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.

In naher Zukunft wird KI zu unserem Alltag gehören. So werden selbstoptimierende Maschinen, Spracherkennung sowie diagnostizierende Medizingeräte uns täglich unterstützen. Die zugrunde liegenden Algorithmen sind extrem leistungsfähig aber auch leistungshungrig. Was steckt wirklich hinter der KI? Wie kann diese «at the edge», also eingebettet im Endgerät laufen, ohne Daten in der Cloud zu rechnen? In diesem Talk erklären David Gschwend und Florentin Marty, wie Ingenieure von SCS für Ihre Kunden erfolgreich KI in eingebettete Systeme packen.

Dieser Vortrag wurde am 9. Juni 2020 im Rahmen der Embedded Computing Conference 2020 mit dem „Audience Choice Award“ ausgezeichnet.

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    Letzte Woche waren wir stolze Gastgeber des „Women in Digital Health“ Meetups. Während des Meetups hat SCS-Projektleiterin Dr. sc. Susanne Suter die Diskussion der Nutzung von künstlicher Intelligenz für medizinische Softwareanwendungen eröffnet. Konkret präsentierte sie unsere Erkenntnisse über den Einsatz künstlicher Intelligenz, insbesondere von Machine Learning und Deep Learning, in medizinischen Anwendungen wie auf der Intensivstation, der Ophthalmologie oder der Fruchtbarkeitsmessung. Wir hatten einen inspirierenden Abend mit vielen bereichernden Diskussionen unter den Teilnehmenden.