Erklärbare KI in der Schlaganfallbehandlung: Von der Black Box zur Glasbox

SAARBRÜCKEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues Forschungsprojekt namens Liberate AI zielt darauf ab, die Schlaganfallbehandlung durch den Einsatz erklärbarer Künstlicher Intelligenz zu revolutionieren. Durch die Nutzung von Swarm Learning und medizinischen Daten aus deutschen Krankenhäusern soll ein transparentes KI-Modell entwickelt werden, das Ärzten bei der Entscheidungsfindung hilft. Diese Innovation könnte die Behandlungsergebnisse für Schlaganfallpatienten erheblich verbessern.

In der modernen Medizin spielt die Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle, insbesondere bei der Behandlung von Schlaganfällen. Das Forschungsprojekt Liberate AI, das vom CISPA Helmholtz Center for Information Security geleitet wird, hat sich zum Ziel gesetzt, ein KI-Modell zu entwickeln, das Ärzten bei der Behandlung von ischämischen Schlaganfällen hilft. Dabei steht die Erklärbarkeit der KI im Vordergrund, um die Entscheidungsfindung für Mediziner transparent und nachvollziehbar zu gestalten.

Ein zentrales Element von Liberate AI ist die Nutzung von Swarm Learning, einer Technologie, die es ermöglicht, dass die KI dezentral lernt. Diese Methode wurde in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen und Hewlett Packard Enterprise entwickelt. Swarm Learning erlaubt es der KI, Wissen aus verschiedenen Datenquellen zu sammeln, ohne dass die Daten selbst ihren Speicherort verlassen müssen. Dies ist besonders wichtig, um den Datenschutz zu gewährleisten und gleichzeitig eine breite Datenbasis für das Training der KI zu nutzen.

Die Herausforderung besteht darin, ein KI-Modell zu schaffen, das nicht nur präzise Vorhersagen trifft, sondern auch seine Entscheidungsprozesse offenlegt. Prof. Jilles Vreeken vom CISPA betont die Notwendigkeit einer Glasbox-KI, die im Gegensatz zu herkömmlichen Black-Box-Modellen ihre Entscheidungen auf Basis nachvollziehbarer Beweise trifft. Dies ist entscheidend, um das Vertrauen der Mediziner in die KI-gestützten Empfehlungen zu stärken und sicherzustellen, dass die Vorhersagen auf echten Biomarkern basieren.

Ein weiterer Fokus des Projekts liegt auf der Identifizierung von Patientengruppen, die unterschiedlich auf die mechanische Thrombektomie reagieren. Das Ziel ist es, Subpopulationen zu erkennen, die entweder besonders gut oder schlecht auf diese Behandlungsmethode ansprechen. Dies könnte durch die Analyse von Mustern in den gesammelten medizinischen Daten erreicht werden, die auf Faktoren wie Blutgerinnselgröße, Blutdruck oder genetische Merkmale hinweisen.

Langfristig strebt Liberate AI an, ein KI-System zu entwickeln, das kausale Garantien für seine Vorhersagen geben kann. Dies würde es ermöglichen, die Wirksamkeit von Behandlungen besser zu verstehen und zu optimieren. Trotz der technischen Herausforderungen ist das Projektteam überzeugt, dass die Kombination aus medizinischer und informatischer Expertise zu bedeutenden Fortschritten in der Schlaganfallbehandlung führen wird.

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