Aktuelles
Unter dem Titel „KI-MED Connect – the northern AI Booster“ laden wir Sie herzlich vom 12. bis 14. September 2023 nach Lübeck ein – zu einer Konferenz über Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen.
Die KI-MED Connect bringt Fachleute aus Unternehmen, Universitäten und Krankenhäusern zusammen, um verschiedene Themen rund um KI im Gesundheitswesen zu diskutieren.
Folgende Themen werden schwerpunktmäßig vorgetragen und diskutiert:
Medizinische KI in der Diagnostik
„Anwendungen und Umsetzungen von KI bspw. in der Augenheilkunde & Rehabilitation
KI-Med Connect
„Wie können die Kompetenzen Norddeutschlands zur Umsetzung medizinischer KI gebündelt werden ? - eine Diskussion von und mit „der Politik“ “
Digitale und Roboter-unterstützte Chirurgie
Compliance für medizinische KI
Medizinische Daten
„standardisierter Zugriff & Verarbeitung medizinischer Daten für die KI“
„Aufbereitung von Daten für die KI“
KI-Med Connect
„Impulse von Wirtschaft und Medizin aus Rostock und Hannover“
Modellierung und Datenintegration in der Medizin
Wie komme ich zu „meiner“ KI
„KI Forschungsinfrastruktur & KI-Qualifikation - Einrichtungen und Projekte im Überblick“
Medizinische Daten - Anonymisierung in der Medizin
Es erwarten Sie drei Tage voller anregender Vorträge, Diskussionen, Networking und Einblicke in die neuesten Entwicklungen im Bereich AI im Gesundheitswesen.
Mit dabei sind namhafte Projekte wie KI-SIGS, AnoMed, ZKIL (KI-Med Ökosystem), Gaia-X-Med, MCEA, KI-Transfer-Hub SH, MDZ-SH, EDIH-SH und IKAPP.
Weitere Informationen (das aktuelle Programm und die Möglichkeit zur Anmeldung) finden Sie unter https://ki-med-connect.de/.
Es ist Sommer und dieser Umstand ist bei Indoor-Veranstaltungen deutlich zu spüren. Trotz kühler Getränke, leckerem Eis und guter Belüftung klebt einem das Hemd regelrecht am Körper.
Doch zum Glück konnte sich davon niemand beim Sommercampus des KI-Innovationswettbewerbes in der angenehmen Atmosphäre der WHITE Spreelounge in Berlin ablenken lassen. Die Veranstaltung war äußerst gut besucht und ein voller Erfolg.
Vom 21.06 bis zum 22.06 präsentierten Unternehmensvertreter*innen aktuelle Projekte zum Thema künstliche Intelligenz. Es wurden Workshops abgehalten und in mehreren Diskussionsrunden wurde fleißig über Themen wie Qualitätsmanagement, Wissensmanagement und Informationssysteme debattiert.
An beiden Tagen war auch KI-SIGS mit verschiedenen Themenaspekten und Rednern vertreten.
Am Mittwoch referierte Herr Dr. Raphael König (Advanced Bionics GmbH) im Track "Zustandsüberwachung" über Automatisierte und individuaisierte Anpassung von Hörhilfen. Gleich danach durfte man dem Vortrag von Herrn Helge Sudkamp (Visotec GmbH) über Automatisierte Erkennung von Augenkrankheiten beiwohnen.
Am Donnerstag hatte Herr Ludwig Pechmann die Möglichkeit, zum Thema Regulatorik im interaktiven Workshop zu Post-Market-Surveillance zu referieren.
In diesem Themenbereich war auch Frau Prof. Dr. Beatrix Weber als Eröffnungskeynote eingebunden. Sie referierte über Legal-Governance für KI-Plattformen sowie im Nachgang über Rechtliche Aspekte bei Plattformen im Allgemeinen.
Wir danken dem Organisationsteam für diese spannende Veranstaltung.
