FläKI ermöglicht saarländischen Augenärzten die flächendeckende Nutzung von KI-Modellen. Dadurch wird die medizinische Versorgung verbessert, die Akzeptanz von KI bei Ärzten und Patienten erhöht und innovative KI-Services in der Augenheilkunde werden gefördert.
FläKI
Das Forschungsprojekt FläKI strebt an, die Ophthalmologie (Augenheilkunde) durch den flächendeckenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in medizinischen Einrichtungen zu transformieren.
Die erste Phase des Projekts konzentriert sich zum einen auf den Aufbau eines KI-tauglichen Datenraums, bestehend aus hochwertigen annotierten Daten der Ophthalmologie, zum datenschutzkonformen Trainieren von KI-Modellen. Zum anderen wird ein Feedback System (Human-in-the-Loop, HITL) implementiert. Das HITL-System ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, die Ergebnisse der KI-Modelle zu verifizieren und das Feedback in das System zurückzuspielen, wodurch ein kontinuierliches Lernen der KI ermöglicht wird. Der flächendeckende Einsatz von KI-Modellen soll mithilfe des Onlineportals „VISYOnet Qualitätsnetzwerk Saar“ erreicht werden, da dieses bereits von 98 % der saarländischen Augenärzte genutzt wird.
FläKI ermöglicht durch den neuartigen Datenraum die Entwicklung neuer KI-Modelle für die Ophthalmologie sowie eine kontinuierliche Verifizierung der KI-Ergebnisse. Die generische Konzeption der entwickelten Infrastruktur ermöglicht es zukünftig auch anderen medizinischen Einrichtungen eine einfache Anbindung innovativer KI-Dienste. Damit leistet FläKI einen Beitrag zur Verbesserung der Behandlungsqualität und zur Steigerung der Akzeptanz von KI bei Ärzten und Patienten.
Leistungen des August-Wilhelm Scheer Instituts
Aufgabe des August-Wilhelm Scheer Instituts ist die Unterstützung bei der Erstellung des Datenschutzkonzeptes sowie dessen Umsetzung innerhalb des HITL-Systems.
Ergebnis: DSGVO-konformes Datenschutzkonzept sowie die Sicherstellung der Datensicherheit/DSGVO-Konformität
Durch die Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz stellt das August-Wilhelm Scheer Institut wertvolles Wissen für die technische Gestaltung eines Datenraums sowie der Strukturierung und effizienten Verarbeitung der Daten bereit. Das Institut nimmt an den vom K8 organisierten Expert:innenrunden teil, um direktes Feedback für die technische Ausarbeitung aufzufangen und steht dabei außerdem auch als Ansprech- und Diskussionspartner für technische Details des HITL-Systems zur Verfügung. Das Institut unterstützt zudem bei der Ausarbeitung der Ergebnisse zur Erstellung der Data Governance-Strategie.
Ergebnis: Kurzdokumentation Ergebnisse der Expert:innenrunden (Übersicht Empfehlungen zur Gestaltung des Datenraums)
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt die technische Konzeption und Entwicklung des Multi-AI-Adapters zur Anbindung von KI-Systemen an das HITL-System auf Grundlage der existierenden Anforderungen. Zudem übernimmt das Institut die technische Konzeption geeigneter KI-Methoden auf Basis der definierten Anforderungen sowie Training und iterative Entwicklung eines KI-Modells zum Clustering auf Basis von OCT-Scans, anonymisierten Patientendaten sowie klinischen Informationen unter Berücksichtigung der definierten Zielparameter.
Ergebnisse: Multi-AI-Adapter, KI-Clustering-Komponente
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt Definition und Entwicklung der internen Schnittstellen zum Datentransfer sowie Definition und Entwicklung der Schnittstellen zum externen Datentransfer.
Ergebnis: Entwicklung und Integration interner und externer Schnittstellen für den Datentransfer
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt die Erstellung von Prototypen-Dashboards und Mockups zur Durchführung von nutzerzentrierten Feedbackschleifen mit den entsprechenden Zielgruppen. Zudem übernimmt das Institut die Konzeption und iterative Entwicklung des Human-in-the-loop Systems. Auf Grundlage der erfassten Anforderungen an die User-Experience und User Interface wird ein Dashboard entwickelt, mit welchem die Fachexperten die Ergebnisse des KI-basierten Clusterings verifizieren können und deren Ergebnisse anschließend in das System zurückgeführt werden.
