Nachwuchsgruppe KI für die Krebsforschung
Die RUB-Informatik bekommt eine Nachwuchsgruppe zum Machine Learning aus sensiblen Gesundheitsdaten.
Krebserkrankungen besser und individueller zu behandeln ist Ziel von sechs Nachwuchsgruppen, die das Cancer Research Center Cologne Essen, kurz CCCE, des Westdeutschen Tumorzentrums am Universitätsklinikum Essen sowie des Centrums für Integrierte Onkologie an der Uniklinik Köln einrichtet. Eine davon arbeitet unter Leitung des Informatikers Dr. Michael Kamp an der RUB. Darin geht es um die Nutzung von Machine Learning in der Krebsforschung.
Dem Datenschutz genüge tun
„Künstliche Intelligenz hat großes Potenzial, das Gesundheitswesen radikal zu transformieren und neue, auf Patienten zugeschnittene Diagnostik und Therapieformen, insbesondere in der Krebsforschung, zu ermöglichen“, sagt Michael Kamp. Dafür sind jedoch große Datenmengen erforderlich, die bisher häufig aus Datenschutzgründen nicht für Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zugänglich sind.
Mithilfe des sogenannten föderierten Lernens ist es aber möglich, solche Datensätze in die Entwicklung von KI-Methoden einzubeziehen, ohne dass sensible Daten übertragen werden müssen. „Damit föderiertes Lernen erfolgreich in der Medizin eingesetzt werden kann, müssen diese Methoden vertrauenswürdig sein“, so Michael Kamp. Das heißt, die Qualität der resultierenden KI-Systeme muss garantiert werden können, die Privatsphäre der Daten muss unbedingt sichergestellt sein und die resultierenden Systeme sollten nachvollziehbar sein. „Dies ist für die meisten bestehenden Ansätze so nicht der Fall“, berichtet der Forscher.
Seine Forschungsgruppe „Trustworthy Federated Learning“ entwickelt neuartige Methoden des föderierten maschinellen Lernens, die es erlauben, neuronale Netze sowie erklärbare KI-Methoden auf in Krankenhäuser und Medizineinrichtungen verteilte und zum Teil hochsensible Daten anzuwenden und dabei eine hohe Qualität der Vorhersagen und die Privatsphäre der Daten zu garantieren.
