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Freitag 25.11.2022, 13:00 - 16:00 Uhr, online
Im Krankenhauskontext medizinischen und pflegerischen Kontext können verschiedenste Arten von Bias auftreten. Lernt ein KI-Modell beispielsweise aus Daten, die Benachteiligungen von Frauen beinhalteneine bestimmte Personengruppe benachteiligt, so kann das Modell diese Vorurteile übernehmen und in den Ausgaben widerspiegeln. Im ersten öffentlichen Workshop der beiden Projekte SmartHospital.NRW und ZERTIFIZERTE KI soll konkretisiert werden, wie sich Bias im Krankenhaus Kontext Smart Hospital präsentiert. Dazu wird das Thema Bias aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchtet, u.a. Recht, Medizin und Technik. Für konkrete Einsatzszenarien des aus dem Projekts SmartHospital.NRW wird dann diskutiert, welche Bias-Arten auftreten können und es wird eine Einschätzung zu den Auswirkungen gegeben.
Die Ergebnisse dieser ersten Veranstaltung dienen als Grundlage für weitere Workshops, in denen u.a. erarbeitet werden soll, wie die im Krankenhauskontext identifizierten Arten von Bias aus technischer Sicht erfolgreich für die untersuchten Einsatzszenarien vermieden werden können.
Interessierte Teilnehmer*innen registrieren sich bitte für die Veranstaltung unter: ANMELDUNG (Log-in Code: smho-zki)
13:00 - 13:10 Uhr | Begrüßung und Einleitung | ||||
13:10 - 13:15 Uhr | Vorstellung der Projekte "SmartHospital.NRW "und "Zertifizierte KI"ZERTIFIZIERTE KI | Dr. Jil Sander, UK Essen Joachim Lonien, DIN | |||
13:15 - 13:30 Uhr | Vorstellung beispielhafterausgewählter Use Cases aus "Smart HospitalSmartHospital.NRW " | vsl. Dario Antweiler, Fraunhofer IAIS | |||
| 13:30-14:10 Uhr | Eingangsstatements zu Bias | und KI vonaus rechtlicher Perspektive | Prof. Dr. Frauke Rostalski | Eingangsstatements zu Bias und KI von technischer Perspektive | tba, Universität zu Köln |
| Eingangsstatements zu Bias und KI von aus ethischer Perspektive | Dr. Björn Schmitz Luhn, Universität Bonn | ||||
| Eingangsstatements zu Bias und KI von medizinischer Perspektivetbaaus pflegerischer Perspektive | Lena Schendel, Jennifer Brendt-Müller, UK Essen | ||||
Eingangsstatements zu Bias aus technischer Perspektive | Dr.-Ing. Niklas Kühl, KIT | ||||
14:10 - 14:30 Uhr | Fragerunde Umfrage zu Statementvorträgen und PublikumsumfrageBias | allePublikum | |||
14:30 - 14:40 Uhr | Pause | ||||
14:40 - 15:50 Uhr | Gemeinsame Diskussion der Expert*innen und Teilnehmenden | Moderation:und Einschätzung der identifizierten Bias | Dr. Christian Temath, KI.NRW Dr. Anke Diehl, UK Essen Dr. Erik Weiss, Universität zu Köln Publikum Expert*innen aus den Eingangsstatements | ||
15:50 - 16:00 Uhr | Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung |
Bei Fragen stehen wir Ihnen sehr gerne zur Verfügung.
Dr. rer. nat. Jil SanderElisabeth Liebert
Universitätsmedizin Essen (AöR)
E-Mail: jilElisabeth.sander@ukLiebert@uk-essen.de
Rebekka Görge
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
E-Mail: rebekka.goerge@iais.fraunhofer.de
Alexander Zimmermann
DIN
E-Mail: alexander.zimmermann@din.de
Telefon: +49 30 2601-2153gefördert durch:
