{"id":60579,"date":"2022-11-30T15:34:29","date_gmt":"2022-11-30T13:34:29","guid":{"rendered":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/?p=60579"},"modified":"2022-11-30T16:42:34","modified_gmt":"2022-11-30T14:42:34","slug":"machine-learning-spannende-anwendungsfelder-im-gesundheitswesen-und-darueber-hinaus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/health\/2022\/11\/30\/machine-learning-spannende-anwendungsfelder-im-gesundheitswesen-und-darueber-hinaus\/","title":{"rendered":"Machine Learning: Spannende Anwendungsfelder im Gesundheitswesen und dar\u00fcber hinaus!"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und darauf gest\u00fctzte Anwendungen werden in der medizinischen Praxis immer wichtiger. Und sie bieten unschlagbare Vorteile, beispielsweise in der Bildanalyse: Big-Data-Auswertungen und Massenverarbeitung von computergenerierten Dateien, Abgleich zwischen verschiedenen Datenbanken, Erkennung von Mustern und \u2013 fast noch wichtiger \u2013 von Abweichungen, Betrachtung von Entwicklungen im zeitlichen Verlauf, \u2026 die Liste der Anwendungsm\u00f6glichkeiten ist lang. Denn bei all diesen Aufgaben kann KI um ein Vielfaches effektiver und zuverl\u00e4ssiger \u201eagieren\u201c als der Mensch.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Federated Learning in medizinischer Bildgebung (Quelle: Shutterstock)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Keine Ablenkung. Keine Erm\u00fcdung. Volle Konzentration. Ein Fall f\u00fcr KI!<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz stellt eine ideale Erg\u00e4nzung bei all jenen Aufgaben dar, die hohe Pr\u00e4zision und Effizienz erfordern. Gerade im Gesundheitswesen und insbesondere bei der Auswertung von bildgebenden Verfahren finden sich hier praktische Anwendungsszenarien en masse<\/em>. Zudem ist k\u00fcnstliche Intelligenz bekanntlich trainierbar: Machine-Learning-Modelle erlauben es, gro\u00dfe Datenvolumina in KI-Anwendungen einzuspeisen und diese entsprechend anzulernen, um zum gew\u00fcnschten Abstraktionsniveau und damit zu belastbaren Ergebnissen zu kommen. Mit jedem neuen Datensatz wird die KI praktisch intelligenter und damit genauer.<\/p>\n\n\n\n

Damit KI erfolgreich eingesetzt werden kann, braucht es umfangreiche und heterogene Trainingsdaten. Ein zuverl\u00e4ssiges Krebserkennungsmodell sollte beispielsweise auf der Grundlage von Tausenden von medizinischen Bildern trainiert werden, die gesundes Gewebe und Tumore im Vergleich aufzeigen k\u00f6nnen. Zugleich sollte das Modell auch die reale Bandbreite von Geschlecht, Alter und anderen demografischen Merkmalen der Patient*innen repr\u00e4sentieren. Auch m\u00fcssen visuelle Merkmale, die sich aus den verschiedenen Bildgebungstechniken ergeben, dargestellt werden.<\/p>\n\n\n\n

In der Praxis bedeutet das jedoch, dass die erforderliche Vielfalt der Darstellung von einer einzigen Einrichtung \u2013 sei es ein Krankenhaus oder ein radiologisches Institut \u2013 gar nicht abgedeckt werden kann<\/em>. Umso mehr gilt dies nat\u00fcrlich f\u00fcr seltene Krankheiten, f\u00fcr die \u00fcberhaupt nur wenige Datenpunkte in einer Organisation oder Institution verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n\n\n\n

Daher bietet sich eine kollaborative Machine-Learning-Entwicklung an, bei der verschiedene Krankenh\u00e4user ihre eigenen Daten beisteuern, im Idealfall sogar weltweit. Doch es gibt eine wesentliche Einschr\u00e4nkung: den Datenschutz. Wie l\u00e4sst sich sicherstellen, dass sensible Patienteninformationen mit der richtigen Sorgfalt behandelt und im Einklang mit den strengen Datenschutzgesetzen der jeweiligen L\u00e4nder verarbeitet werden?<\/p>\n\n\n\n

Mit Federated Learning in Microsoft Azure Machine Learning gibt es daf\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige L\u00f6sung, denn es erm\u00f6glicht ein kollaboratives Trainieren der KI ganz ohne gemeinsame Datennutzung.<\/p>\n\n\n\n