BMWK-Sommercampus des „KI-Innovationswettbewerbs“
Mehrwerte mit KI schaffen, Wertschöpfungsnetze nachhaltig transformieren
Datum: 21.-22. Juni 2023
Location: WHITE Spreelounge Berlin, Edisonstr. 63, 12459 Berlin
Anmeldung: Registrieren Sie sich hier!
Der BMWK-Sommercampus 2023 richtet sich an alle Projektbeteiligten des KI-Innovationswettbewerbs. Herzlich eingeladen sind darüber hinaus interessierte Unternehmen, Verbände und Organisationen sowie Politik und Medien.
KI-Entwickler und -Entwicklerinnen sowie KI-Anwenderunternehmen teilen am ersten Veranstaltungstag ihre Erfahrungen in den geförderten Projekten anhand praxisorientierter Anwendungsszenarien. Diskutiert werden sollen die Frage, welche disruptiven Effekte auf Wertschöpfungsketten und –netze in den unterschiedlichen Anwendungsdomänen zu erwarten sind ebenso wie die daraus resultierenden Auswirkungen sowie Perspektiven für Unternehmen im Hinblick auf eigene Prozesse, Arbeits- und Organisationsstrukturen. Der zweite Veranstaltungstag dient in erster Linie programminternen Zwecken und der Vernetzung der Projektpartner.
In den Plattformprojekten des Innovationswettbewerbs „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ (KI-Innovationswettbewerb) werden KI-Lösungen mit hohem Disruptionspotenzial für wichtige Anwendungsdomänen der deutschen Wirtschaft entwickelt. Die angestrebten Lösungen für Produktion und Logistik, für den Handel, die Agrar-, Gesundheits- und Bauwirtschaft, den Finanzsektor, für Smart Living und das Krisenmanagement sollen am konkreten Bedarf und den Anforderungen der deutschen Wirtschaft und insbesondere des Mittelstands ausgerichtet sein. Eine Besonderheit des Programms stellt zudem das Thema Quanten-unterstützte KI dar. Ziel des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Technologieprogramms ist es, Voraussetzungen für die breite, wirtschaftliche Anwendung von KI zu schaffen und die Erschließung zukunftsweisender, KI-basierter Geschäftsmodelle zu befördern. Praktischer Nutzen, ökonomischer Mehrwert, Vertrauenswürdigkeit sowie Akzeptanz der Lösungen stehen dabei im Mittelpunkt des Sommercampus 2023.
Es erwarten Sie spannende Berichte aus der Praxis von: Advanced Bionics GmbH, AMAZONEN WERKE H. DREYER SE & Co. KG, digitales bauen GmbH, dormakaba International Holding GmbH, elevait GmbH & Co. KG, Fraunhofer HHI, Fraunhofer IML, Gemeinschaft für Überwachung im Bauwesen e.V., Hochschule Osnabrück, Infineon Technologies AG, Leonhard Weiss GmbH & Co. KG, Marposs Monitoring Solutions GmbH, Mendritzki Holding GmbH & Co. KG, ONSEI GmbH, Sennheiser electronic GmbH & Co. KG, Spicetech GmbH, tegut… gute Lebensmittel GmbH & Co. KG, Visotec GmbH, X Visual Technologies GmbH (weitere folgen).
Die „Offene AIQ-NETWorking Lounge“ ist ein Matchmaking-Event zur Vernetzung rund um die Themen digitale Gesundheit und KI. Sie findet im Rahmen der AIQNET-Abschlussveranstaltung auf der DEMEA in Berlin am 26. April 2023 von 12 bis 14 Uhr statt.
Teilnehmende können sich in arrangierten, ca. zehnminütigen 1:1 Gesprächen mit Stakeholdern aus der Gesundheitswirtschaft fachlich austauschen und neue Kooperationsmöglichkeiten in den Bereichen KI und digitale Medizinprodukteherstellung ausloten. Sie können neben den Partnern des Projekts AIQNET mit allen Messebesucher:innen, die sich ebenfalls zum Matchmaking angemeldet haben, ins Gespräch gehen.
