KI & Medizin: sichere Systeme und deren Zertifizierung

Carl-Zeiss-Stiftung fördert Forschungsprojekt mit fünf Millionen Euro

Moderne Deep-Learning-Systeme im Gesundheitswesen haben das Potenzial, Diagnoseentscheidungen von ähnlicher Qualität wie behandelnde Ärztinnen und Ärzte zu treffen. Allerdings gibt es Bedenken hinsichtlich der Transparenz, Robustheit, Fairness und Verlässlichkeit dieser Systeme. Das Projekt „Certification and Foundations of Safe Machine Learning Systems in Healthcare“ einer Forschungsgruppe an der Universität Tübingen hat zum Ziel, diese Probleme zu beheben. Dabei werden sowohl potenzielle Zielkonflikte verschiedener Aspekte (Fairness, Genauigkeit, Interpretierbarkeit und Datenschutz) als auch deren ethische Implikationen an konkreten Anwendungen im Gesundheitsbereich erforscht. Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert das Projekt im Rahmen ihres Programms „Wissenschaftliche Durchbrüche in künstlicher Intelligenz“ nun mit fünf Millionen Euro über sechs Jahre.

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