Individualisierte Strategien für Medizin und Medizintechnik: KI-basierte Lösungen in der Endoskopie-Bildverarbeitung: Robustheit und Zertifizierung

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur automatischen Bildverarbeitung hat großes Potential, die Datenauswertung von Endoskopie-Videos effizienter zu machen und weiteren Nutzungen in OP-Organisation, Diagnostik und Therapie zuzuführen. Für die gewerbliche Nutzung derartiger, ggf. kontinuierlich lernender Systeme wird allerdings eine Zulassung benötigt. Im Rahmen des Projektes sollen daher verschiedene Ansätze zur Beschreibung der Qualität und potentieller Risiken des aktuellen Systemzustands zunächst mit vorhandenen und künstlich generierten Daten untersucht werden. In einem Teilbereich werden verifizierbare Anforderungen für KI-basierte Systeme erarbeitet, mit denen die Hersteller diese automatisch verifizieren können.

CT-Scans mit/ohne Kontrast (Quelle: Sandfort V, Yan K, Pickhardt P J & Summers R M (2019). Data augmentation using generative adversarial net-works (cycleGAn) to improve genera-lizability in ct segmentation tasks; scientific reports; 2019).

Kontakt

Prof. Dr. Christoph Reich
Hochschule Furtwangen
Institut für Data Science, Cloud Computing und IT Sicherheit
Tel. 07723 920-2324
rch@hs-furtwangen.de

Prof. Dr. Knut Möller
Hochschule Furtwangen
Institut für Technische Medizin
Tel. 07720 307-4390
moe@hs-furtwangen.de