Das Event wir gestützt durch das Tool nextmatch durchgeführt. Dies bietet den Vorteil, im Vorfeld der Veranstaltung detaillierte Profile der Teilnehmenden einzusehen. Interessante Gesprächspartner können schnell identifiziert und direkt zum 1:1 Gespräch angefragt werden. Anfragenbasiert erhalten Teilnehmende einen individuellen Gesprächsplan für die „Networking-Lounge“ und können dort vom Austausch mit Vertreter:innen von Kliniken, Software- und Medizintechnikunternehmen profitieren.
So einfach geht es:
- Nach der Registrierung erhalten Sie eine Mail mit einem Aktivierungslink.
- Klicken sie den Link und erstellen Sie ein Profil. Vergessen Sie dabei nicht die Schlagwörter unter „Ich biete“ und „Ich suche“ anzugeben.
- Nun können Sie sich zum Event anmelden.
- Nach der Anmeldung zum Event können Sie sich unter „Teilnehmende anzeigen“ die Profile (inkl. Gesuche und Angebote) aller angemeldeten Personen anzeigen lassen.
- Senden Sie interessanten Gesprächspartnern Anfragen für 1:1-Gespräche.
- Basierend auf den versandten Anfragen wird für alle Teilnehmenden ein individueller Gesprächsplan generiert, der schon kurz vor Veranstaltungsbeginn über die Web-App eingesehen werden kann.
Die Teilnahme am Matchmaking-Event ist für Messebesucher der DMEA kostenlos; eine Anmeldung ist jedoch erforderlich.
(Bildquelle: DMEA und AIQNET)
„Künstliche Intelligenz (KI) ist ein integraler Bestandteil der zukünftigen Medizin und spielt eine entscheidende Rolle bei Diagnose, Therapie, Früherkennung und im Pflegealltag. Der Einsatz von KI in der Medizin ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Es geht nicht nur um den Schutz der Gesundheit und persönlicher Daten, sondern auch darum, sicherzustellen, dass Patienten schnell und sicher von medizinischen Fortschritten profitieren können. Normen und Standards können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu meistern.
Um die Ergebnisse der Normungsroadmap KI umzusetzen und entsprechende Normungsaktivitäten zu initiieren, wurde vom DIN der Arbeitsausschuss “KI in der Medizin” gegründet. Die erste Sitzung des Arbeitsausschusses fand am 04. April, statt und die konstituierende Sitzung wird am 20.06.2023 in Berlin stattfinden. Alle Interessierten sind herzlich eingeladen, sich zu beteiligen und die Gestaltung von KI-Normen im Bereich der Medizin mit voran zu treiben. Weitere Informationen und Abstimmungen innerhalb von KI-SIGS erfolgen über Ludwig Pechmann (lpechmann@unitransferklinik.de).“
(Englisch version below)
"Artificial intelligence (AI) is an integral part of future medicine and plays a crucial role in diagnosis, therapy, early detection and in everyday care. However, the use of AI in medicine is fraught with challenges. It is not only about protecting health and personal data, but also about ensuring that patients can benefit from medical advances quickly and safely. medical advances quickly and safely. Standards can help address these challenges.
In order to implement the results of the standardization roadmap AI and to initiate corresponding standardization activities, the working committee "AI in medicine" was founded by DIN. The first meeting of the working committee took place on 04 April, and the constituent meeting will be held on 20.06.2023 in Berlin. All interested parties are welcome to participate and help drive the design of AI standards in the field of medicine. For further information and coordination within KI-SIGS, please contact Ludwig Pechmann (lpechmann@unitransferklinik.de)."
Am 31.März 2023 war es wieder soweit: das fünfte Mal wurde die Robotics & AI Law Society Konferenz in Berlin ausgerichtet. In drei Panels wurde einen Tag lang alles Rund um Ethik, Datenschutz und Haftung, Regulierung und Daten in KI und Medizin referiert und diskutiert. Auch KI-SIGS war beteiligt und konnte auf dem Campus der Fernuniversität Hagen das Projekt präsentieren.
Die Formal Methods Europe bietet seit über 10 Jahren die Möglichkeit eines Austausches zu formalen Methoden der Informatik und damit zu einem Wissensaustausch zu Werkzeugen und Grundlagen auf internationaler und europäischer Ebene.
