Die künstliche Intelligenz hat längst Einzug in die Medizin und die Medizintechnik gefunden.
Inhalt
Diese Seite verschafft einen Überblick und verlinkt auf relevante Fachartikel:
Regelmäßig werden die Begriffe künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning unpräzise oder gar synonym verwendet.
Bereits der Begriff „Künstliche Intelligenz“, auf Englisch „Artificial Intelligence“ (AI), führt zu Diskussionen,
beispielsweise ob Maschinen überhaupt über Intelligenz verfügen.
Wir verwenden im Folgenden diese Definition:
Definition Artificial Intelligence
„A machine’s ability to make decisions and perform tasks that simulate human intelligence and behavior.
Alternatively
Quelle: Merriam-Webster
Es geht somit um die Fähigkeit von Maschinen, in einer Weise Aufgaben zu übernehmen oder Entscheidungen zu treffen, die menschliche Intelligenz und menschliches Verhalten simuliert.
Viele Verfahren der künstlichen Intelligenz nutzen das Machine Learning, das wie folgt definiert ist:
Definition Machine Learning
A facet of AI that focuses on algorithms, allowing machines to learn and change without being programmed when exposed to new data.“
Deep Learning ist eine Klasse des Machine Learnings, die auf neuronalen Netzwerken basiert (s. Abb. 2).
Definition: Deep Learning
The ability for machines to autonomously mimic human thought patterns through artificial neural networks composed of cascading layers of information.“
Quelle: u.a. HCIT Experts
Damit ergibt sich die folgende Taxonomie:
Im AI Act definiert die EU den Begriff „AI System“:
“An AI system is a machine-based system designed to operate with varying levels of autonomy and that may exhibit adaptiveness after deployment and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments.”
AI Act, Artikel 2 (Definitionen), Abschnitt 1
Diese Definition lässt drei Bedingungen erkennen, die ein „machine-based system“ zum „AI system“ machen:
| Bedingung | Kommentar |
|---|---|
| designed to operate with varying levels of autonomy | Das Wort “varying” ist schwammig, so dass diese Teilbedingung kaum einschränkt, was unter diese Definition fällt. |
| may exhibit adaptiveness after deployment | Das Wort “may” heißt, dass es diese Anpassungsfähigkeit geben kann aber nicht muss. Damit schränkt diese Teilbedingung nicht ein, was unter diese Definition fällt. |
| infers, from the input it receives, how to generate outputs … | Das System leitet aus den Inputs ab, wie es die Outputs generiert. Es geht also nicht darum, dass das System aus den Inputs die Outputs ableitet, sondern wie (also die Art und Weise?) es das tut. |
Fazit: Es wirkt, als würde nur die dritte Bedingungen wirksam eingrenzen, was ein AI-System ist. Und diese Bedingung ist schwer verständlich.
Beispiel
Bei einem Neuronalen Netzwerk (NN) bestimmen nicht die Inputs die Art, wie die Outputs generiert werden. Denn das ist über die Architektur des NN sowie über die Gewichte und Biases der Neuronen bereits vorbestimmt, bevor ein Input das System erreicht.
Die Inputs bestimmen hingegen die Outputs. Aber das ist auch bei jedem konventionellen Software-Algorithmus der Fall.
Mehrere Artikel beleuchten die regulatorischen Anforderungen an Medizinprodukte bzw. IVD, welche Verfahren der künstlichen Intelligenz, z.B. des maschinellen Lernens verwenden, und geben Tipps zur Umsetzung.
Bei der Umsetzung der regulatorischen Anforderungen sind auch diese Artikel hilfreich:
Ein Übersichtsartikel beschreibt die Anwendung und den Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Medizin und in Medizinprodukten bzw. IVD.
Ein weiterer vergleicht den Einsatz der KI im Bankenumfeld.
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