KI-Graduiertenkolleg in Ulm

by | May 29, 2024

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Das neue KI-Graduiertenkolleg „Knowledge Infusion and Extraction for Explainable Medical AI” soll sich ab 2025 den wichtigen Fragen widmen, die durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Medizin aufkommen.

Wer stellt sicher, dass KI-gestützte Diagnosen in der Medizin genau sind und wer ist verantwortlich, wenn falsch behandelt wird? Diesen Fragen widmet sich das neue, interdisziplinäre KI-Graduiertenkolleg „Knowledge Infusion and Extraction for Explainable Medical AI“ (KEMAI) der Universität Ulm, an dem ab 2025 insgesamt 27 Promovierende an der Schnittstelle von Informatik, Medizin und Ethik forschen. Die Deutsche Forschungsgesellschaft (DFG) fördert KEMAI über zunächst fünf Jahre mit rund sechs Millionen Euro.

Im Mittelpunkt der Forschung sollen sowohl die Genauigkeit von wissens- und lernbasierten KI-Systeme als auch die Basis für Entscheidungsfindungen stehen. „Wir hoffen, dass eine bessere Nachvollziehbarkeit den Einsatz und die Akzeptanz von KI in der Medizin deutlich stärkt“, erläutert Professor Timo Ropinski vom Institut für Medieninformatik. Er ist Sprecher des Graduiertenkollegs KEMAI.

Breite Zusammenarbeit von Fachrichtungen

Dafür verfolgt man am KEMAI einen interdisziplinären Ansatz. Information, Medizin, Ethik Philosophie – alle Fachrichtungen sollen zusammenarbeiten und damit zu einer großen Stärke von KEMAI werden. Denn gerade ethische Fragestellungen in medizinischen Entscheidungsprozessen werden an Bedeutung gewinnen. „Es geht um Kommunikation zwischen System und Arzt“, erläutert Co-Sprecherin Professorin Birte Glimm vom Institut für Künstliche Intelligenz. „Wir wollen keine Diagnosemaschine, sondern eine Entscheidungsunterstützung. Die Diagnose soll auch weiterhin durch die Ärztin oder den Arzt gestellt werden.“ Gleichzeitig sollen KI-System den Medizinern bestmöglich erklären, wie eine Vorhersage zustande kommt. Diese Erklärbarkeit sei auch für die Zertifizierung neuer KI-gestützter medizinischer Produkte unabdingbar.

Damit für diese großen Datenmengen und das maschinelle Lernen auch genügend Rechenpower vorhanden ist, soll an der Uni Ulm zudem im Kontext von KEMAI ein neuer Machine Learning-Cluster aufgebaut werden. Mit Blick auf die Studenten will KEMAI sie innerhalb von vier Jahren zum Doktortitel führen und ihnen damit einen Startvorteil auf dem Arbeitsmarkt verschaffen. Ein strukturiertes Qualifikationsprogramm und innovative Forschung auf höchstem Niveau gehen dabei Hand in Hand. KEMAI wird in die International Graduate School in Molecular Medicine Ulm (IGradU) integriert, die 2007 im Rahmen der Exzellenzinitiative gegründet wurde, und profitiert so von bereits erfolgreich etablierten Strukturen.

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