KI im OP: Nutzerzentriert, vertrauenswürdige KI-Technologie entwickeln
Wie lässt sich KI in komplexe chirurgische Abläufe so integrieren, dass sie einen Mehrwert schafft? Der Grundstein für erfolgreiche Mensch-KI-Kollaboration wird dort gelegt, wo sie später zum Einsatz kommt – in unserem Fall: im OP-Saal der HNO-Chirurgie.In diesem Vortrag geben wir praxisnahe Einblicke in ein interdisziplinäres Projekt zur KI-gestützten Bildklassifikation für die intraoperative Tumorerkennung – in Kooperation mit der Klinik für HNO der Helios HSK.
Von der Entwicklung eines ML-Modells auf Basis manuell annotierter Bilddaten bis zur nutzerzentrierten Anforderungsanalyse im OP zeigen wir, wie technische, medizinische und UX-Perspektiven zusammenwirken, um vertrauenswürdige KI-Systeme zu entwickeln – Systeme, die chirurgische Entscheidungen unterstützen und Expertise erweitern.
Vorkenntnisse
Grundkenntnisse in Machine Learning oder UX/UI-Design und Research sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Der nötige medizinische Kontext wird im Laufe des Vortrag praxisnah gegeben.
Lernziele
Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in den Aufbau klinischer Bilddatensätze, das Modelltraining und eine nutzerzentrierte Anforderungsanalyse für die Entwicklung von KI-Systemen, die nicht nur performant, sondern auch praktikabel und vertrauenswürdig sind.
Speaker
Alina Döring ist UI/UX-Designerin bei inovex und studiert im Master "Computer Science and Media". Der Schwerpunkt ihrer Forschung liegt auf der Schnittstelle von User Experience Design und Machine Learning. Dabei untersucht sie die Gestaltung von Human-AI-Interaction durch Human-centered Explainable AI und integriert Erkenntnisse aus der Verhaltenspsychologie für einen holistischen Designprozess.
Robin Senge ist Head of Machine Learning bei inovex. Er leitet ein Team von Data Scientists und Data Engineers und konzipiert als Spezialist für Maschinelles Lernen datengetriebene Use-Cases im Bereich Handel, Supply-Chain und e-Health. Dr. Senge forscht aktiv im Bereich der Sicherheit von KI-Systemen sowie ihrer Interaktion mit dem Menschen durch Human-centered Explainable AI.
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