Sichere KI für die Pflege

KI-Modelle können die Gesundheitsversorgung verbessern. Aber wie kann man sie trainieren, ohne sensible Daten preiszugeben? In einem kürzlich abgeschlossenen Projekt entwickelten BHT-Forschende Lösungen – und beteiligten sich auch an der übergeordneten Begleitforschung zum KI-Einsatz in der Pflege.

Ein alter Mensch geht mit einem Rollator einen Flur entlang.
Bild: Peter Atikins - stock.adobe.com

Bessere Diagnosen, passgenauere Therapien und mehr Prävention: Künstliche Intelligenz bietet viele Chancen, um die Gesundheitsversorgung zu verbessern. Dabei geht nichts ohne Daten - gerade im Gesundheitsbereich sind diese aber besonders sensibel. Wie sie geschützt und trotzdem für die Entwicklung von hilfreichen KI-Modellen genutzt werden können, erforschte das Team um Prof. Dr. Felix Bießmann im kürzlich abgeschlossenen Forschungsprojekt „KIP-SDM: KI in der Pflege – Sturz / Delir / Medikation“.

In Kooperation mit der Charité Berlin und dem Evangelischen Geriatriezentrum Berlin entwickelten die Wissenschaftler*innen ein System, das qualitativ hochwertige synthetische Patient*innendaten generieren kann. Dabei konzentrierten sich die Forschenden auf die Einschätzung von Sturzrisiken.

So entstand einer der weltweit ersten großen Datensätze samt Evaluationsprotokolls, mit dem sich KI-Systeme zur Sturzvorhersage trainieren lassen. Die Forschungsgruppe hat die entsprechenden Bausteine nun veröffentlicht und stellt sie Open Source bereit.

Veröffentlichungen:

Bereit für den Einsatz von KI?

Daneben beteiligte sich das Team um Bießmann auch am Begleitforschungsprojekt „ProKIP – Prozessentwicklung und -begleitung zum KI-Einsatz in der Pflege“. Darin entstand ein Onlinetool zur strukturierten Reflexion und Vorbereitung von KI-Projekten in der Pflege:

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