DIN
Wenn Künstliche Intelligenz den Tumor erkennt
Bilder zu analysieren und zu erkennen, ist in vielen medizinischen Bereichen entscheidend, von der Krebszellendiagnose bis zur Blutbildbestimmung. Bisher übernehmen dies vor allem Menschen. Deep-Learning-Bilderkennungssysteme können den Prozess mit KI automatisieren.
Die DIN SPEC 13288 ‚Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen in der Medizin‘ formuliert dazu spezifische Anforderungen. Sie enthält unter anderem praktische Leitlinien für Entwicklung und Aufbau der Systeme und geht insbesondere auf den Umgang mit den Daten für das Training der Künstlichen Intelligenz (KI) ein.
Der Leitfaden basiert auf der DIN SPEC 13266 ‚Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen‘ und erweitert sie in Bezug auf die besonderen Ansprüche in der Medizin. „In diesem Bereich gelten höhere Qualitätsmaßstäbe als in anderen, und er ist stärker reguliert. Deshalb enthält der neue Standard gesonderte Erläuterungen und strengere Anforderungen“, erklärt Felix Faber von MindPeak, Initiator der DIN SPEC. Die den Systemen zugrundliegende KI lernt mit Beispieldaten statistische Muster und kann so komplexe Aufgaben der Bilderkennung lösen. Für diese Daten und das entsprechende Training der KI für den medizinischen Einsatz definiert die DIN SPEC 13288 spezielle Anforderungen. „Die Spezifikation legt außerdem einen Fokus darauf, dass die Ergebnisse erklärbar sind. Nur so kann bei Ärzten und Patienten gleichermaßen Vertrauen und Akzeptanz in die Technologie entstehen“, so Faber.
Der neue Standard richtet sich insbesondere an Hersteller von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen und Beteiligte an Forschungs- und Entwicklungsprojekten.
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