Schwarm Lernen: Nutzung der KI-Leistung für eine bessere medizinische Versorgung
Die Identifizierung von an Volkskrankheiten erkrankte Personen ist ein wichtiges Ziel der Präzisionsmedizin. Die molekulare Charakterisierung von Bioproben mit Hilfe von „Omics“-Technologien hat Möglichkeiten für die Nutzung großer Datenmengen zu Diagnosezwecken eröffnet, insbesondere auch für die Anwendung von Mustererkennung auf der Grundlage künstlicher Intelligenz (KI). In globalen Krisensituationen können zuverlässige, schnelle, sichere und den Datenschutz wahrende KI-Lösungen dazu beitragen, entscheidende Fragen bei der Bekämpfung dieser Bedrohungen zu beantworten.
KI-Lösungen hängen von geeigneten Algorithmen und vor allem von großen Trainingsdatensätzen ab. Aufgrund der dezentralen Organisation der Medizin reichen lokale Datenmengen oft nicht aus, um zuverlässige und verallgemeinerbare Klassifikatoren zu trainieren. Um eine technische Lösung zu implementieren, die unnötigen Datenverkehr und Datenduplikation vermeidet und gleichzeitig die europäischen Datenschutzgesetze beachtet, haben wir das Globale Schwarm Lernen Projekt ins Leben gerufen, das Institutionen auf der ganzen Welt vernetzt.
Die molekulare Charakterisierung der Immunzellen im Blut mittels hochdimensionaler Zytometrie ist eine der wesentlichen Analysemethoden in der Immunologie, um den Status des Immunsystems der spenden Person und damit ihren Gesundheitszustand zu phänotypisieren. Im Globalen Schwarm Netzwerk harmonisieren, standardisieren und optimieren wir nun gemeinsam die Ansätze zur Nutzung der hochdimensionalen Zytometrie für KI-basierte Analysen rund um den Globus.
Medizin und Forschung erzeugen immer mehr Daten, die zu einem genaueren Verständnis von Krankheiten und den ihnen zugrunde liegenden Prozessen führen. In dieser komplexen Datenlandschaft lassen sich wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung neuer Präzisionstherapien gewinnen, die besser auf den einzelnen Patienten zugeschnitten sind als herkömmliche Behandlungen.
In dem von der VolkswagenStiftung geförderten Projekt vernetzen Experten aus Bonn, Berlin, Köln, Gießen, Hamburg, Homburg, München und Saarbrücken Kliniken und Institutionen in ganz Deutschland in einem nationalen Schwarm Lernen-Netzwerk. Als Fallstudie werden COVID-Durchbruchsinfektionen untersucht, um zu verstehen, warum manche Menschen trotz Impfung an COVID erkranken.
Das Projekt befasst sich auch mit den ethischen Aspekten des Einsatzes von KI in der Medizin. Durch die Einbindung von Patientenselbsthilfegruppen sowie Experten mit ethischem Fachwissen wird sichergestellt, dass ethische und soziale Erwägungen während des Projekts und nicht erst nach der Einführung technischer Innovationen berücksichtigt werden, wie es leider oft der Fall ist.
In globalen Krisensituationen können zuverlässige, schnelle, sichere und die Privatsphäre wahrende KI-Lösungen helfen, entscheidende Fragen bei der Bekämpfung dieser Bedrohungen zu beantworten.
Mitglieder des Konsortiums
- Prof. Dr. Marylyn Addo, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
- Prof. Dr. Alena Buyx, Technische Universität München
- Prof. Dr. Susanne Herold, Universitätsklinikum Gießen und Marburg
- Prof. Dr. Florian Klein, Uniklinik Köln
- Prof. Dr. Percy Knolle, Technische Universität München
- Prof. Dr. Leif Erik Sander, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Ko-Sprecher
- Prof. Dr. Birgit Sawitzki, Charité - Universitätsmedizin Berlin
- Prof. Dr. Martina Sester, Universitätsklinikum des Saarlandes
- Prof. Dr. Joachim Schultze, Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) und Universität Bonn, Sprecher
- Prof. Dr. Fabian Theis, Helmholtz München