Dieses Jahr hatte die ISP, gemeinsam mit der Universität zu Lübeck die großartige Möglichkeit die Konferenz nach Lübeck zu holen und die einwöchige Veranstaltung auszurichten.
Teil der Konferenz war am 08.03.2023 die Industrieausstellung im Audimax. Huawei, Draeger, als auch Infostände verschiedener Universitäten stellten Methoden und neue Standards vor. Unter anderem war auch die Uni Lübeck (ISP) mit TeSSLa als Spezifikationssprache vertreten.
Kontrastmittel in der Computertomografie belasten Schilddrüse und Nieren. In dem Projekt "Automatische patientenindividuelle Kontrastmitteldosisoptimierung" verfolgen die Projektpartner des Instituts für Medizinische Informatik, der Radiologie des UKSH Lübeck wie der IMAGE Information Systems Europe GmbH das Ziel, mit KI-Methoden die patientenindividuelle Kontrastmitteldosis zu senken. Die dabei auftretenden multiparametrischen Zusammenhänge sollen durch den Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens erfasst werden, sodass eine Vorhersage des Kontrastmittelbedarfs erstellt werden kann.
Weitere Informationen zum Projekt sowie den beteiligten Partnern finden Sie hier.
Montag, 12.10.2020
Asthma ist mit einer weltweiten Prävalenz von rund drei Prozent eine der häufigsten chronischen Erkrankungen. Unter Kindern gibt es keine nichtübertragbare Krankheit, die häufiger auftritt. Betroffene leiden anfallsartig unter einer Verengung der Bronchien, die zu starker Atemnot und – bei mangelhafter oder fehlender Behandlung – zum Tod führen kann. Deshalb ist es wichtig, Asthma frühzeitig zu erkennen um Patienten – gerade Kindern – im Fall eines Anfalls die Möglichkeit einer schnellen Intervention zu geben und die Beschwerden einzudämmen. Die Diagnose erfolgt typischerweise über die Beurteilung der Ausprägung verschiedener Symptome sowie des Lungenvolumens; ein spezifischer Test existiert noch nicht.
Hier setzt das KillAsthma-Projekt an, das vom Land Schleswig-Holstein gefördert wird. Die Verbundpartner der Arbeitsgruppe Zellprozessierung vom Fraunhofer EMB, die PRC GmbH aus Lübeck (eine Ausgründung des Instituts für Neuro- und Bioinformatik der Universität zu Lübeck) und die Raytrix GmbH aus Kiel entwickeln innerhalb des Projekts einen Schnelltest, der zur Asthma-Diagnose lediglich einen Tropfen Blut – und die darin befindlichen Immunzellen – benötigt. Eine US-amerikanische Gruppe fand 2014 Hinweise darauf, dass sich eine Asthma-Erkrankung auch in veränderten Bewegungsmustern bestimmter Immunzellen (neutrophile Granulozyten) niederschlägt.
Innerhalb der bisherigen Laufzeit wurde bereits ein holografisches Mikroskop entworfen und gebaut, das ein automatisches Verfolgen (Tracking) tausender Zellen in drei Dimensionen ermöglicht. Es kann durch eine linsenlose Bauweise miniaturisiert und sehr günstig produziert werden. Die so ermittelten Bewegungsmuster werden einem künstlichen neuronalen Netz übergeben (KI-gestützte Analyse). Daher auch das Acronym des Projektes: KI-gestützte Analyse von Immunzellen für die Asthma-Diagnostik.
Nach ausgiebigem Training mit als „unauffällig“ oder „pathologisch“ markierten Datensätzen, die aus dem Blut realer Patienten extrahiert werden, soll eine solche KI in der Lage sein, eine Asthma-Erkrankung in einem zuvor unbekannten Datensatz mit hoher Sicherheit zu erkennen oder auszuschließen. Im Allgemeinen können künstliche neuronale Netze durch die parallele Analyse vieler Trainingsdaten Muster lernen, die aufgrund ihrer hohen Abstraktion der menschlichen Wahrnehmung verborgen bleiben. Wir erhoffen uns somit nicht nur, eine deutlich genauere Abgrenzung zwischen gesunden und auffälligen Patientendaten zu erreichen, sondern darüber hinaus die jeweils individuelle Ausprägung des höchst vielfältigen Krankheitsbildes charakterisieren zu können.
