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CoCoAI

Kooperative und kommunizierende KI-Methoden für die medizinische bildgeführte Diagnostik

Das Projekt

Bildgeführte Diagnostik ist seit der Erfindung des Röntgengeräts ein Pfeiler der Medizin. Eine höhere Auflösung und detaillierte 3D-Darstellungen ermöglichen es inzwischen, kleinste Tumore zu finden oder verstopfte Blutgefäße im Gehirn frühzeitig zu erkennen. Der nächste Schritt in der Entwicklung bildgebender Diagnosesysteme (Image-Guided Medical Diagnosis, IGMD) sind solche mit integrierter künstlicher Intelligenz (KI), damit Notfalldiagnosen auch außerhalb von großen Fachzentren gestellt und somit Leben gerettet werden können. Doch wie kann eine ganzheitliche, verantwortungsbewusste Entwicklung dieser weitreichenden Möglichkeiten sichergestellt werden?

Damit beschäftigt sich das Projekt CoCoAI. KI bedeutet für viele Menschen ganz unterschiedliche Dinge: Es fallen Begriffe wie Fortschritt und Innovation, gleichzeitig gibt es aber auch Angst vor Automatisierung und dem Verlust der persönlichen Seite medizinischer Behandlung. Deswegen müssen solche Systeme in jeder Entwicklungs- und Anwendungsphase empirisch validierten ethischen, regulatorischen und sozialen Kriterien entsprechen, um einen positiven Effekt auf die Gesundheit und Sicherheit der Gesellschaft zu haben.

CoCoAI bildet die Schnittstelle zwischen den Anwender:innen und den Entwickler:innen dieser Systeme. Zusammen mit medizinischen Fachkräften und unserem Partner ThinkSono untersucht unser multidisziplinäres Team, wie die Interaktion von Mensch und intelligenter Maschine gestaltet werden kann, um dieses Zusammenspiel bestmöglich zu unterstützen. Dabei setzen wir auf einen menschzentrierten Forschungs- und Gestaltungsprozess. Der Fokus liegt hierbei auf der Entwicklung eines tragbaren Ultraschallgerätes, das eine tiefe Beinvenenthrombose außerhalb von Fachpraxen erkennen und somit einen Beitrag dazu leisten kann, eine der häufigsten, vermeidbaren Todesursachen in Deutschland zu bekämpfen. Unsere Forschung lebt von Transparenz und Teilhabe. Sie existiert für medizinisches Fachpersonal, für potentielle Patient:innen, für Technikbegeisterte, kurzum für die gesamte Gesellschaft.

Forschungsaspekte

Psychologie

Die bestmöglichen Systeme für den Menschen - dafür müssen wir verstehen, wie Mensch-Maschine-Kooperation funktioniert. Psycholog:innen des CoCoAI-Teams untersuchen daher, wie Menschen KI-Systeme wahrnehmen und was die intelligenten "Kolleg:innen" tun müssen, damit man ihnen vertraut und mit ihnen zusammenarbeitet.

Ethik

Im Projekt CoCoAI kombinieren wir die normative ethische Analyse mit einem partizipativen, interdisziplinären Miteinander, um die An- und Herausforderungen medizintechnischer KI-Entwicklung für die klinische Praxis zu adressieren. Dabei wollen wir nicht nur auf ethische Problemfelder hinweisen, sondern nach Möglichkeit auch konkrete Lösungsansätze anbieten. Die Komponente der Ethik stellt demnach in unserem Verständnis einen (notwendigen) Treiber und kein Hemmnis von technischer Innovation und Entwicklung dar.

Künstiche Intelligenz

Bildgestützte Diagnostik, insbesondere für Venenthrombosen mit Ultraschall, ist selbst für ausgebildete Ärzt:innen herausfordernd. Tiefe neuronale Netzwerke ermöglichen eine wichtige Unterstützung durch automatische Erkennung der Anatomie. Diese KI-basierte Bildanalyse für die Nutzer:innen nachvollziehbar zu visualisieren ist ein bedeutender Aspekt von CoCoAI.

Machen Sie mit!

Schreiben Sie uns eine E-Mail um Teil des Projektes zu werden!

Sie sind medizinische Fachkraft, ob in der Pflege, in ärztlicher Tätigkeit, im Rettungsdienst oder angestellt in einer Praxis? Möchten Sie Beta-Versionen von Systemen mit integrierter KI ausprobieren und aktiv bei der Entwicklung dafür sorgen, dass zukünftige Technik auf Ihre Arbeit zugeschnitten ist? Dann schicken Sie uns eine E-Mail/geben Sie hier ihre E-Mail-Adresse an, um Einladungen zu Studien, Panels und Interviews zu erhalten, die die Forschung und Entwicklung KI-gestützter Systeme voranbringen!

Publikationen

AutoDVT: Joint Real-time Classification forVein Compressibility Analysis in Deep VeinThrombosis Ultrasound Diagnostics

Ryutaro Tanno, Antonios Makropoulos, Salim Arslan, Ozan Oktay, Sven Mischkewitz, Fouad Al-Noor,
Jonas Oppenheimer, Ramin Mandegaran, Bernhard Kainz and Mattias P. Heinrich

Projektbeteiligte

  • Team

    Tim Schrills

    Projektkoordinator

    Team

    Prof. Thomas Franke

    Projektleiter

    Team

    Dr. Christian Herzog

    Projektleiter

  • Team

    Prof. Mattias Heinrich

    Projektleiter

    Team

    Arne Sonar

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter für den Bereich Ethik, Responsible Research & Innovation

    Team

    Laura Graf

Kontakt

Addresse

Universität zu Lübeck
Ratzeburger Allee 160, Lübeck

Email

cocoai@imis.uni-luebeck.de
office@imis.uni-luebeck.de