Vertrauenswürdige KI im Gesundheitswesen aufbauen

Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Bereichen des Lebens immer wichtiger, besonders im Gesundheitswesen. Entscheidungsunterstützungssysteme, die KI nutzen, können Ärzten helfen, bessere Entscheidungen für Patienten zu treffen. Aber das schnelle Wachstum dieser Technologie bringt einige wichtige Probleme mit sich, vor allem wenn es um die Achtung der Menschenrechte geht. Es ist wichtig sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher und fair arbeiten und die Rechte der Patienten schützen.

Um diese Herausforderungen zu meistern, wurde ein vertrauenswürdiger KI-Rahmen entwickelt. Dieser Rahmen soll Entwicklern helfen, KI-Systeme zu erstellen, die sowohl von Patienten als auch von Gesundheitsdienstleistern vertraut werden.

#Was macht KI vertrauenswürdig?

Die Europäische Kommission hat wichtige Merkmale skizziert, die vertrauenswürdige KI definieren. Dazu gehören:

• Gesetzeskonform: Die KI muss das Gesetz und die Vorschriften einhalten.
• Ethisch: Die KI sollte moralische Werte und Menschenrechte respektieren.
• Robust: Die KI muss zuverlässig sein und unter verschiedenen Bedingungen gut funktionieren.

Darüber hinaus gibt es vier grundlegende ethische Prinzipien für vertrauenswürdige KI:

1. Respekt vor menschlicher Autonomie: KI sollte die Entscheidungskraft der Menschen unterstützen.
2. Schadenverhütung: KI sollte keinen Schaden für Einzelpersonen oder Gruppen verursachen.
3. Fairness: KI sollte jeden gleich behandeln und Vorurteile minimieren.
4. Erklärbarkeit: Entscheidungen von KI sollten klar und verständlich sein.

Diese Prinzipien können helfen, sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher und nützlich für Patienten sind.

#Die Notwendigkeit eines harmonisierten Ansatzes

Verschiedene Organisationen haben Vorschläge gemacht, um vertrauenswürdige KI zu schaffen. Es gibt jedoch keine universelle Methode, die all diese Ideen in einem einzigen Rahmen kombiniert. Die aktuellen Ansätze variieren stark, wobei einige sich auf spezifische Phasen des KI-Prozesses konzentrieren, während andere bestimmte Anforderungen möglicherweise übersehen.

Ein besserer Ansatz würde die etablierten Entwicklungsstufen von KI mit den Anforderungen für vertrauenswürdige KI harmonisieren. Das bedeutet, dass alle Schritte von der Datensammlung bis zur Modellentwicklung die ethischen Dimensionen von KI berücksichtigen sollten.

#Entwicklung eines umfassenden Rahmens

Um das Fehlen eines einheitlichen Rahmens anzugehen, wurde ein neuer Entwicklungsleitfaden vorgeschlagen. Dieser Leitfaden dient als Referenz für die Erstellung von KI-Systemen im Gesundheitswesen und stellt sicher, dass ethische Richtlinien befolgt werden. Der Rahmen bietet Beispielcode, um Entwicklern zu helfen, vertrauenswürdige Systeme zu bauen.

Der Prozess beginnt damit, die Anforderungen an vertrauenswürdige KI zu identifizieren und diese mit den Phasen des KI-Lebenszyklus zu verknüpfen. Jede Anforderung wird mit technischen Methoden verknüpft, die in jeder Entwicklungsphase verwendet werden können. Durch die systematische Organisation dieser Informationen macht der Rahmen es Entwicklern leichter, bewährte Praktiken zu befolgen.

#Wichtige Schritte im Rahmen

Der Rahmen betont mehrere wichtige Schritte:

1. Datensammlung und -vorbereitung: In dieser Phase werden alle notwendigen Daten in einem Format gesammelt, das einfach analysiert werden kann. Dazu gehört auch die Erstellung von Metadaten, die wichtige Informationen über die Daten umrissen.

2. Datenschutz und Datenverwaltung: In diesem Schritt geht es darum, sicherzustellen, dass Daten sicher aufbewahrt werden und den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Techniken wie Anonymisierung werden eingesetzt, um die Identitäten von Personen zu schützen.

3. Fairness und Diversität: Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass KI-Systeme fair sind und keine Gruppen diskriminieren. Dazu gehört das Überprüfen von Datensätzen auf Vorurteile und das Ergreifen von Massnahmen, um eine ungerechte Behandlung bestimmter Gruppen zu vermeiden.

