Künstliche Intelligenz (KI), die aus medizinischem Expertenwissen lernen kann, wird im Gesundheitssystem eine wichtige Rolle spielen und grundlegende Verbesserungen in Bezug auf die Genauigkeit und Effizienz der bildgestützten medizinischen Diagnostik und Behandlung ermöglichen.

Ziel von CoCoAI ist die empirisch fundierte Entwicklung von Informations- und Kommunikationstechnologien, die die Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen bestmöglich unterstützen. Zukünftige Anwendungen der KI im Gesundheitswesen werden nicht nur die diagnostische Qualität verbessern, sondern auch viele ethische, rechtliche, soziale und wirtschaftliche Aspekte der modernen Medizin beeinflussen. Das Projekt arbeitet auf eine Bewältigung der ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen hin, die sich aus der Integration von KI in bestehende Handlungsstrukturen ergeben. Es entwickelt Methoden, die das neue Rollenverständnis der drei Hauptakteure (Patienten, Ärzte und KI-Ingenieure) positiv unterstützen.

Es werden methodische Grundlagen für eine trilaterale Zusammenarbeit und Kommunikation durch erklärbare KI-Verfahren, moderne Mensch-Computer-Schnittstellen sowie ethische Studien und Workshops zur Definition von verantwortungsvoller Forschung und Innovation mit KI geschaffen. Außerdem werden Richtlinien für das Design zukünftiger KI- und bildbasierter Diagnosesysteme aus den interdisziplinären Perspektiven des maschinellen Lernens, der medizinischen Bildanalyse, der nutzerzentrierten Gestaltung von Mensch-KI-Schnittstellen, der Visualisierung und der Technikethik erarbeitet. Diese sollen die Akzeptanz KI-gestützter Diagnosen fördern, die Potenziale nutzbar machen und Risiken vermindern. Gemeinsam mit dem KMU ThinkSono ist eine Fallstudie zur praktischen Umsetzung eines ultraschallbasierten Diagnosesystems zur Erkennung tiefer Venenthrombosen, der häufigsten Ursache für vermeidbare Todesfälle in Krankenhäusern, geplant.

Im Auftrag der Universität zu Lüneburg wird das ITAS in CoCoAI direkt mit dem Institut für Medizinische Elektrotechnik (IME) der Universität zusammenarbeiten. ITAS wird als Berater in Fragen der verantwortungsvollen Innovation (RI) fungieren und in diesem Zusammenhang an mehreren Workshops teilnehmen, die während des Projekts organisiert werden. In diesem Rahmen wird ITAS beispielsweise erläutern, was RI für alle beteiligten Akteure bedeutet. Darüber hinaus wird ITAS bei der Entwicklung eines wirkungsvollen RI-Ansatzes für eine Deep-Learning-basierte Point-of-Care-Lösung zur Diagnose von tiefen Venenthrombosen beratend zur Seite stehen.

Link zur offiziellen Webseite des Projekts: https://cocoai.uni-luebeck.de