Kl-basierter föderaler Diagnosealgorithmus lernt effizient über Klinikgrenzen hinweg, ohne den Datenschutz zu verletzen.
Ein Algorithmus, entwickelt von Forschenden von Helmholtz Munich, der Technischen Universität München (TUM) und ihres Klinikums rechts der Isar, des Universitätsklinikum Bonn (UKB) und der Universität Bonn ist in der Lage, über verschiedene medizinische Einrichtungen hinweg selbständig zu lernen. Der Clou dabei: Er ist „selbst-lernend“, benötigt also keine umfangreichen, zeitaufwendigen Befunde oder Markierungen von Radiologen in den MRT-Aufnahmen. Dieser föderale Algorithmus wurde an mehr als 1.500 MR-Scans gesunder Studienteilnehmer aus vier Einrichtungen trainiert, ohne dabei den Datenschutz zu verletzen. Mit Hilfe des Algorithmus wurden anschließend mehr als 500 MRT-Aufnahmen von Patienten analysiert, um Krankheiten wie Multiple Sklerose, Gefäßerkrankungen sowie verschiedene Formen von Hirntumoren zu erkennen, die der Algorithmus vorher noch nie gesehen hatte. Das eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung effizienter, KI-basierter föderaler Algorithmen, die selbstständig lernen und dabei die Privatsphäre schützen.
Quelle: Helmholtz Zentrum München
