Förderiertes Lernen: Eine Chance für die Multizentrische Künstliche Intelligenz in der Medizin?
Wir freuen uns, JunProf. Dr. Sandy Engelhardt von der Universität Heidelberg für einen Vortrag am 02.06 um 17.00-18.30 Uhr begrüßen zu dürfen. Sie wird uns einen Einblick in der Anwendung von Förderiertem Lernen in der Medizin geben.
„Let the algorithm travel, not the data“ ist ein Konzept aus dem Bereich des Verteilten Lernens (Federated Learning), welches auf dem Grundprinzip aufbaut, dass Daten an Ort und Stelle verbleiben, aber Algorithmen und deren Gewichte ausgetauscht und iterativ verbessert werden. Dieses Konzept ist insbesondere im Medizinischen Bereich attraktiv, da das Teilen von sensiblen Daten mit strengen, teilweise unüberwindbaren Datenschutzvorgaben verbunden ist.
Neuere Verfahren aus dem Bereich Deep Learning erfordern große und heterogene Datenmengen, die in Zukunft nur durch das Zusammenwirken mehrerer Kliniken erfolgreich aggregiert werden können. Der Mehrwert eines förderiert trainierten Netzes setzt genau an dieser Stelle an: Algorithmen (Neuronale Netze) sollen ausgetauscht und de-zentral iterativ verbessert werden. Dafür ist zuerst das Sicherstellen eines standardisierten Datenerhebungsprozess und einer standardisierten Datenqualität notwendig, insbesondere wenn es sich um klinisch erhobene Daten handelt.
Diese Aspekte werden im Rahmen des Vortrages anschaulich erläutert.
Datum: 02.06.2022