4. Transparenz: KI-Systeme müssen klar sein in ihrer Funktionsweise. Entwickler müssen Erklärungen zu den verwendeten Daten und den Entscheidungen der KI geben, mithilfe von visuellen Werkzeugen und Berichten.

5. Technische Robustheit und Sicherheit: Dies sorgt dafür, dass KI-Modelle konsistent arbeiten und Risiken minimiert werden. Entwickler müssen regelmässig die Genauigkeit der Modelle überprüfen und auftretende Probleme angehen.

#Implementierung und Validierung des Rahmens

Der Rahmen wurde mit zwei öffentlichen Gesundheitsdatensätzen getestet. Der erste Datensatz konzentriert sich auf Diabetes und umfasst verschiedene Patientenkontakte, während der zweite sich mit Herzkrankheiten befasst und als Benchmark für KI im Gesundheitswesen dient.

Durch die Anwendung des Rahmens auf diese Datensätze können Entwickler überprüfen, ob ihre KI-Tools sowohl effektiv als auch ethisch einwandfrei sind. Dieser Prozess umfasst die Untersuchung von Datenungleichgewichten und die Anwendung von Techniken zur Korrektur von Vorurteilen.

#Ergebnisse der Rahmenanwendung

Die Umsetzung des vertrauenswürdigen KI-Rahmens hat mehrere wichtige Erkenntnisse hervorgebracht:

• Datenvorbereitung: Eine gründliche Untersuchung der Datenmerkmale kann helfen, Probleme zu identifizieren, die die Modellleistung beeinflussen könnten. Dazu gehört das Überprüfen auf fehlende Daten und die Korrektur von Ungleichgewichten.

• Fairness-Checks: Mit speziellen Techniken können Entwickler potenzielle Vorurteile vor und während des Trainings angehen. Das führt zu faireren Ergebnissen für verschiedene Patientengruppen.

• Transparenz-Tools: Werkzeuge wie Diagramme und Berichte erleichtern es, zu erklären, wie die KI-Systeme Entscheidungen treffen. Das hilft, Vertrauen bei den Nutzern aufzubauen.

• Laufende Überwachung: Sobald die KI-Modelle verwendet werden, ist eine kontinuierliche Überwachung wichtig, um sicherzustellen, dass sie im Laufe der Zeit effektiv und sicher bleiben. Änderungen in den Daten müssen berücksichtigt werden, und Modelle sollten bei Bedarf neu trainiert werden.

#Eine Checkliste für Entwickler

Um den Rahmen effektiv umzusetzen, wurde eine Checkliste mit Empfehlungen erstellt. Diese Checkliste dient als Leitfaden für Entwickler, um sicherzustellen, dass sie alle notwendigen Aspekte vertrauenswürdiger KI ansprechen. Sie deckt alles von der Datenvorbereitung bis zum Modellmanagement ab und ist ein hilfreiches Werkzeug für die laufende Aufsicht.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl der aktuelle Rahmen ein wichtiger Schritt nach vorne ist, gibt es noch viel zu tun. Zukünftige Bemühungen werden sich darauf konzentrieren, den Prozess weiter zu automatisieren und den Rahmen auf komplexere Datentypen wie Bilder auszudehnen.

Darüber hinaus besteht die Notwendigkeit, andere ethische Anforderungen im Zusammenhang mit menschlicher Aufsicht, sozialer Wohlfahrt und Verantwortung in den Rahmen zu integrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Systeme nicht nur technische Spezifikationen erfüllen, sondern auch wichtige menschliche Werte hochhalten.

#Fazit

Die Entwicklung von vertrauenswürdiger KI im Gesundheitswesen ist entscheidend, um die Sicherheit der Patienten zu gewährleisten und Fairness zu fördern. Dieser Rahmen bietet eine wertvolle Ressource für Entwickler, die in diesem Bereich arbeiten. Indem sie die skizzierten Richtlinien befolgen, können sie KI-Systeme erstellen, die nicht nur effektiv, sondern auch ethisch und zuverlässig sind.

Diese Arbeit schafft eine solide Grundlage für zukünftige Fortschritte und setzt eine klare Richtung für den Aufbau vertrauenswürdiger KI im Gesundheitswesen. Durch die sorgfältige Anwendung dieser Prinzipien kann das Potenzial von KI genutzt werden, um die Gesundheitsversorgung für alle zu verbessern.