Ergebnisse: HITL-System, gesellschaftliche Steigerung des Vertrauens in intelligente Systeme
Das August-Wilhelm Scheer Institut unterstützt bei der Koordination und Durchführung der Aufbereitung und nimmt aktiv an den Realtestungen sowie der Abschlussveranstaltung teil. Zudem unterstützt es bei der Organisation, Planung und Durchführung der Realtestungen sowie der Abschlussveranstaltung und arbeitet die entstehenden Erkenntnisse in die KI-Lösungen ein.
Ergebnisse: Finalisierte Projektlösung und -demonstration
- Datenschutz
Aufgabe des August-Wilhelm Scheer Instituts ist die Unterstützung bei der Erstellung des Datenschutzkonzeptes sowie dessen Umsetzung innerhalb des HITL-Systems.
Ergebnis: DSGVO-konformes Datenschutzkonzept sowie die Sicherstellung der Datensicherheit/DSGVO-Konformität
- Grundlagen einer teilhabeorientierten Data Governance Strategie
Durch die Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz stellt das August-Wilhelm Scheer Institut wertvolles Wissen für die technische Gestaltung eines Datenraums sowie der Strukturierung und effizienten Verarbeitung der Daten bereit. Das Institut nimmt an den vom K8 organisierten Expert:innenrunden teil, um direktes Feedback für die technische Ausarbeitung aufzufangen und steht dabei außerdem auch als Ansprech- und Diskussionspartner für technische Details des HITL-Systems zur Verfügung. Das Institut unterstützt zudem bei der Ausarbeitung der Ergebnisse zur Erstellung der Data Governance-Strategie.
Ergebnis: Kurzdokumentation Ergebnisse der Expert:innenrunden (Übersicht Empfehlungen zur Gestaltung des Datenraums)
- Entwicklung des Multi-AI-Adapters und Clusterverfahrens
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt die technische Konzeption und Entwicklung des Multi-AI-Adapters zur Anbindung von KI-Systemen an das HITL-System auf Grundlage der existierenden Anforderungen. Zudem übernimmt das Institut die technische Konzeption geeigneter KI-Methoden auf Basis der definierten Anforderungen sowie Training und iterative Entwicklung eines KI-Modells zum Clustering auf Basis von OCT-Scans, anonymisierten Patientendaten sowie klinischen Informationen unter Berücksichtigung der definierten Zielparameter.
Ergebnisse: Multi-AI-Adapter, KI-Clustering-Komponente
- Schnittstellenentwicklung
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt Definition und Entwicklung der internen Schnittstellen zum Datentransfer sowie Definition und Entwicklung der Schnittstellen zum externen Datentransfer.
Ergebnis: Entwicklung und Integration interner und externer Schnittstellen für den Datentransfer
- Entwicklung und Integration des HITL-Systems
Das August-Wilhelm Scheer Institut übernimmt die Erstellung von Prototypen-Dashboards und Mockups zur Durchführung von nutzerzentrierten Feedbackschleifen mit den entsprechenden Zielgruppen. Zudem übernimmt das Institut die Konzeption und iterative Entwicklung des Human-in-the-loop Systems. Auf Grundlage der erfassten Anforderungen an die User-Experience und User Interface wird ein Dashboard entwickelt, mit welchem die Fachexperten die Ergebnisse des KI-basierten Clusterings verifizieren können und deren Ergebnisse anschließend in das System zurückgeführt werden.
Ergebnisse: HITL-System, gesellschaftliche Steigerung des Vertrauens in intelligente Systeme
- Evaluation und Demonstration
Das August-Wilhelm Scheer Institut unterstützt bei der Koordination und Durchführung der Aufbereitung und nimmt aktiv an den Realtestungen sowie der Abschlussveranstaltung teil. Zudem unterstützt es bei der Organisation, Planung und Durchführung der Realtestungen sowie der Abschlussveranstaltung und arbeitet die entstehenden Erkenntnisse in die KI-Lösungen ein.
