LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die medizinische Bildanalyse verspricht erhebliche Fortschritte in der Diagnostik. Doch eine kürzlich veröffentlichte Studie zeigt, dass kommerzielle KI-Modelle in diesem Bereich noch mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert sind.
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Analyse medizinischer Bilddaten wird als ein bedeutender Fortschritt in der Diagnostik angesehen. Doch eine aktuelle Studie, veröffentlicht in der Fachzeitschrift NEJM AI, zeigt, dass kommerzielle KI-Modelle in der Praxis noch nicht die notwendige Genauigkeit erreichen. Forscher der Universitätsmedizin Mainz und des Else Kröner Fresenius Zentrums für Digitale Gesundheit der TU Dresden haben herausgefunden, dass sogenannte ‘Prompt Injections’ die Ergebnisse multimodaler KI-Modelle erheblich beeinflussen können.
Prompt Injections treten auf, wenn zusätzliche Textinformationen auf Bildern als unbeabsichtigte Eingaben wirken, die die Entscheidungsfindung der KI-Modelle beeinflussen. Besonders problematisch ist dies bei histopathologischen Bildern, auf denen handschriftliche Notizen oder Wasserzeichen häufig vorkommen. Die Studie untersuchte Modelle wie Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet und GPT-4o, die nicht speziell mit histopathologischen Daten trainiert wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die Modelle bei passenden Zusatzinformationen korrekte Ergebnisse lieferten, jedoch bei irreführenden Informationen fehlerhafte Ausgaben produzierten.
Prof. Sebastian Försch, Leiter der AG Digitale Pathologie & Künstliche Intelligenz an der Universitätsmedizin Mainz, betont, dass KI-Modelle, die sowohl auf Text- als auch auf Bilddaten trainiert sind, besonders anfällig für diese Art von Eingriffen sind. Ein Beispiel ist ein Röntgenbild eines Lungentumors, das mit einem Text versehen wird, der das Modell anweist, den Tumor zu ignorieren. Dies verringert die Fähigkeit des Modells, den Tumor korrekt zu identifizieren, erheblich.
Die Forscher empfehlen, dass KI-Modelle und deren Ergebnisse immer durch menschliche Experten validiert werden sollten, bevor sie in der klinischen Praxis zum Einsatz kommen. Speziell trainierte Modelle könnten weniger fehleranfällig auf ergänzende Textinformationen reagieren. Das Team der Universitätsmedizin Mainz arbeitet derzeit an der Entwicklung eines spezifischen ‘Pathology Foundation Model’.
Auf dem 129. Ärztetag wurde die Notwendigkeit betont, eigene KI-Modelle zu entwickeln, um die Abhängigkeit von großen kommerziellen Anbietern aus den USA und China zu verringern. Europäische und datenschutzfreundliche Lösungen sollen entwickelt werden, wobei der Arzt immer das letzte Wort bei Entscheidungen zur Diagnose und Therapie haben sollte.
Die Studie unterstreicht die Bedeutung einer systematischen Prüfung der Schwachstellen und potenziellen Fehlerquellen von KI-Modellen. Es reicht nicht aus, die Fähigkeiten eines Modells zu zeigen; es muss gezielt untersucht werden, was es noch nicht kann. Diese Erkenntnisse sind entscheidend, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI in der medizinischen Praxis zu gewährleisten.
💳 Amazon-Kreditkarte mit 2.000 Euro Limit bestellen!
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- 【MEHR LEBEN FÜR DEINEN SCHREIBTISCH】 Lerne Eilik kennen – deinen kleinen Roboter-Freund mit Persönlichkeit. Mit liebevollen Animationen, ausdrucksstarken Reaktionen und spielerischen Interaktionen bringt Eilik mehr Freude in deinen Alltag. Ob auf dem Schreibtisch, im Büro oder am Nachttisch – Eilik wird schnell zu einem vertrauten Begleiter für besondere Momente.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "Herausforderungen der KI-Bildanalyse in der Medizin" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "Herausforderungen der KI-Bildanalyse in der Medizin" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »Herausforderungen der KI-Bildanalyse in der Medizin« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!