Künstliche Intelligenz (KI) kommt in den Arbeitsabläufen der Radiologie vermehrt zum Einsatz. Damit werden auch die für die Entwicklung von KI-Algorithmen verwendeten Daten immer wichtiger. Zwar müssen KI-Algorithmen bereits jetzt hohe Standards erfüllen, um von regulatorischen Stellen wie zum Beispiel der FDA zugelassen zu werden. Jedoch kann es in einigen klinischen Szenarien vorkommen, dass die Leistung eines KI-Algorithmus nicht den Erwartungen entspricht oder sich im Laufe der Zeit verschlechtert. Um solche Auswirkungen sofort zu erkennen, ist es entscheidend, die Leistung der KI vor und während ihres Einsatzes in der klinischen Routine zu bewerten. In solchen Fällen können die KI-Algorithmen dann auf breiteren Datensätzen neu trainiert werden, die die Zielpopulation widerspiegeln und sie robuster und sicherer machen.
Kontinuierliche Leistung von KI verbessern
Das deutsche Medizintechnik-Unternehmen Deepc und die beiden US-Unternehmen Centaur Labs und Segmed haben nun eine KI-Sicherheitsinitiative für die Radiologie ins Leben gerufen, um die kontinuierliche KI-Leistung in klinischen Arbeitsabläufen zu verbessern. Deepc bietet mit seiner Radiologie-KI-Plattform Radiologen Zugang zu einer Vielzahl von regulatorisch zugelassenen KI-Lösungen aus seinem weltweit führenden Partnernetzwerk. Die US-Firma Segmed stellt gesicherte, de-identifizierte medizinische Daten zur Verfügung, und das gleichfalls in den USA ansässige Unternehmen Centaur Labs bietet eine Labeling-Lösung für solche Daten. In Zusammenarbeit mit seinen KI-Partnern unterstützt Deepc KI-Anwendungen dabei, die höchsten Sicherheits- und Leistungsstandards zu erfüllen.
Gemeinsames Angebot für KI in der Radiologie
Die drei Unternehmen entwickeln derzeit ein gemeinsames Angebot: KI-Anbieter werden in der Lage sein, über die deepc-OS-Plattform eine Überwachung nach der Markteinführung in Echtzeit durchzuführen und zu erkennen, wenn ein KI-Modell im Laufe der Zeit eine suboptimale Leistung erbringt – ein Phänomen, das oft als „KI-Drift“ bezeichnet wird. Dies kann zum Beispiel durch eine sich verändernde Patientenpopulation oder neue Scannertypen verursacht werden. Deepc wird den KI-Anbietern diese präzisen Informationen zur Verfügung stellen und einen On-Demand-Zugang zu Daten bieten. Segmed stellt durch seine Datenplattform diese Daten anonymisiert für die KI-Entwicklung zur Verfügung, und Centaur Labs labelt sie durch die skalierbare Annotationsplattform.
Diese Daten können verwendet werden, um den KI-Algorithmus neu zu trainieren und die Leistung, Robustheit und klinische KI-Sicherheit zu verbessern. Die Sammlung vielfältiger, relevanter Daten und das Labeling dieser Daten sind zwei der größten Engpässe in KI-Pipelines, die von den Deepc-Partnern Segmed und Centaur Labs gelöst werden.
www.deepc.ai
www.centaurlabs.com
www.segmed.ai
