Freitag 25.11.2022, 13:00 - 16:00 Uhr, online
Im Krankenhauskontext können verschiedenste Arten von Bias auftreten. Lernt ein KI-Modell beispielsweise aus Daten, die Benachteiligungen von Frauen beinhalten, 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 präsentiert. Dazu wird das Thema Bias aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchtet, u.a. Recht, Medizin und Technik. Für Einsatzszenarien des Projekts SmartHospital.NRW wird diskutiert, welche Bias Arten auftreten können und 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 erfolgreich vermieden werden können.
Interessierte Teilnehmer registrieren sich bitte für die Veranstaltung unter: ANMELDUNG (Log-in Code: smho-zki)
| 13:00 - 13:10 Uhr | Begrüßung | |
| 13:10 - 13:15 Uhr | Vorstellung der Projekte "SmartHospital.NRW" und "Zertifizierte KI" | |
| 13:15 - 13:30 Uhr | Vorstellung beispielhafter Use Cases aus "Smart Hospital.NRW" | vsl. Dario Antweiler |
| 13:30 - 14:10 Uhr | Eingangsstatements zu Bias und KI von rechtlicher Perspektive | Prof. Dr. Frauke Rostalski |
| Eingangsstatements zu Bias und KI von technischer Perspektive | tba | |
| Eingangsstatements zu Bias und KI von ethischer Perspektive | Dr. Björn Schmitz Luhn | |
| Eingangsstatements zu Bias und KI von medizinischer Perspektive | tba | |
| 14:10-14:30 | Fragerunde zu Statementvorträgen und Publikumsumfrage | alle |
| 14:30 - 14:40 Uhr | Pause | |
| 14:40 - 15:50 Uhr | Gemeinsame Diskussion der Expert*innen und Teilnehmenden | Moderation: Dr. Christian Temath |
| 15:50 - 16:00 Uhr | Zusammenfassung und Ausblick |
Bei Fragen stehen wir Ihnen sehr gerne zur Verfügung.
Dr. rer. nat. Jil Sander
Universitätsmedizin Essen (AöR)
E-Mail: jil.sander@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 2601-2153
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