Präzisionsmedizin an der HES-SO Wallis: Wenn Algorithmen falsch liegen…
Die renommierte wissenschaftliche Fachzeitschrift „Nature“ hat zwei Artikel zum Thema bildgebende Diagnostik und künstliche Intelligenz veröffentlicht, die von einem Konsortium aus internationalen Fachleuten aus unterschiedlichen Bereichen verfaßt wurden.
Dr. Henning Müller, Forscher am Institut Informatik und Dozent im Studiengang Wirtschaftsinformatik der HES-SO Valais-Wallis, gehört zu den Koautoren dieser Artikel.
Als Leiter des Forschungsschwerpunkts eGesundheit gehört die Präzisionsmedizin zu seinen Hauptinteressen.
Wenn Algorithmen falsch liegen…
Algorithmen des maschinellen Lernens, d. h. selbstlernende Algorithmen, können Verzerrungen enthalten und Fehler aufweisen.
Wer hätte das gedacht? Doch es ist bekannt, daß auch im elektronischen Börsenhandel Fehler vorkommen können und in anderen Bereichen.
Dadurch, daß Algorithmen Fehler aufweisen können sind sie nicht mehr sogenannt „neutral“.
Nicht nur im Börsenhandel ist dies negativ, sondern auch insbesondere in der biomedizinischen Bildanalyse kann dies heikel sein, weil es auf diesem Gebiet entscheidend ist, leistungsfähige und zuverlässige Werkzeuge anbieten zu können, auf die sich Gesundheitsfachkräfte und Patienten verlassen können.
Solche Algorithmen müssen deshalb einer Validierung unterzogen werden, die jedoch ebenfalls nicht immer fehlerfrei abläuft.
Zudem sind die aktuellen Leistungsmessungen nicht immer an die spezifischen Bedürfnisse des medizinischen Sektors angepasst, wodurch die Umsetzung von Techniken des maschinellen Lernens und der wissenschaftliche Fortschritt behindert werden.
Validierungsmetriken für die medizinische Bildanalyse
Aus diesem Grund hat ein internationales Forschungskonsortium „Metrics Reloaded“ entwickelt, um Forscher bei der Auswahl und Anwendung von Validierungsmetriken für die biomedizinische Bildanalyse zu unterstützen.
Validierungsmetriken sind quantitative Meßgrößen, die für die Entwicklung einer Messmethode bis hin zur Auswertung der Ergebnisse eingesetzt werden können.
Je nach Anwendung kommen unterschiedliche Metriken zum Einsatz und das Koknsortium unterstützt die Forschenden bei der Wahl der geeigneten Hilfsmittel für die jeweilige Problemstellung.
Steigerung des Bekanntheitsgrads des Wallis und der Schweiz
Dr. Henning Müller, Mitglied des Konsortiums, erklärt: „Metrics Reloaded ist ein Meilenstein auf dem Weg zu einer zuverlässigeren Validierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und deren Vergleich. Wir freuen uns, dieses Tool der gesamten wissenschaftlichen Community zur Verfügung zu stellen.“
Schon jetzt wird das Konsortium erfolgreich in Forschungsprojekten und für klinische Anwendungen eingesetzt.
Diese beiden Artikel zeugen vom hohen Kompetenzniveau der Forscher der HES-SO Valais-Wallis im Bereich eGesundheit.
Die Forschungsgruppen von Dr. Henning Müller, die im Schweizerischen Digital-Zentrum („Swiss Digital Center“) in Siders tätig sind, trügen maßgeblich zur internationalen Ausstrahlung des Kantons Wallis und der Schweiz bei, so die Hochschule.
Die beiden Artikel (leider bloß in englischer Sprache) können hier und hier gelesen werden.
