METRIC-Framework: Neuer PTB-Prüfkatalog für Trainingsdaten bei medizinischen KI-Anwendungen

Während einer umfassenden Recherche, in die insgesamt 5408 Publikationen eingeflossen sind, haben die Forschenden den Begriff in einzelne Eigenschaften von Trainingsdaten aufgespalten. Diese Systematik haben sie in einer Grafik aufgearbeitet, die sie das „Rad der Datenqualität“ nennen. Der Clou: Es legt den Grundstein für die systematische Analyse der Qualität medizinischer Trainingsdaten.

Das diene vor allem Entwicklerinnen und Entwicklern von KI-Medizinprodukten, um die Nutzbarkeit und Eignung ihrer Datensätze besser einzuschätzen.

Wenn sie mehr über die Trainingsdaten wüssten, verringere sich die Gefahr von Fehleinschätzungen. Das Endprodukt, also der KI-Algorithmus, werde auf diese Weise robuster und besser interpretierbar.

„Dies leistet einen großen Beitrag zum Ziel der Vertrauenswürdigkeit von KI-Medizinprodukten, wie es vom neuen EU-Gesetz (EU AI Act) gefordert wird “, sagt Daniel Schwabe, Mathematiker bei der PTB.

Das Rad der Datenqualität kann auch zum Testen von KI-Algorithmen durch Verwendung von Referenzdatensätzen genutzt werden. Das will die PTB auch in ihrem eigenen Projekt TraCIM nutzen, das im Frühjahr als Demonstrator auf der Hannover Messe vorgestellt wurde. Damit kann sie KI-Algorithmen für die Medizin bewerten. In Zukunft soll TraCIM es Herstellerfirmen ermöglichen, ihre KI-Algorithmen von der PTB als neutraler Stelle überprüfen zu lassen.

Künstliche Intelligenz bietet ein hohes Potenzial: So können KI-Algorithmen beispielsweise helfen, schnelle MRT-Aufnahmen des bewegten Herzens gestochen scharf zu machen. Oder sie können die Diagnosearbeit drastisch beschleunigen, indem sie große Mengen etwa von Vitaldaten (z. B. EKG), Laborwerten (z. B. Blutbild) und medizinischen Bildern schneller auswerten, als ein Mensch das kann.

Original Paper:

• The METRIC-framework for assessing data quality for trustworthy AI in medicine: a systematic review | npj Digital Medicine (nature.com)
   

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