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.
Die Vortragsfolien und Ergebnisse können Sie nach einer Registrierung auf DIN.one unter folgendem Link einsehen:
| 9:00 - 9:05 Uhr | Begrüßung | Christine Fuß, DIN |
| 9:05 - 9:15 Uhr | Zusammenfassung des ersten Workshops "Bias im Kontext Smart Hospital-welche gibt es und worauf wirken sie?" | Elisabeth Liebert, Universitätsklinikum Essen |
| 9:15 - 9:35 Uhr | Normungsroadmap KI Ausgabe 2 - Bedarfe für den Bereich Medizin | Claudia Reinel, DIN Martin Haimerl, Hochschule Furtwangen |
| 9:35 - 10:15 Uhr | Input: Fairness in DataScience | Anna Schmitz, Fraunhofer IAIS |
| 10:15 - 10:20 Uhr | Vorstellung und Einteilung Breakout-Sessions | |
| 10:20 - 10:30 Uhr | Pause | |
| 10:30 - 12:00 Uhr | Breakout-Sessions zur Fairness-Analyse in verschiedenen Use Cases aus dem Smart Hospital:
| Vorstellung Use Cases durch SmartHospital.NRW alle |
| 12:00 - 12:30 Uhr | Vorstellung und Diskussion der Gruppenergebnisse im Plenum | alle
|
| 12:30 - 12:45 Uhr | Ausblick und Abschluss | Alexander Zimmermann, DIN |
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