Ergebnisse: Finalisierte Projektlösung und -demonstration
Ihre Ansprechpartnerin
Daniela Podevin
Mail: daniela.podevin@aws-institut.de
Telefon: +49 681 96777-163
Ausgangssituation
In Deutschland nutzen nur 7% der klinischen Organisationen KI, obwohl im medizinischen Bereich umfangreiche Daten vorhanden sind. Dies liegt an der mangelnden Strukturierung und Annotation der Daten. Rechtliche Richtlinien, technische Barrieren und fehlende Akzeptanz behindern die flächendeckende Anwendung von KI im Gesundheitssektor, einschließlich der augenärztlichen Versorgung. In der Augenheilkunde entstehen Datensilos, da große Mengen an Daten, insbesondere optische Kohärenztomographie (OCT)-Scans, nicht umfassend gespeichert oder bereitgestellt werden. Obwohl KI-Modelle in der Medizin erfolgreich sind, stoßen sie in der Augenheilkunde auf Hindernisse wie fehlendes Vertrauen, Validitätsprobleme und Schwierigkeiten bei der Integration in den klinischen Alltag.
- nur 7 % der klinischen Organisationen in Deutschland nutzen KI
- Datenmengen sind vorhanden, aber aufgrund struktureller Hindernisse bisher nicht nutzbar
Lösungsansatz
Was?
In der ersten Projekt-Phase wird ein umfassender Datenraum aufgebaut, der sich aus herstellerabhängigen und herstellerunabhängigen Daten (OCT-Daten, Visuswerte, Daten zum Augendruck, Fundusbefunde, Patienteninformationen, klinische Daten) zusammensetzt. Die Einbindung eines HITL-Systems ermöglicht die Verifizierung der KI-Ergebnisse durch Fachärzte während des gesamten Entwicklungsprozesses. Hierbei werden international anerkannte Standards wie HL7/FHIR und Direct/DirectTrust für den Datenaustausch berücksichtigt. Der entwickelte Datenraum soll auch für zukünftige KI-Modelle in der Ophthalmologie genutzt werden.
Die Integration eines Multi-AI-Adapters (MAA) als Schnittstelle zwischen KI-Algorithmen und dem VISYOnet Onlineportal spielt eine zentrale Rolle. Das MAA ermöglicht die Einbindung verschiedener KI-Modelle und erlaubt dadurch eine niederschwellige Erweiterung der Funktionalität.
Exemplarisch wird ein skalierbares Clustering basierend auf dem Datenraum implementiert, um eine Patientenkategorisierung durchzuführen. Dies gewährt den Augenärzten einen Zugang zu ähnlichen medizinischen Fällen und fördert den Austausch von erfolgreichen Behandlungsinformationen innerhalb der Fachärzte-Community. Die technischen Komponenten und Schnittstellen werden in einem End-zu-End-Test validiert, wobei auch die Integrationsfähigkeit, Usability und User Experience des HITL-Systems überprüft werden.
Die Datenstrategie und Schnittstellen des Datenraums werden kontinuierlich mit dem Health.AI Dataspace abgeglichen, um eine nahtlose Integration mit anderen Projekten sicherzustellen. Durch die Einbindung internationaler Standards für Datenmanagement und Datenaustausch wird die Interoperabilität gewährleistet und die Schaffung eines flexiblen HITL-KI-Adapters im Gesundheitssektor ermöglicht. Die Integration von Krankenkassen als Kooperationspartner stellt sicher, dass die angestrebten Qualitätsverbesserungen der Patientenbehandlung effektiv umgesetzt werden.
In späteren Phasen sollen komplexe KI-Dienste, einschließlich solcher aus dem Projekt Ophthalmo-AI, eingeführt werden.
FÖRDERHINWEIS
BMBF-Förderrichtlinie „WIR! – Wandel durch Innovation in der Region“
Das Projekt FläKI ist gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung.
Förderkennzeichen: 03WIR5607B
Laufzeit: 01.01.2024 bis 30.06.2025