Die Bildanalyse spielt in vielen Bereichen der Medizin eine wichtige Rolle. Heutzutage wird diese Arbeit vor allem noch von Menschen ausgeführt. Deep-Learning-Bilderkennungssysteme könnten jedoch diese Aufgabe effizient übernehmen und die Qualität in der medizinischen Bildanalyse verbessern. Die neue DIN SPEC 13288 „Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen in der Medizin“ formuliert hierzu spezifische Anforderungen.
Deep-Learning-Bilderkennungssysteme können die Bildanalyse in der Medizin mit Künstlicher Intelligenz (KI) automatisieren. DIN hat jetzt einen Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen veröffentlicht
Die neue DIN SPEC 13288 basiert auf der DIN SPEC 13266 „Leitfaden für die Entwicklung von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen“ und erweitert sie in Bezug auf die besonderen Ansprüche in der Medizin. „In diesem Bereich gelten höhere Qualitätsmaßstäbe als in anderen, und er ist stärker reguliert. Deshalb enthält der neue Standard gesonderte Erläuterungen und strengere Anforderungen“, erklärt Felix Faber von Mindpeak, Initiator der DIN SPEC.
Die den Systemen zugrundliegende KI lernt mit Beispieldaten statistische Muster und kann so komplexe Aufgaben der Bilderkennung lösen. Für diese Daten und das entsprechende Training der KI für den medizinischen Einsatz definiert die DIN SPEC 13288 spezielle Anforderungen. „Die Spezifikation legt außerdem einen Fokus darauf, dass die Ergebnisse erklärbar sind. Nur so kann bei Ärzten und Patienten gleichermaßen Vertrauen und Akzeptanz in die Technologie entstehen“, so Faber.
Der neue Standard richtet sich insbesondere an Hersteller von Deep-Learning-Bilderkennungssystemen und Beteiligte an Forschungs- und Entwicklungsprojekte. Entscheidungsträger erhalten Kenntnisse über die Anwendungsmöglichkeiten und die Struktur der Systeme. Der Standard hilft ihnen zudem, den Aufwand und Nutzen besser einzuschätzen, wenn sie die Technologie in ihre bestehenden Abläufe einbinden wollen.
Die DIN SPEC 13288 wurde nach dem Pas-Verfahren (Publicly Available Specification) entwickelt. Außer Mindpeak waren Psiori, Fuse-AI, die Hochschule Düsseldorf, Quality Match und IABG beteiligt.
Die DIN SPEC 13288 steht kostenfrei auf der Seite des Beuth Verlags zum Download bereit.
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:fill(fff,0)/images.vogel.de/vogelonline/companyimg/76800/76895/65.jpg "FAULHABER_120mm.jpg")
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:quality(80)/images.vogel.de/vogelonline/bdb/1884400/1884433/original.jpg "Hersteller 3D-gedruckter Implantate, Zulieferer sowie Additive-Manufacturing-Systemanbieter müssen hohe Anforderungen an Sicherheit und Qualität erfüllen.")