Aufbereitung von Bildgebungs- und Befundungsdaten für Isoliertes und Verteiltes Lernen von KI-Ansätzen


Förderkennzeichen

81Z0500205

Projektnummer

1447

Institution
Universität Heidelberg
Projektleiter
Boris Rudic
Standort
Heidelberg/Mannheim
Kurzbeschreibung

Die strukturierte Aufbereitung von Befundungsdaten in lesbare Formate und das Filtern von klinischen Daten unzureichender Qualität [1] ist essenziell für Verteilte Lernkonzepte, wo … 

Die strukturierte Aufbereitung von Befundungsdaten in lesbare Formate und das Filtern von klinischen Daten unzureichender Qualität [1] ist essenziell für Verteilte Lernkonzepte, wo Algorithmen/Künstliche Neuronale Netze an verschiedenen Standorten iterativ trainiert und verbessert werden. In Anlehnung an "Federated Learning"-Konzepten [2] möchten wir Softwaremodule für die Datenverarbeitung schaffen, die es ermöglichen, nur Daten für das Lernverfahren zu nutzen, welche bestimmte Qualitätsvorgaben erfüllen. Diese Module werden den DZHK-Standorten zur Verfügung gestellt und sollen in Zukunft datenschutzkonforme großangelegte KI-Projekte ermöglichen, ohne dass Patientendaten die Kliniken verlassen müssen.

Projektart
Digitale Technologien
Fördersumme
€ 28.661,80
Beginn
01.10.2021
Ende
30.09.2022
Partnerprojekte