Montag, 05.10.2020
Vom 29.08. bis 8.9.2020 fand die ECAI-2020 (European Conference on Artificial Intelligence) statt, die wichtigste europäische Zusammenkunft von KI-ForscherInnen. Das Institut für Informationssysteme war vielfach vertreten mit Arbeiten zum Thema statistische, relationale Künstliche Intelligenz (engl. Statistical Relational Artificial Intelligence, StaRAI).
Ein Tutorial zum Thema Symmetrien und Semantiken im Bereich StaRAI durch Tanya Braun, Marcel Gehrke und Ralf Möller lieferte eine Einführung in die Bedeutung von StaRAI-Modellen und wie Symmetrien in solchen Modellen genutzt werden, um Anfragen schnell und exakt zu beantworten.
Des Weiteren gab es drei Konferenzartikel mit Lübecker Beteiligung. Marcel Gehrke, Ralf Möller und Tanya Braun veröffentlichten zum Thema effiziente Beantwortung von Anfragen in zeitlich-relationalen Modellen eine Arbeit, die es ermöglicht, Anfragen über zeitlich verteilt vorliegende Informationen effizient zu beantworten, und das um mehrere Größenordnungen schneller als bisher bekannte Verfahren und dabei noch mit beschränktem Fehler. Diese Arbeit fand eine Anwendung in einem weiteren Artikel zusammen mit Kollegen der Universität Rostock, Stefan Lüdtke und Thomas Kirste, die Vorhersagen über Bewegungen von Agenten machen. Ein Konferenzpapier der hoch anerkannten International Joint Conference on Artificial Intelligence aus dem Jahr 2018 (IJCAI-18) von Tanya Braun und Ralf Möller hat die Gutachter der ECAI-2020 sehr überzeugt, so dass es als Highlight-Papier auf der ECAI-2020 erneut veröffentlicht wurde.
Das Tutorial ist unter folgendem Link zu finden (Veröffentlichung der Videoaufzeichnung des Tutorials folgt):
www.ifis.uni-luebeck.de/index.php
Die Arbeiten können unter den folgenden Links heruntergeladen werden:
ecai2020.eu/papers/803_paper.pdf
ecai2020.eu/papers/1027_paper.pdf
ecai2020.eu/papers/1352_paper.pdf
Sonntag, 06.09.2020
Bildgeführte medizinische Diagnosesysteme (Image-Guided Medical Diagnosis, IGMD) sind in der Patientenversorgung unverzichtbar. Durch den Einsatz mobiler Lösungen kann Menschen in ländlichen Regionen die lange Anfahrt oder Wartezeiten in Arztpraxen erspart werden und infarktgefährdeten Patientinnen und Patienten kann die konstante Übermittlung wichtiger Herzmessungen an ein medizinisches Service-Center überhaupt erst ermöglicht werden. Gestützt auf künstliche Intelligenz (KI) werden solche mobilen Geräte der Digitalisierung des Gesundheitswesens zusätzliche vielversprechende Dynamik verleihen. Dabei gilt es, eine zentrale Herausforderung zu meistern: Zur Sicherstellung einer effizienten, intelligenten und sozial gerechten Verarbeitung medizinischer Daten müssen die dazu genutzten Geräte und Entwicklungsprozesse normativen ethischen, regulatorischen und sozialen Kriterien entsprechen.
Der Erfolg von KI-Anwendungen beruht auf der vertrauenswürdigen Gestaltung der Innovations- und Lösungskonzepte. Ziel des Projekts CoCoAI ist es deshalb, Design-Leitlinien für IGMD-Systeme weiterzuentwickeln, die eine transparente und ethisch fundierte KI einsetzen. CoCoAI untersucht, wie Schnittstellen in der Interaktion von Mensch und intelligenter Maschine gestaltet werden können, um dieses Zusammenspiel bestmöglich zu unterstützen und setzt dazu auf einen menschzentrierten Forschungs- und Gestaltungsprozess. Gemeinsam mit einem Partner aus der Industrie ist eine Fallstudie zur praktischen Umsetzung eines ultraschallbasierten Diagnosesystems zur Erkennung tiefer Venenthrombosen geplant, die zu den häufigsten Ursachen für vermeidbare Todesfälle in Krankenhäusern zählen.
Die bei CoCoAI entwickelten, empirisch validierten Design-Richtlinien sollen auch unter Verwendung partizipativer Forschungsansätze und -rahmenbedingungen dazu beitragen, dass KI-gestützte Diagnosesysteme einen konkreten gesellschaftlichen Nutzen erbringen und damit die digitalisierte Gesundheitsversorgung insgesamt gefördert wird. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse sollen in Fachzeitschriften und auf Konferenzen veröffentlicht sowie in Workshops unter Beteiligung einer breiteren Öffentlichkeit diskutiert werden.
Verbundpartner:
Prof. Dr. Mattias Heinrich - Institut für Medizinische Informatik (Projektleitung)
Prof. Dr. Thomas Franke, Universität zu Lübeck – Sektion Informatik/Technik – Institut für Multimediale und Interaktive Systeme
Dr.-Ing. Christian Herzog, Universität zu Lübeck – Sektion Informatik/Technik – Institut für Medizinische Elektrotechnik
Förderinitiative: Forschung zu ethischen, rechtlichen und sozialen Aspekten (ELSA) der Digitalisierung, von Big Data und Künstlicher Intelligenz in der Gesundheitsforschung und -versorgung
Projektlaufzeit: 01.03.2020-31.01.2023
Montag, 31.08.2020
In einem Hybriden Format, bestehend aus zehn Präsensteilnehmern und 30 Onlineteilnehmern wurde der erste gemeinsame Anforderungsworkshop zur Ausbildung der KI-Plattform durchgeführt. In dem fünfstündigen Workshop wurden Anforderungen unter anderem an die regulatorischen, etischen und vor allem an die technischen Ausprägungen der KI-Plattform erhoben.
Vorstellung des KI SIGS Konzeptes mit Beteiligung von Staatssekretär*innen aus den Staatskanzleien der beteiligten Bundesländer, Vertreter von Unternehmen und Verbänden sowie die Mitglieder des KI-SIGS-Konsortiums in der Seeburg in Kiel. Fernsehberichterstattung durch NDR, RTL, SAT 1
Pressemitteilungen /-artikel
Die medizinische Ultraschallbildgebung ermöglicht eine strahlungsfreie, echtzeitfähige und kostengünstige Darstellung innerer Organe. Allerdings werden viel Fachwissen und Erfahrung benötigt, um aussagekräftige Bilder aufnehmen und interpretieren zu können. Außerdem sind die Bildaufnahmen selbst unter Experten kaum reproduzierbar. Eine Automatisierung der Ultraschallaufnahme mithilfe eines kollaborativen Roboters kann die sich oft wiederholenden Abläufe in der Bilderfassung übernehmen und dabei gleichzeitig die Reproduzierbarkeit der Untersuchungen erhöhen.
Das Institut für Robotik beschäftigt sich im Rahmen des Projekts "Intelligente Roboter in der automatisierten Ultraschallbildgebung" mit dieser Aufgabenstellung und verfolgt dabei folgende Zielsetzungen:
- die Entlastung des medizinischen Personals in der Klinik,
- die Ermöglichung umfangreicher Screenings durch autonome Systeme,
- sowie der Einsatz des Systems in menschenfeindlichen Umgebungen, wie z.B. in der Strahlentherapie.
