Forschungsprojekte

Intelligente Diagnostik 2

Künstliche Intelligenz für Hauttumor-Diagnostik​

Status: laufend

In der zweiten Phase des Projektes Intelligente Diagnostik wird ein verbessertes, das heißt ein miniaturisiertes und kostengünstiges Diagnose-System entwickelt, mit dem in Kliniken robust, erklärbar und sicher maligne Hautläsionen automatisch auf Expertenniveau diagnostiziert werden können. Hierzu soll im Rahmen des Projekts zunächst die Datenakquise ausgeweitet werden, um einen größeren Bestand an Trainingsdaten aufzubauen und anschließend das bestehende KI-Modell zu verbessern. Diesbezüglich ist die Kooperation mit mehreren Kliniken geplant, wodurch höhere Fallzahlen erreicht werden können. Zudem sollen Fallzahlen erhöht werden, indem zusätzliche Krankheitsbilder in der Datenerhebung berücksichtigt werden.

Im Rahmen des Projekts fokussiert das FZI Herausforderungen, die sich aus dem standortübergreifenden Betrieb des Systems ergeben. Im Besonderen ist hierbei der Austausch der umfassenden Trainingsdaten zu nennen. Hier verfolgt das FZI einen auf Federated Learning basierenden Ansatz, mit dem zum einen ein effizienter Informationsaustausch realisiert und zum anderen eine Orchestrierung von Trainingsprozessen zur Erstellung neuer verbesserter KI-Modelle umgesetzt werden soll.

Weitere Arbeiten entstehen im Rahmen der Miniaturisierung des bestehenden Systems. In diesem Zusammenhang entwickelt das FZI einen mobilen Client für das kompakte, handgeführte Diagnose-System (KOMPASS). Das FZI untersucht hierbei ebenfalls Möglichkeiten, um die Funktionalität zwischen Backend und mobilen System auszubalancieren, um trotz geringerer Ressourcen im mobilen Client eine möglichst leichtgewichtige und performante Nutzung zu realisieren.

Forschungsschwerpunkt

Applied Artificial Intelligence

In diesem Forschungsschwerpunkt liegt das Hauptaugenmerk für das FZI auf den Themen Human-Centric Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz zur Prädiktion. Zudem beschäftigt sich das FZI mit Fragestellungen zu dedizierter Hardware für Künstliche Intelligenz (KI) sowie KI-Engineering.

Ansprechperson

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