{"id":305,"date":"2024-09-05T13:18:19","date_gmt":"2024-09-05T11:18:19","guid":{"rendered":"https:\/\/kimeko.digital-hub.sh\/?page_id=305"},"modified":"2025-12-16T14:23:49","modified_gmt":"2025-12-16T13:23:49","slug":"ki-med-services-center","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/kimeko.digital-hub.sh\/index.php\/projekte\/ki-med-services-center\/","title":{"rendered":"KI-Med-Services-Center\u200b"},"content":{"rendered":"\t\t
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KI-Med-Services-Center<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ansprechpartner:
Prof. Dr. Martin Leucker, Prof. Dr. Alexander Schlaefer<\/a><\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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KI-basierte Medizinprodukt-Entwicklungen erfordern f\u00fcr eine hinreichende Skalierung standardisierte Dienste und Werkzeuge sowie Architekturen. Im Zuge des KiMeKo Projekts wird eine Toolsuite entwickelt, mit der auch Nicht-Experten eine Nutzung von KI in der Medizinproduktentwicklung erm\u00f6glicht wird.<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Details<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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KI-basierte Medizinproduktentwicklungen erfordern f\u00fcr eine hinreichende Skalierung standardisier-\nte Dienste und Werkzeuge sowie Architekturen, die aus den gegebenen wissenschaftlichen Kom-\npetenzen der norddeutschen Informatik-Institute und medizinischen Kliniken in relevanten KI-Med-\nDom\u00e4nen systematisch zu versorgungswirksamen KI-Med-Anwendungen f\u00fchren. Dazu geh\u00f6ren:<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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- ein serviceorientiertes Framework f\u00fcr die Entwicklung von KI-basierten Systemen:\nDie Komposition komplexer Workflows auf Basis einzelner Dienste und die Verwendung\nvon Kubernetes erlauben eine Skalierung und ein Scheduling der einzelnen KI-Bausteine\neines KI-Workflows bzw. verschiedener Workflows und f\u00fchren somit zu einer besseren\nAusnutzung der verf\u00fcgbaren (und laufend zu erweiternden) Hardware-Infrastruktur. Durch\ndie GAIA-X Integration (Vorarbeiten im Projekt Gaia-X-Med) steht ein einfacher Zugriff auf\ngro\u00dfe Datenmengen im Bereich der Medizin zur Verf\u00fcgung. Durch zu schaffende Deploy-\nment-L\u00f6sungen werden insbesondere neuartige Hardware-Systeme unterst\u00fctzt.<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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- Technologien f\u00fcr sicheres und skalierbares maschinelles Lernen:\nDie entwickelten Technologien bieten neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Nutzung von Patienten-\nDaten in disruptiv neuen Anwendungsszenarien: Verteilte KI-basierte Studien werden\nebenso wie die verantwortungsvolle Fernnutzung von KI-Modellen durch eine effiziente ver-\ntrauensw\u00fcrdige Kollaborationsplattform erm\u00f6glicht, wie auch eine neue kollaborative Ent-\nwicklung und Anpassung von KI-Verfahren durch KI-Spezialisten mit medizinischen Institu-\ntionen und\/oder Unternehmen.<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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- Methoden f\u00fcr dom\u00e4nenadaptierte neuronale Netzwerkarchitekturen:\nDie Skalierbarkeit von tiefen neuronalen Methoden ist gleichbedeutend mit der Entwicklung\nvon Methoden, die Netzwerkarchitekturen bereitstellen, die f\u00fcr die jeweilige Anwendungs-\ndom\u00e4ne geeignet sind. Nur durch die ad\u00e4quate Struktur des Netzes und die Integration von\nDom\u00e4nenwissen ist es m\u00f6glich, die exponentielle Explosion der Komplexit\u00e4t des Parame-\nterraums zu beherrschen. Auf Basis von Dom\u00e4nenwissen vortrainierte und vorstrukturierte\nModelle sind ein entscheidender Mechanismus, dies zu erreichen.