Im Bereich der bildbasierten Robotersteuerung (Visual Servoing) werden tiefe Neuronale Netze (Deep Learning) für die selbstständige Analyse der Ultraschallbilder entwickelt, die dann in Roboterbewegungen umgesetzt werden. Ein solches System kann beispielsweise zur Verfolgung bestimmter Zielstrukturen, zur automatisierten Diagnostik oder zur Bildgebung großer Organe, die die Abdeckung größerer Körperregionen erfordern, eingesetzt werden.
Der zweite wesentliche Projektbereich fokussiert sich auf Verfahren, die dem Roboter das kontinuierliche Erlernen sensomotorischer Fähigkeiten ermöglichen (Probabilistic Reinforcement Learning). Dadurch kann beispielsweise eigenständig ein Ultraschallkopf am Patienten positioniert werden und insbesondere auf unvorhergesehene äußere Einflüsse, wie Bewegungen des Patienten, reagiert werden.
Weitere Information zu den Forschungsarbeiten des Instituts für Robotik und Kognitive System findet man auf folgender Webseite:
https://www.rob.uni-luebeck.de
Am Freitag den 12. Juli 2020 übergab Staatssekretär Dirk Schrödter den Förderbescheid des Landes Schleswig-Holstein. Ziel des neuen KI-Transfer Hubs ist es, Unternehmen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zu ermöglichen. Insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen soll die KI-Technologie besser zugänglich gemacht werden.
Mit der Verbindung von der von Dr. Bernd Bösche geleiteten Wirtschaftsförderung SH und den Hochschulen, vertreten durch das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Kiel mit Sprecher Prof. Dr. Jürgen Mallon und die von Prof. Dr. Martin Leucker geleitene Unitransferklinik Lübeck, bringt die Landesregierung nun starke Partnerinnen zusammen, um das Thema Künstliche Intelligenz in Schleswig-Holstein voranzutreiben. Ein wichtiger Schritt im Digitalisierungsprogramm von Schleswig-Holstein mit Staatssekretär Dirk Schrödter und Referatsleiter Dirk Nickel (Digitaler Wandel).
Das Institut für Medizinische Elektrotechnik der Universität zu Lübeck entwickelt Verfahren zur intelligenten Analyse und Verknüpfung von Biosignalen im Kontext der Beatmung. Durch die Nutzung von Gaußprozessen, als transparenten Ansatz des maschinellen Lernens, können verschiedene Signalquellen intelligent verknüpft und auf ihre Plausibilität hin überprüft werden. Durch die Nachvollziehbarkeit der Modellannahmen und die direkte Verknüpfbarkeit mit klassischen Verfahren der Signalverarbeitung entstehen auf diese Weise Algorithmen, die den Anforderungen der Erklärbaren KI gerecht werden. Insbesondere erlaubt die probabilistische Sichtweise eine Quantifizierung der Modellunsicherheiten und der Signalprädiktion. Ein besonderes Augenmerk liegt in diesem Projekt auf der Skalierbarkeit der Gaußprozess-Modelle mit dem Ziel, große Datensätze mit Millionen Datenpunkten verarbeiten zu können.
Konkrete Anwendungsgebiete von Gaußprozessen in diesem Projekt sind die Rekonstruktion von EIT Lungenschnittbildern, die Analyse von Zwerchfell-EMG Daten, z.B. bei COVID-19 Patienten, und die Schätzung des "Work of Breathing" bei beatmeten Patienten.
Das Team um Professor Philipp Rostalski konnte dazu einen entsprechenden Artikel erfolgreich auf der diesjährigen Konferenz "International Conference on Machine Learning (ICML)" platzieren:
"Scalable gaussian process separation for kernels with a non-stationary phase" von J. Graßhoff, A. Jankowski und P. Rostalski
Nähere Informationen zu den Forschungsarbeiten der Medizinischen Elektrotechnik finden sie auf der entsprechenden Institutsseite:
Mit der Unterschrift aller Konsortialpartner wurde die Ausarbeitung des Kooperationsvertrages und damit ein wichtiger Meilenstein für den Fortgang des Projektes KI-SIGS besiegelt. Ein großes Dankeschön nochmal an alle die bei der Ausarbeitung des Vertrages mitgeholfen haben.