Grazer Know-Center erforscht innovative Methoden für die Medizin 4.0
Bessere Diagnose, schnellere Entwicklung von Medikamenten, individualisierte Therapien – die Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) im Life-Science-Bereich bergen enormes Potenzial. Im Idealfall wird die Digitalisierung mehr Raum für die Patientenbetreuung schaffen, das medizinische Personal entlasten und dadurch dem bestehenden Pflege- und Fachkräftemangel entgegenwirken. Doch der Einsatz von KI in diesem sensiblen Bereich ist nicht frei von Risiken. Regulierungsbehörden und Patientengruppen fordern zu Recht strengen Datenschutz, Sicherheit vor Cyberkriminalität und maximale Transparenz.
Genau hier setzt die Forschung des Know-Centers an: „Unser Ziel ist, vertrauenswürdige und transparente KI-Anwendungen über den gesamten pharmazeutischen und medizinischen Entwicklungsprozess hinweg zu gewährleisten. Dafür setzen wir innovative kryptografische Methoden ein, die es erlauben, verschlüsselte medizinische Daten auszutauschen und zu analysieren, ohne dass diese Daten während der Auswertung im Klartext auslesbar sind. Nur die ursprünglichen Dateneigentümer können das Ergebnis entschlüsseln. So wird Privatsphäre gewährleistet und alle profitieren von besseren und genaueren Auswertungen“, erklärt Stefanie Lindstaedt, CEO des Know-Centers.
Datenschutz und Transparenz
Im von der FFG geförderten Projekt „KI in der Pflege“ entwickelt das Know-Center beispielsweise KI-Algorithmen, die bei der Diagnostik und Pflegeplanerstellung in der Alterspflege unterstüt-zen sollen. Als Basis dient die Expertise der Pflegemitarbeiter und eine Datenbank mit über 2000 Klienten. Methoden wie Natural Language Processing und semantische Datenanalysen werden verwendet, um große Datenmengen maschinell zu verarbeiten und für weitere Analysen strukturiert aufzubereiten. Ziel ist eine teilautomatisierte Pflegeplanerstellung, um Effizienz und Qualität der Pflege dauerhaft zu verbessern.
Ein weiterer Fokus des Know-Centers ist, KI für Anwender nachvollziehbar und transparent zu machen. Denn Vertrauen in die zugrunde liegenden Analyseverfahren sowie Kontrollmöglichkeiten sind wesentlich für die Akzeptanz von KI-Verfahren in der Medizin. Durch Zusatzinformationen können Ergebnisse leicht erklärbar und nachvollziehbar gemacht werden, indem zum Beispiel bei der Bilderkennung von Röntgenaufnahmen diejenigen Bereiche markiert werden, die für die KI ausschlaggebend für das jeweilige Ergebnis waren.
Mehr Informationen:
www.know-center.at
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