NewsVermischtesRegister für KI-Anwendungen in der Biomedizin soll Transparenz und Akzeptanz verbessern
Als E-Mail versenden...
Auf facebook teilen...
Twittern...
Drucken...

Vermischtes

Register für KI-Anwendungen in der Biomedizin soll Transparenz und Akzeptanz verbessern

Freitag, 27. August 2021

/picture alliance / Zoonar, Alexander Limbach

Hamburg – Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) übernehmen immer mehr Aufgaben in der Medizin und der biomedizinischen Forschung. Ein internationales Wissenschaftlerteam unter der Leitung der Arbeitsgruppe „Computational Systems Biology“ der Universität Hamburg und dem „Biomedical Network Science Lab“ der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg hat jetzt ein standardisiertes Re­gister für die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Biomedizin entwickelt.

Es soll die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse verbessern und durch mehr Transparenz Vertrauen in KI-Algorithmen schaffen. Die Wissenschaftler haben das Register in der Fachzeitschrift Nature Methods vorgestellt (2021; DOI: 10.1038/s41592-021-01241-0).

Anzeige

Im Augenblick gibt es laut den Arbeitsgruppen „eine unüberschaubare Anzahl von biomedizinischen KI-Anwendungen, die sich aber nicht immer an bewährte Verfahren halten oder über deren Funktionsweise, verwendete Algorithmen oder die Datenherkunft in wissenschaftlichen Publikationen nur unvollständige Angaben gemacht werden“. Dies erschwere die Beurteilung und umfassende Vergleiche von KI-Modellen.

„Die Entscheidungen der KI sind nicht immer nachvollziehbar und es entstehen Ergebnisse, die nicht vollständig reproduzierbar sind“, so die Forscher. Dies sei gerade in der klinischen Forschung unhaltbar, da das Vertrauen in KI-Modelle von entscheidender Bedeutung sind, um die Akzeptanz von KI-Algo­rithmen zu steigern und verbesserte KI-Methoden für die biomedizinische Grundlagenforschung zu entwickeln.

Das „Registry for Artificial Intelligence in biomedical Research“ (AIMe) besteht aus einem Webdienst, der es Nutzern von biomedizinischer KI ermöglicht, vollständige und standardisierte Berichte zu den verwendeten KI-Modellen zu erstellen.

Im Anschluss an die Eingabe erstellt das System eine eindeutige AIMe-Kennung, die dafür sorgt, dass der Eintrag langfristig auffindbar bleibt und in Publikationen angegeben werden kann. Dadurch können Au­toren in Artikeln für Fachzeitschriften auf die aufwendige Beschreibung aller Facetten der verwendeten KI verzichten und einfach auf den Eintrag im AIMe-Register verweisen.

„Das AIMe-Register bietet neben der einfachen Registrierung von KI-Methoden in zitierfähiger Form auch die Möglichkeit nach vorhandenen KI-Systemen zu suchen, die für das jeweilige Anwendungs­gebiet relevant sind. Dadurch müssen Forschende nicht jedes Mal das Rad neu erfinden und können sich sicher sein, dass die benutzte KI-Methode evaluiert ist und sich an die AIMe-Standards hält“, berichtet Jan Baumbach vom Zentrum für Bioinformatik der Universität Hamburg. © hil/aerzteblatt.de

Kommentare

Die Kommentarfunktion steht zur Zeit nicht zur Verfügung.
LNS
LNS

Fachgebiet

Stellenangebote

    Weitere...

    Aktuelle Kommentare

    Archiv

    NEWSLETTER