Federated Learning: Was hei\u00dft das?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Beim Federated Learning k\u00f6nnen mehrere Akteure gemeinsam ein Machine-Learning-Modell trainieren, ohne dass daf\u00fcr jedoch Daten ausgetauscht werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Die folgende Abbildung illustriert die Vorgehensweise:<\/p>\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Das Hauptmerkmal von Federated Learning ist, dass die lokalen Daten der Teilnehmenden niemals weitergegeben werden. Jeder Akteur erh\u00e4lt regelm\u00e4\u00dfig eine Kopie des globalen Modells und f\u00fchrt ein lokales Training mit lokalen Daten durch. Die einzigen Informationen, die ausgetauscht werden, sind die aus dem Training gewonnenen \u201eErkenntnisse\u201c, die sogenannten Aktualisierungen der Modellparameter.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcber den Server werden die Werte aller teilnehmenden Akteure zu einer neuen Modellversion zusammengefasst, und das aktualisierte Modell wird dann wieder an die Akteure verteilt, um die n\u00e4chste kollaborative Trainingsrunde einzuleiten. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis ein zufriedenstellendes Modell vorliegt, und kann ebenso f\u00fcr ein kontinuierliches Training genutzt werden, um das Modell durch neue Datenpunkte anzureichern und zu verfeinern.<\/p>\n\n\n\n

\"Federated<\/a><\/figure>\n\n\n\n

The AI Show | Federated Learning with Azure Machine Learning<\/em><\/strong> k\u00f6nnen Sie sich hier<\/a> im Video anschauen.<\/p>\n\n\n\n

Gemeinsames \u201eLernen\u201c unter Einhaltung von Sicherheit, Datenschutz und Compliance<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Je mehr Federated Learning an Bedeutung gewinnt, desto ausgefeilter werden die Ans\u00e4tze zur Gewichtungsaggregation, um den Anforderungen der beteiligten Partner gerecht zu werden. Eine intuitive Aggregationsmethode wird als Federated Aggregation bezeichnet: Jeder Parameter wird nach der Anzahl der lokalen Datenpunkte gewichtet. Wenn beispielsweise die Aktualisierung von Krankenhaus A auf 100 Bildern basiert und von Krankenhaus B mit 200 Bildern trainiert wurde, dann ist der Beitrag von Krankenhaus B doppelt so hoch wie der von Krankenhaus A.<\/p>\n\n\n\n

Es existieren mehrere Varianten der Federated Aggregation, um die Konvergenz bei abweichenden Verteilungen zu verbessern sowie um den Datenschutz und die Sicherheit zu optimieren. Eine wesentliche Erweiterung ist die Secure Aggregation, die die Kommunikation gegen Man-in-the-Middle-Angriffe sch\u00fctzt und den Server daran hindert, auf Aktualisierungen einzelner Clients im unverschl\u00fcsselten Klartext zuzugreifen. Sie basiert auf einem kryptographischen Protokoll, das sicherstellt, dass der Beitrag eines Clients als zuf\u00e4llige Zeichenfolgen wiedergegeben wird \u2013 au\u00dfer die Daten werden mit denen der anderen Teilnehmer kombiniert.<\/p>\n\n\n\n

Um au\u00dferdem das Risiko der Rekonstruktion einzelner Datenpunkte oder von Linkage-Angriffen zu verringern, bietet sich die Kombination mit Differential Privacy an. Auf diese Weise wird das resultierende Modell gesch\u00fctzt, indem eine definierte Menge an statistischem Rauschen w\u00e4hrend des Trainingsprozesses zugef\u00fcgt wird.<\/p>\n\n\n\n

Fazit: Hohe Bedeutung f\u00fcr den Schutz von Daten sowie von geistigem Eigentum \u2013 sowohl innerhalb als auch au\u00dferhalb des Gesundheitswesens<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Wie in diesem Beitrag erl\u00e4utert wurde, ist Federated Learning ein \u00fcberzeugendes Konzept f\u00fcr die gemeinsame Entwicklung von ML-L\u00f6sungen, bei denen die Trainingsdaten aus Datenschutzgr\u00fcnden nicht in Klarform ausgetauscht werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiteres Beispiel wie das MELLODY-Projekt<\/a> f\u00fcr die Arzneimittelentwicklung zeigt, wie Unternehmen, die sogar miteinander im Wettbewerb stehen, dennoch ein gemeinsames Modell entwickeln, ohne bef\u00fcrchten zu m\u00fcssen, dass ihr geistiges Eigentum hierdurch gef\u00e4hrdet wird.<\/p>\n\n\n\n

Mit zunehmender Reife des Konzepts, einschlie\u00dflich der Unterst\u00fctzung f\u00fcr eine sichere und robuste f\u00f6derierte Aggregation, wird sich das kollaborative Machine Learning in Unternehmen und Organisationen des \u00f6ffentlichen Sektors mit ihren spezifischen Anforderungen immer mehr durchsetzen.<\/p>\n\n\n\n

Jetzt im Detail informieren:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In diesem ausf\u00fchrlichen englischsprachigen Artikel<\/a> erfahren Sie mehr \u00fcber die Hintergr\u00fcnde und k\u00f6nnen sich anhand eines fiktiven Demoszenarios zur Erkennung von Lungenentz\u00fcndungen in R\u00f6ntgenbildern \u00fcber die Vorteile informieren.<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem empfehlen wir Ihnen einen Blick in dieses GitHub-Repository<\/a>: Dort finden Sie weitere Ressourcen, um diesen Anwendungsfall oder weitere Szenarien zu testen und f\u00fcr Ihre eigenen Use-Cases anzupassen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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