Amin Dada, Hideo A. Baba, Dirk Schadendorf, Martin Schuler, Jens Kleesiek, Sylvia Hartmann, Felix Nensa, Julius Keyl JCO Clinical Cancer Informatics AIANO: Enhancing Information Retrieval with AI-Augmented Annotation Sameh Khattab, Marie Bauer, Lukas Heine, Till Rostalski, Jens Kleesiek, Julian Friedrich arXiv Less Finetuning, Better Retrieval: Rethinking LLM Adaptation for Biomedical Retrievers via Synthetic Data and Model Merging Sameh Khattab, Jean-Philippe Corbeil, Osman Alperen Koraş, Amin Dada, Julian Friedrich, François Beaulieu, Paul Vozila, Jens Kleesiek arXiv