SCS ist stolz darauf, an einer Nature Communications Biology Publikation mitgearbeitet zu haben.

Wir gratulieren den Autoren von [1]  herzlich zu ihrem Paper. Zusammen mit Peter Maloca vom «Institute of Molecular and Clinical Ophthalmology Basel (IOB)» konnten wir zeigen, wie Unsicherheiten in der Ground Truth das Lernverhalten eines Machine Learning (ML) Algorithmus beeinflussen.

Konkret haben wir untersucht, welchen Einfluss abweichende Meinungen von Experten bezüglich der Annotation von medizinischen Bilddaten auf das Lernverhalten eines Deep Learning (DL) Algorithmus haben. Oder anders gesagt: Wie unterschiedliche Expertenmeinungen vom DL-Algorithmus gewichtet werden, wenn der Algorithmus von diesen uneindeutigen Daten lernt — und welchen Konsens er findet. Dafür schlagen wir die T-REX Methodologie vor: ein neues Werkzeug in der Explainable AI (XAI) Toolbox.

Die mit T-REX neu gewonnenen Erkenntnisse sind sehr aufschlussreich: Gerade im medizinischen Bereich gibt es nicht nur Ja/Nein Diagnosen, und unterschiedliche Expertenmeinungen können durchaus ihre Berechtigung haben. Um so mehr stellt sich in der AI-assistierten Diagnose die Frage, wie Algorithmen mit dieser Unsicherheit umgehen. Die Publikation und T-REX liefern Antworten dazu.

Link zum Paper: https://www.nature.com/articles/s42003-021-01697-y

[1] Maloca PM, Müller PL, Lee AY, Tufail A, Balaskas K, Niklaus S, Kaiser P*, Suter S*, Zarranz-Ventura J, Egan C, Scholl HPN, Schnitzer TK, Singer T, Hasler PW, Denk N. Unraveling the deep learning gearbox in optical coherence tomography image segmentation towards explainable artificial intelligence. Commun Biol. 2021 Feb 5;4(1):170. doi: 10.1038/s42003-021-01697-y. PMID: 33547415.

Jetzt steht es offiziell im Guinness Buch der Rekorde: Winterthur Gas & Diesel hat mit der Hilfe von SCS den leistungsstärksten Dual-Fuel Motor der Welt gebaut!

Wir sind stolz und gratulieren unseren Freunden bei WinGD ganz herzlich.

Am 4. März gibt es zu diesem Projekt einen virtuellen Tech-Event, zu dem unsere Kunden und natürlich auch alle SCS-Mitarbeitenden eingeladen sind. Auch kurzfristige Anmeldungen sind willkommen!

 

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