Zielgruppen
- KMUs, Forschung, Datenwissenschaftler, Start-ups, Krankenkassen, Aufsichtsbehörden, Gesundheitswesen, Lehre
Ihre Anforderungen
- Sie benötigen Beratung zur Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens für klinische Anwendungen (Implementierung und Interpretation XAI)
- Sie benötigen Beratung zu erklärbarer und interpretierbarer KI (XAI Interpretation) für klinische Anwendungen
Unser Angebot
Expertise in der innovativen und konventionellen Implementierung von erklärbaren und interpretierbaren Methoden des maschinellen Lernens zum Trainieren und Testen von Daten aus elektronischen Patientenakten (z.B: Vitalparameter, Labor, Bildgebung (MRT, CT), Medikation), Biosignale (z.B.: EKG, EEG), Routinendaten oder experimentellen Daten.
Erklärbarkeit in der KI umfasst Methoden, die Benutzern helfen, die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen zu verstehen und ihre Transparenz und Interpretierbarkeit zu verbessern. Dies ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen, insbesondere in klinischen Umgebungen.
Selbst bei ML-Modellen mit Hochleistungsmetriken haben Benutzer oft Fragen: „Warum haben Sie diese Entscheidung getroffen? Wann kann ich Ihren Vorhersagen vertrauen?“ Erklärbare KI (XAI) liefert Antworten, sodass Benutzer Entscheidungen verstehen und erkennen können, wann sie Vorhersagen vertrauen können.
XAI hebt wichtige Variablen hervor, die die KI-Ergebnisse beeinflussen, und kann kausale Beziehungen validieren.
Beispielsweise können Salienzkarten (eine XAI-Visualisierungsmethode) zeigen, ob COVID-19-Vorhersagen auf relevanten Mustern in Lungenbildern und nicht auf irrelevanten Details basieren, was die Glaubwürdigkeit des Modells stärkt. Wir können Ihnen bei der Implementierung von KI- und XAI-Methoden für Ihre Projektdaten helfen und so vertrauenswürdige und transparente Ergebnisse sicherstellen, die mit dem neu verabschiedeten KI-Gesetz übereinstimmen.Nutzungsvoraussetzungen
Tätigkeit im Gesundheitswesen
