„K\u00fcnstliche Intelligenz: Ja, aber fair!“ Unter diesem Motto hat eine fach\u00fcbergreifende Zusammenarbeit einen gerechten Ansatz zum Datenteilen entwickelt. Wer mehr beitr\u00e4gt, profitiert auch mehr.
\nWer die meisten Daten f\u00fcr das Training K\u00fcnstlicher Intelligenz beitr\u00e4gt, soll auch die beste Leistung erhalten: Mit einem neuartigen Ansatz aus der Marburger Informatik und Wirtschaftswissenschaft l\u00e4sst sich eine solcherweise gerechte Datennutzung gew\u00e4hrleisten. Das berichtet eine fach\u00fcbergreifende Forschungsgruppe um den Marburger Informatiker Prof. Dr. Dominik Heider im Fachblatt „Journal of Medical Internet Research“.
\nDas \u00f6ffentlichkeitswirksame Schlagwort „K\u00fcnstliche Intelligenz“ klingt verhei\u00dfungsvoll, f\u00fcr manche vielleicht auch bedrohlich. „K\u00fcnstliche Intelligenz – oder kurz „KI“ – zeichnet sich dadurch aus, dass sie gro\u00dfe Datenmengen schnell verarbeitet und darin Muster sowie Trends erkennt, die f\u00fcr den Menschen nicht sofort ersichtlich sind“, erl\u00e4uterte Heider, der die Studie leitete.
\nSo erweist sich KI in der Medizin als \u00e4u\u00dferst hilfreich, zum Beispiel wenn es darum geht, Risikofaktoren f\u00fcr Krankheiten zu identifizieren, neue Medikamente und Impfstoffe oder ma\u00dfgeschneiderte Therapien zu entwickeln. „Wie gut die Ergebnisse einer KI sind, h\u00e4ngt jedoch stark davon ab, dass sie mit einer gro\u00dfen Menge von Daten trainiert wird, die vielf\u00e4ltig und repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Bev\u00f6lkerung sind“, erkl\u00e4rte Heiders Mitarbeiter Mohammad Tajabadi. Er ist einer der Leitautoren des Fachaufsatzes. „Um leistungsf\u00e4hige KI-Modelle f\u00fcr medizinische und gesundheitliche Anwendungen zu entwickeln, m\u00fcssen \u00fcblicherweise Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und zusammengef\u00fchrt werden.“
\nEs gibt jedoch Hindernisse, die dem Teilen von Daten entgegenstehen. Das ist zum Beispiel der Datenschutz;.
\n„Auch gewinnorientierte Unternehmen halten in der Regel ihre eigenen gesch\u00e4ftsbezogenen Daten zur\u00fcck, da die Verwendung durch konkurrierende Unternehmen ihren eigenen wirtschaftlichen Erfolg beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnte“, erg\u00e4nzte der Marburger Wirtschaftswissenschaftler Prof. Dr. Michael Leyer. Er ist ein weiterer Mitverfasser.
\nNeue Konzepte wie Federated Learning und Schwarmlernen erm\u00f6glichen das gemeinschaftliche Training von maschinellen Lernmodellen auf verteilten Ger\u00e4ten, ohne dass Patientendaten weitergegeben werden m\u00fcssen. Aber wie profitieren eigentlich diejenigen von den Ergebnissen, von denen die Daten stammen? „Die Vorteile der Zusammenarbeit k\u00f6nnen f\u00fcr die Beteiligten unausgewogen sein“, f\u00fchrte Leyer aus. „Man braucht einen Mechanismus, der Unternehmen zur Teilnahme an gemeinschaftlichen Datenanalysen ermutigt, aber gleichzeitig ein faires Gleichgewicht zwischen den Beitr\u00e4gen und Vorteilen aller Beteiligten gew\u00e4hrleistet.“
\nDiese Aufgabe ging das Team mit einem neuartigen Ansatz an: „Wir simulierten ein Netz, in dem die Knoten gemeinsam Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen trainieren, deren Leistungsniveau der Menge beigetragener Daten entspricht“, legte Heider dar. Als Beispiel verwendete das Team einen Datensatz zur Gesundheit von M\u00fcttern, aus dem es Modelle entwickelte, mit denen sich Risiken bei einer Schwangerschaft vorhersagen lassen.
\n„Durch unseren Ansatz des fairen Schwarmlernens erh\u00e4lt diejenige Partei, die die meisten Daten beisteuert, das beste endg\u00fcltige Ergebnis“, berichtete Tajabadi. „Alle anderen erhalten immerhin Modelle, die besser sind als die, die nur mittels ihrer lokalen Daten trainiert wurden.“
\nDas Konzept bringt demnach f\u00fcr alle Beteiligten Vorteile, wie Heider res\u00fcmiert: „Organisationen mit mehr Ressourcen sind eher bereit, mit anderen Parteien f\u00fcr eine gemeinsame Lernaufgabe zusammenzuarbeiten, da die Auszahlung fair ist. Aber von der Zusammenarbeit mit anderen Parteien profitieren auch diejenigen, die weniger Ressourcen zur Verf\u00fcgung stellen; sie werden sich daher vermutlich ebenfalls beteiligen.“
\nHeider leitet die Marburger Arbeitsgruppe „Data Science in der Biomedizin“. Er ist Sprecher des Forschungsprojekts „MOSLA“, das die hessische Landesregierung aus dem F\u00f6rderprogramm „LOEWE“ finanziert. Leyer lehrt Digitalisierung und Prozessmanagement am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Philipps-Universit\u00e4t und ist Adjunct Professor an der Queensland University of Technology (QUT) in Australien. Neben den beiden Marburger Teams beteiligte sich Dr. Linus Grabenhenrich vom Robert-Koch-Institut an der Forschungsarbeit.<\/p>\n
* pm: Philipps-Universit\u00e4t Marburg<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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