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Der 8. Valais/Wallis Workshop, der gemeinsam von TheSense (HES-SO Valais/WallisCHUVUnil) und IDIAP organisiert wurde, brachte 70 Akteurinnen und Akteure aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz im Swiss Digital Center in Siders zusammen. Ziel der Workshops ist es, Ingenieure und Forscher zusammenzubringen, die im Bereich der Musteranalyse und der künstlichen Intelligenz tätig sind und Anwendungen in den Bereichen Sicherheit, Gesundheit oder Energie haben.

Die 8. Ausgabe widmet sich dem Thema Gesundheit

Henning Müller, ordentlicher Professor und Forscher am Institut Informatik, war Mitorganisator dieses Workshops und wollte den Austausch über das Thema Gesundheit anbieten. Denn der Einsatz von KI in der klinischen Routine bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Zwei eingeladene Vorträge unterstrichen das zentrale Thema dieses Vormittags: Maschinelle Lernmodelle (ML) und Deep-Learning-Modelle erreichen nun bei der Klassifizierung und Analyse von Bildern Leistungen, die denen des Menschen nahe kommen. Ihre Übernahme in die Klinik bleibt jedoch eine Herausforderung angesichts der mangelnden Transparenz bei der Interpretierbarkeit der Daten und der algorithmischen Entscheidungen.

Die HES-SO Valais-Wallis bietet konkrete Lösungen an.

Unter den baumbestückten Forschungsarbeiten präsentierte die HES-SO Valais/Wallis angewandte Lösungen. Niccolo Marini sprach über die Verringerung des Bedarfs an manuellen Annotationen bei der Extraktion multimodaler Daten, Valentin Oreiller erläuterte die Entwicklung von Hilfssystemen zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung, die zu optimalen Behandlungsentscheidungen für Überlebende von Brust- und Prostatakrebs beitragen. Anjani Dhrangadhariya stellte eine Studie über schwache Überwachung zur unscharfen Erkennung des klinischen Ausmaßes vor, und Gaetano Manzo sprach über die Analyse der Überlebensrate bei Brustkrebs zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung.

Chancen, Herausforderungen und Vertrauen in die KI

Der Austausch zwischen den Partnern konzentrierte sich auf das Vertrauen in die von künstlicher Intelligenz erzeugten Ergebnisse und deren Interpretierbarkeit. Viele Fragen sind noch offen, darunter die Infrastrukturkosten, die Datenspeicherung, die Entwicklung der europäischen und amerikanischen Regulierungen, die Definition von Akzeptanz- und Haftungskriterien (wer von der Technologie oder dem Nutzer/der Nutzerin ist verantwortlich und wofür?), aber auch die Unterstützung bei der Einführung von Werkzeugen und neuen Prozessen.