<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Mit der Verbreitung von Foundation Models werden Dienste f\u00fcr das dom\u00e4nenspezifische\nAlignment von Foundation Models wichtig. Diese dom\u00e4nenspezifischen Alignments sind\nnotwendig, um sicherzustellen, dass diese Modelle f\u00fcr spezifische Anwendungen oder\nFachgebiete wie die Medizin optimal funktionieren und einen Mehrwert bieten k\u00f6nnen. Es\nerm\u00f6glicht eine bessere Anpassung an die Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen verschiedener\nDom\u00e4nen und tr\u00e4gt zur Verbesserung der Leistungsf\u00e4higkeit und Vertrauensw\u00fcrdigkeit von\nKI-Systemen bei. Solche dom\u00e4nenspezifische Alignments und Anpassungen ben\u00f6tigen ne-\nben den Foundation Models selbst und einem tiefgreifenden Zugriff auf diese auch die pas-\nsenden Trainingsverfahren zur Adaption der Modelle.\nDienste zu Probabilistischen Graphischen Modellen:\nProbabilistische graphische Modelle (PGMs) bilden das R\u00fcckgrat vieler medizinischer An-\nwendungen, in denen unsichere Informationen vorliegen. Zahlreiche anwendungsnahe Pro-\nblemstellungen lassen sich dadurch auf mathematisch wohlverstandene Anfrageprobleme\nbezogen auf konkrete PGMs reduzieren. Die daf\u00fcr notwendigen Modelle k\u00f6nnen durch\nganz unterschiedliche Lerntechniken aus Daten generiert bzw. vervollst\u00e4ndigt und ange-\npasst werden und dabei modular miteinander kombiniert werden. Mit den hier erarbeiteten\nSystemen, die implementierungstechnisch f\u00fcr eine skalierbare Verwendung ausgelegt sind,\nk\u00f6nnen sowohl KI-Med-Forschungsprojekte als auch -Anwendungsprojekte in Firmen wir-\nkungsvoll unterst\u00fctzt werden.\nMedizinische Anwendungen in skalierbaren verteilten Netzwerkarchitekturen:\nF\u00fcr eine KI-basierte Verarbeitung und Analyse telemedizinisch erhobener Gesundheitsda-\nten ist eine effiziente, verteilte, sichere und datensouver\u00e4ne informationstechnische Infra-\nstruktur eine Grundvoraussetzung. Mit standardisierten Cloud-Edge-Technologien nach\nden GAIA-X Grunds\u00e4tzen wird eine zukunftsf\u00e4hige Kombination mit den bereits bestehen-\nden telemedizinischen Gesundheitsstandards geschaffen. Dazu werden dr\u00e4ngende wissen-\nschaftlich-technische Fragestellungen zur Skalierbarkeit und zur Ausnutzung der verteilten\nArchitektur f\u00fcr beispielhafte telemedizinische Anwendungen beantwortet.\nAbbildung 2: \u00dcberblick KI-Med-Service-Center<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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KI-Med-Anwendungen wurden\/werden eher als singul\u00e4re Einzelprojekte entwickelt, die quasi das\n\u201eRad immer wieder neu erfinden\u201c. Ein R\u00fcckgriff auf einen vorlaufenden Methoden- und Werkzeu-\ngeinsatz an anderer Stelle im norddeutschen KI-Med-Kompetenzumfeld findet kaum statt. Erfah-\nrungen, L\u00f6sungsans\u00e4tze und KI-Engineering wurden\/werden wenig auf ihre optimale Passf\u00e4higkeit\nzu den intendierten medizinischen Anwendungen eruiert.\nVor diesem Hintergrund soll das Teilprojekt 1 standardisierte Services entwickeln, die den aktuel-\nlen Stand der KI-Forschung resp. KI-Methoden-\/Toolanwendung mit speziellem Fokus auf die Ent-\nwicklungsanforderungen in der Dom\u00e4ne Medizin\/Gesundheit f\u00fcr KI-Med-Anwendungsprojekte ver-\nf\u00fcgbar machen.\nDiese neuartigen Entwicklungsservices werden es erm\u00f6glichen, dass KI-Med-Anwendungen\nschneller und effizienter entwickelt werden k\u00f6nnen. Die begrenzte Zahl von KI-Entwicklungsexper-\nten wird eine gr\u00f6\u00dfere Anzahl von Projekten bearbeiten k\u00f6nnen, Nachwuchskr\u00e4fte werden eine\nsteilere Lernkurve ihrer Praxiserfahrungen erreichen k\u00f6nnen.\nDas Teilprojekt 1 kann auf erste erfolgreiche Engineering-orientierte Vorgehensweisen aus dem\nBMBF-Vorhaben KI-Lab zur\u00fcckgreifen.<\/h6>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Beteiligte Institutionen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Verbundene Projekte<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Publikationen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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