Mit Künstlicher Intelligenz die klinische Diagnostik und Forschung unterstützen

Durch den medizinischen Fortschritt wachsen die Anforderungen an die Diagnostik stetig. EMPAIA (Ecosystem for pathology diagnostics with AI assistance) verfolgt das Ziel, Ärzten den Einsatz von validierten und zertifizierten KI-Lösungen für die Diagnostik routinemäßig zu ermöglichen. Dafür baut das Projekt ein Ökosystem für die bildbasierte Diagnostik am Beispiel der Pathologie auf. Zentrales Instrument ist eine Plattform, auf der dafür geeignete KI-Algorithmen weiterentwickelt und validiert werden können. Angeboten werden dort auch KI-Services zur Unterstützung der klinischen Diagnostik und Forschung, deren Zertifizierung durch klare rechtliche Rahmenbedingungen und die Orchestrierung von Entwicklern, Referenzinstituten und Zertifizierern erleichtert wird.

EMPAIA entwickelt eine Plattform, die alle aktuellen Hindernisse für Entwicklung, Vertrieb und Einsatz von KI in der Pathologie überwindet. Die Plattform ermöglicht die Entwicklung und weltweite Anwendung von standardisierten, zertifizierten und erklärbaren KI-Lösungen. Sie stellt eine Infrastruktur für den Zugang zu Daten bereit und implementiert die rechtlichen und abrechnungstechnischen Regeln. Ergänzt wird die Plattform durch ein Ökosystem für die Zusammenarbeit mit Gremien. Mit diesen werden Regelungen zu den Themen Standardisierung, Wirtschaftlichkeit und Abrechnung, Validierung und Zertifizierung, rechtliche Fragestellungen sowie KI-Erklärbarkeit vereinbart.

Auf der Plattform werden unterschiedliche Arten von KI-Anwendungen verfügbar sein. Anwender finden alle notwendigen Funktionen, um Daten und KI in diagnostische Prozesse einzubinden und abzurechen. Die Anwendungen kommen hauptsächlich von Medizinproduktherstellern, aber auch von beteiligten Hochschulen. Sie werden permanent weiterentwickelt, in EMPAIA-Referenzzentren getestet und in Zusammenarbeit mit den Partnern validiert und zertifiziert. Für die Bereitstellung (das Deployment) Cloud-basierter KI-Lösungen wird ein Rechnerverbund (High Performance Computing Cluster) angeboten. Als zentraler Teil der Infrastruktur für den effizienten Austausch großer Pathologie-Datensätze wird eine übergreifende Datenbank (Daten-Repository) implementiert.

Das DAI-Labor verantwortet im Projekt EMPAIA zum einen den Aufbau der Datenplattform mit und beschäftigt sich intensiv mit Verfahren des dynamischen Matchmakings von Daten, KI-Lösungen und Experten. Des Weiteren steht das Thema KI-Erklärbarkeit im Fokus, bei dem es darum geht, Transparenz in den Ansatz der Black-Box KI zu bringen und damit sowohl den Validierungsprozess zu unterstützen als auch mehr Transparenz der Lösungen bei Ärzten und Patienten zu schaffen.