FläKI ermöglicht saarländischen Augenärzten die flächendeckende Nutzung von KI-Modellen. Dadurch wird die medizinische Versorgung verbessert, die Akzeptanz von KI bei Ärzten und Patienten erhöht und innovative KI-Services in der Augenheilkunde werden gefördert.
FläKI
Das Forschungsprojekt FläKI strebt an, die Ophthalmologie (Augenheilkunde) durch den flächendeckenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in medizinischen Einrichtungen zu transformieren.
Die erste Phase des Projekts konzentriert sich zum einen auf den Aufbau eines KI-tauglichen Datenraums, bestehend aus hochwertigen annotierten Daten der Ophthalmologie, zum datenschutzkonformen Trainieren von KI-Modellen. Zum anderen wird ein Feedback System (Human-in-the-Loop, HITL) implementiert. Das HITL-System ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, die Ergebnisse der KI-Modelle zu verifizieren und das Feedback in das System zurückzuspielen, wodurch ein kontinuierliches Lernen der KI ermöglicht wird. Der flächendeckende Einsatz von KI-Modellen soll mithilfe des Onlineportals „VISYOnet Qualitätsnetzwerk Saar“ erreicht werden, da dieses bereits von 98 % der saarländischen Augenärzte genutzt wird.
FläKI ermöglicht durch den neuartigen Datenraum die Entwicklung neuer KI-Modelle für die Ophthalmologie sowie eine kontinuierliche Verifizierung der KI-Ergebnisse. Die generische Konzeption der entwickelten Infrastruktur ermöglicht es zukünftig auch anderen medizinischen Einrichtungen eine einfache Anbindung innovativer KI-Dienste. Damit leistet FläKI einen Beitrag zur Verbesserung der Behandlungsqualität und zur Steigerung der Akzeptanz von KI bei Ärzten und Patienten.
Leistungen des August-Wilhelm Scheer Instituts
Aufgabe des August-Wilhelm Scheer Instituts ist die Unterstützung bei der Erstellung des Datenschutzkonzeptes sowie dessen Umsetzung innerhalb des HITL-Systems.
Ergebnis: DSGVO-konformes Datenschutzkonzept sowie die Sicherstellung der Datensicherheit/DSGVO-Konformität
Durch die Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz stellt das August-Wilhelm Scheer Institut wertvolles Wissen für die technische Gestaltung eines Datenraums sowie der Strukturierung und effizienten Verarbeitung der Daten bereit. Das Institut nimmt an den vom K8 organisierten Expert:innenrunden teil, um direktes Feedback für die technische Ausarbeitung aufzufangen und steht dabei außerdem auch als Ansprech- und Diskussionspartner für technische Details des HITL-Systems zur Verfügung. Das Institut unterstützt zudem bei der Ausarbeitung der Ergebnisse zur Erstellung der Data Governance-Strategie.
Ergebnis: Kurzdokumentation Ergebnisse der Expert:innenrunden (Übersicht Empfehlungen zur Gestaltung des Datenraums)
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt die technische Konzeption und Entwicklung des Multi-AI-Adapters zur Anbindung von KI-Systemen an das HITL-System auf Grundlage der existierenden Anforderungen. Zudem übernimmt das Institut die technische Konzeption geeigneter KI-Methoden auf Basis der definierten Anforderungen sowie Training und iterative Entwicklung eines KI-Modells zum Clustering auf Basis von OCT-Scans, anonymisierten Patientendaten sowie klinischen Informationen unter Berücksichtigung der definierten Zielparameter.
Ergebnisse: Multi-AI-Adapter, KI-Clustering-Komponente
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt Definition und Entwicklung der internen Schnittstellen zum Datentransfer sowie Definition und Entwicklung der Schnittstellen zum externen Datentransfer.
Ergebnis: Entwicklung und Integration interner und externer Schnittstellen für den Datentransfer
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt die Erstellung von Prototypen-Dashboards und Mockups zur Durchführung von nutzerzentrierten Feedbackschleifen mit den entsprechenden Zielgruppen. Zudem übernimmt das Institut die Konzeption und iterative Entwicklung des Human-in-the-loop Systems. Auf Grundlage der erfassten Anforderungen an die User-Experience und User Interface wird ein Dashboard entwickelt, mit welchem die Fachexperten die Ergebnisse des KI-basierten Clusterings verifizieren können und deren Ergebnisse anschließend in das System zurückgeführt werden.
Ergebnisse: HITL-System, gesellschaftliche Steigerung des Vertrauens in intelligente Systeme
Das August-Wilhelm Scheer Institut unterstützt bei der Koordination und Durchführung der Aufbereitung und nimmt aktiv an den Realtestungen sowie der Abschlussveranstaltung teil. Zudem unterstützt es bei der Organisation, Planung und Durchführung der Realtestungen sowie der Abschlussveranstaltung und arbeitet die entstehenden Erkenntnisse in die KI-Lösungen ein.
Ergebnisse: Finalisierte Projektlösung und -demonstration
- Datenschutz
Aufgabe des August-Wilhelm Scheer Instituts ist die Unterstützung bei der Erstellung des Datenschutzkonzeptes sowie dessen Umsetzung innerhalb des HITL-Systems.
Ergebnis: DSGVO-konformes Datenschutzkonzept sowie die Sicherstellung der Datensicherheit/DSGVO-Konformität
- Grundlagen einer teilhabeorientierten Data Governance Strategie
Durch die Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz stellt das August-Wilhelm Scheer Institut wertvolles Wissen für die technische Gestaltung eines Datenraums sowie der Strukturierung und effizienten Verarbeitung der Daten bereit. Das Institut nimmt an den vom K8 organisierten Expert:innenrunden teil, um direktes Feedback für die technische Ausarbeitung aufzufangen und steht dabei außerdem auch als Ansprech- und Diskussionspartner für technische Details des HITL-Systems zur Verfügung. Das Institut unterstützt zudem bei der Ausarbeitung der Ergebnisse zur Erstellung der Data Governance-Strategie.
Ergebnis: Kurzdokumentation Ergebnisse der Expert:innenrunden (Übersicht Empfehlungen zur Gestaltung des Datenraums)
- Entwicklung des Multi-AI-Adapters und Clusterverfahrens
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt die technische Konzeption und Entwicklung des Multi-AI-Adapters zur Anbindung von KI-Systemen an das HITL-System auf Grundlage der existierenden Anforderungen. Zudem übernimmt das Institut die technische Konzeption geeigneter KI-Methoden auf Basis der definierten Anforderungen sowie Training und iterative Entwicklung eines KI-Modells zum Clustering auf Basis von OCT-Scans, anonymisierten Patientendaten sowie klinischen Informationen unter Berücksichtigung der definierten Zielparameter.
Ergebnisse: Multi-AI-Adapter, KI-Clustering-Komponente