Donnerstag 16.03.2023, 9:00 - 12:45 Uhr, online
Wie können wir Bias in medizinischen KI-Anwendungen vermeiden? – Im ersten Workshop der beiden KI.NRW Flagship-Projekte ZERTIFIZIERTE KI und SmartHospital.NRW wurde gemeinsam aus anwendungsorientierter, technischer, ethischer und rechtlicher Perspektive erarbeitet, wo Bias in KI-Anwendungen im Krankenhaus potentiell auftreten. Im nun folgenden und praktisch orientierten zweiten Workshop steht die Frage der Bias-Mitigation im Fokus. Hierzu wird zunächst erläutert, wie Bias in medizinischen KI-Anwendungen quantifiziert werden und welche Gegenmaßnahmen zur Verfügung stehen. Basierend darauf wird in mehreren parallelen Breakoutsessions untersucht, welche spezifischen Bias-Arten in den innerhalb des Projekts SmartHospital.NRW entwickelten KI-Anwendungen auftreten könnten. Ziel des Workshops ist das Erarbeiten von Lösungsansätzen zur Vermeidung der identifizierten Bias-Arten. Im Hinblick auf Standardisierungsanforderungen umfasst der Workshop einen Exkurs zu medizinischen Anforderungen aus der Normungsroadmap 2.0.
Interessierte Teilnehmer*innen registrieren sich bitte für die Veranstaltung unter: ANMELDUNG (Log-in Code: smho-zki2)
Bitte registrieren Sie sich bis zum 13.03.2023, damit wir die Gruppenaufteilung für die Breakout-Sessions planen können.
| 9:00 - 9:05 Uhr | Begrüßung | ? |
| 9:05 - 9:15 Uhr | Zusammenfassung des ersten Workshops und Vorstellung des zweiten Workshops | ? |
| 9:15 - 9:35 Uhr | Vorstellung der Normungsroadmap KI | Claudia Reinel, DIN |
| 9:35 - 10:15 Uhr | Fairness in KI | Anna Schmitz, Fraunhofer IAIS, Zertifzierte KI |
| 10:15 - 10:25 Uhr | Pause | |
| 10:25 - 12:00 Uhr | Breakout-Sessions zur Fairness-Analyse zu ausgewählten Arbeitspaketen aus dem Smart Hospital Kontext | alle |
| 12:00 - 12:30 Uhr | Vorstellung der Gruppenergebnisse und Austausch | alle |
| 12:30 - 12:45 Uhr | Ausblick und Abschluss | ? |
Bei Fragen stehen wir Ihnen sehr gerne zur Verfügung.
Elisabeth Liebert
Universitätsmedizin Essen (AöR)
E-Mail: Elisabeth.Liebert@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
