CoCoAI

Kooperative und kommunizierende KI-Methoden für die medizinische bildgeführte Diagnostik

Zeitraum: Seit März 2020 bis Januar 2023

Projektbeschreibung

Bildgeführte medizinische Diagnosesysteme (Image-Guided Medical Diagnosis, IGMD) sind in der Patientenversorgung unverzichtbar. Durch den Einsatz mobiler Lösungen kann Menschen in ländlichen Regionen die lange Anfahrt oder Wartezeiten in Arztpraxen erspart werden und infarktgefährdeten Patientinnen und Patienten kann die konstante Übermittlung wichtiger Herzmessungen an ein medizinisches Service-Center überhaupt erst ermöglicht werden. Gestützt auf künstliche Intelligenz (KI) werden solche mobilen Geräte der Digitalisierung des Gesundheitswesens zusätzliche vielversprechende Dynamik verleihen. Dabei gilt es eine zentrale Herausforderung zu meistern: Zur Sicherstellung einer effizienten, intelligenten und sozial gerechten Verarbeitung medizinischer Daten müssen die dazu genutzten Geräte und Entwicklungsprozesse normativen ethischen, regulatorischen und sozialen Kriterien entsprechen.

Der Erfolg von KI-Anwendungen beruht auf der vertrauenswürdigen Gestaltung der Innovations- und Lösungskonzepte. Ziel des Projekts CoCoAI ist es deshalb, Design-Leitlinien für IGMD-Systeme weiterzuentwickeln, die eine transparente und ethisch fundierte KI einsetzen. CoCoAI untersucht, wie Schnittstellen in der Interaktion von Mensch und intelligenter Maschine gestaltet werden können, um dieses Zusammenspiel bestmöglich zu unterstützen und setzt dazu auf einen menschzentrierten Forschungs- und Gestaltungsprozess. Gemeinsam mit einem Partner aus der Industrie ist eine Fallstudie zur praktischen Umsetzung eines ultraschallbasierten Diagnosesystems zur Erkennung tiefer Venenthrombosen geplant, die zu den  häufigsten Ursachen für vermeidbare Todesfälle in Krankenhäusern zählen.

Die bei CoCoAI entwickelten, empirisch validierten Design-Richtlinien sollen auch unter Verwendung partizipativer Forschungsansätze und -rahmenbedingungen dazu beitragen, dass KI-gestützte Diagnosesysteme einen konkreten gesellschaftlichen Nutzen erbringen und damit die digitalisierte Gesundheitsversorgung insgesamt gefördert wird. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse sollen in Fachzeitschriften und auf Konferenzen veröffentlicht sowie in Workshops unter Beteiligung einer breiteren Öffentlichkeit diskutiert werden.

Projektförderer

Projektpartner

Projektleitung

Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Thomas Franke Dipl.-Psych.

Professor für Ingenieurpsychologie und Kognitive Ergonomie

franke [at] imis.uni-luebeck.de

Projektkoordination

Tim Schrills M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

schrills [at] imis.uni-luebeck.de

Projektbeteiligte

Philipp Bzdok

Studentische Hilfskraft

bzdok [at] imis.uni-luebeck.de

Pia Hitzel

Studentische Hilfskraft

hitzel [at] imis.uni-luebeck.de