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KOMPAK T

PODCAST TRAININGSDATEN FÜR
MEDIZINISCHE KI II
Künstliche Intelligenz in der Arztpraxis Qualitätskontrolle
A m 1. August 2024 war Dr. Kristina ärztliche Doku- ie Bedeutung der künstlichen

mentation. Spöh-
Spöhrer zu Gast beim „Ärztetag“,
dem Podcast der Ärztezeitung. Die rer weist darauf D Intelligenz (KI) in der Medizin
Hausärztin aus dem Norden von Nieder- hin, dass diese mit nimmt stetig zu. Sie kann bereits
sachsen ist Mitglied im Bundesvor- KI vollständig, rechtssicher, einfach heute Ärztinnen und Ärzte im Be-
stand des Hausärztinnen- und Hausärz- und zeitsparend erfolgen muss. Im Be- reich der Diagnostik bei der Aus-
teverbands und engagiert sich in der reich der Diagnostik geht sie auf den wertung von MRT-Aufnahmen oder
Arbeitsgruppe Digitales. Seit Kurzem perspektivischen Einsatz von KI zum eines Blutbildes unterstützen. In
ist sie auch Mitglied des Digitalbeirats Erkennen von Seltenen Erkrankungen ersten Krankenhäusern besteht so-
der gematik. Anlässlich eines Positi- ein. Kritisch sieht sie KI, die nicht auf gar die Möglichkeit, klinische Algo-
onspapiers des Verbands zum Einsatz einer guten Datenqualität basiert, weil rithmen als Alternative zu diagnos-
von künstlicher Intelligenz (KI) in der dies zu verzerrten Ergebnissen führen tische Tests anzufordern. Allerdings
Hausarztpraxis hat Hauke Gerlof, stell- kann. Ein weiteres Thema ist der Um- werden Ärztinnen und Ärzte nur dann
vertretender Chefredakteur der Ärz- gang mit den gesetzlichen Daten- eine KI für ihre Arbeit einsetzen,
tezeitung, zum Gespräch gebeten. Spöh- schutzvorschriften. Auch sollten Pra-
rer selbst nutzt noch keine KI in ihrer xen den Einsatz von KI gegenüber den
Praxis. Besprochen werden mögliche Patientinnen und Patienten kommuni-
Anwendungsszenarien, darunter die zieren.< AERZTETAG.AERZTEZEITUNG.DE

TRAININGSDATEN FÜR MEDIZINISCHE KI I
Lernen in geschützter Umgebung
M edizinische Daten sind hochsen- Datenschutzgesetzen auf Landes- und

Bundesebene sowie weiteren gesetzli-
sibel, unabhängig davon, ob sie
aus Patientenakten, einer intensivme- chen Bestimmungen, die etwa die medi-
dizinischen Überwachung oder klini- zinische Forschung regeln. Diese Daten wenn sie dieser vertrauen und die
schen Studien stammen. Sie unterliegen werden für das Training von neuronalen Ergebnisse als verlässlich einstu-
der Datenschutz-Grundverordnung, den Netzen benötigt, welche Ärztinnen und fen. Von großer Bedeutung ist dabei
Ärzte bei ihrer Arbeit unterstützen die Qualität der Daten, mit denen ein
sollen. Das Deutsche Forschungszent- Algorithmus trainiert wurde. An-
rum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat lässlich des 2023 verabschiedeten
jetzt mit SEMLA (Secure Machine Lear- EU-Gesetzes zur KI (AI Act), das die
ning Architecture) eine interne For- Vertrauenswürdigkeit von KI-Medi-
schungsinfrastruktur für das Training zinprodukten fordert, wurde im ver-
von neuronalen Netzen mit personenbe- gangenen Jahr das Projekt TEF-
zogenen Daten in Betrieb genommen. Health ins Leben gerufen. Die Pro-
Diese Daten werden nicht in der Cloud jektpartner entwickeln unter ande-
gespeichert und verarbeitet, sondern rem Zulassungsprozesse für ver-
im DFKI-System. SEMLA besteht aus ei- trauenswürdige KI. Mittlerweile ist
ner Recheninfrastruktur in Kai- ein Demonstrator verfügbar, mit
serslautern und einem biometrisch ge- dem das Team der Physikalisch-
sicherten Annotations- und Experi- Technischen Bundesanstalt (PTB) me-
mentierlabor (SEMLab) in Saarbrücken. dizinische KI-Algorithmen bewerten
Zunächst sollen Daten aus medizini- kann. Außerdem wurde eine systema-
schen Projekten ausgewertet werden. tische Analyse der Qualität medizi-
Auf dieser Grundlage werden die neu- nischer Daten vorgenommen. Als
ronalen Netzwerke trainiert. Später Nächstes wollen die Forscherinnen
sollen auch Drittanwender die von und Forscher untersuchen, wie sie
SEMLA bereitgestellten Datensätze für die Datenqualität automatisiert
das Training nutzen können.< messen können.< PTB.DE
SICHERHEIT: Eine Schleuse schützt das SEMLab. SEMLA.DFKI.DE DFKI.DE TEFHEALTH.EU

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