KI-Update Deep-Dive: Mit "Swarm Learning" gegen Corona
Die neue KI-Technologie "Swarm Learning" ermöglicht eine dezentrale Analyse von COVID-19-Daten und könnte eine Blaupause für die Forschung der Zukunft sein.
- Isabel GrĂĽnewald
- The Decoder
"Swarm Learning" erklärt
Ein Forschungskonsortium bestehend aus mehreren deutschen Universitäten, Universitätskliniken und Forschungszentren nutzt eine neuartige KI-Technologie namens "Swarm Learning", um dezentral erhobene COVID-19-Daten gemeinsam auszuwerten. Das Projekt wird vom Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) koordiniert. Prof. Dr. Joachim Schultze vom DZNE, Sprecher des Konsortiums, erläutert in der neuesten Folge des KI-Updates die Hintergründe.
"Swarm Learning ist eine Methode, mit der ich Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz mit vielen unterschiedlichen Organisationen gemeinsam machen kann", so Schultze. In der Medizin sei dies besonders relevant, da einzelne Krankenhäuser oft nicht über ausreichend Daten für KI-Anwendungen verfügen. "Wir müssen, wenn wir maschinelles Lernen und KI anwenden wollen, zusammenarbeiten."
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Dabei sollen die Daten nicht etwa in einer zentralen Cloud-Lösung zusammengeführt werden. Stattdessen bleiben die anonymisierten Patientendaten dezentral in den einzelnen Kliniken und werden dort von den lokal installierten KI-Algorithmen ausgewertet. Lediglich die Ergebnisse dieser Berechnungen - keine personenbezogenen Daten - werden dann über ein Blockchain-gesichertes Netzwerk zwischen den Partnern des Konsortiums geteilt. "Damit haben wir Systeme, die dezentral auf den Daten rechnen können", betont Prof. Schultze.
Durchbruchsinfektionen verstehen
Das aktuelle Projekt konzentriert sich auf die Erforschung von sogenannten Durchbruchinfektionen mit dem Coronavirus. "Wir haben ganz viele Menschen, die geimpft worden sind, und die Frage ist, warum wird der eine jetzt nicht mehr krank und andere aber doch noch", sagt Schultze. "Wir müssen herauskriegen, wem der Schutz nicht hilft, weil wir dann überlegen können, wie man diesen Patienten, die ein Risiko haben, so eine Durchbruchinfektion zu bekommen, helfen kann." Um hier statistisch belastbare Ergebnisse zu erzielen, sei eine große Datenbasis erforderlich, die sich durch die Kooperation zwischen den sechs beteiligten Universitätskliniken ergeben soll.
Medizin ist erst der Anfang
Perspektivisch soll die Swarm-Learning-Technologie auch außerhalb Deutschlands und sogar außerhalb des medizinischen Bereichs zum Einsatz kommen, beispielsweise im Finanzsektor zur Betrugsbekämpfung oder in der Geografie bei der Analyse von Biodiversitätsdaten. "Da gibt es ganz viele Beispiele aus anderen Forschungssektoren, aber auch aus der Industrie, wo man das anwenden könnte", ist sich Prof. Schultze sicher. "Wir fangen jetzt einfach mal mit der Medizin an."
(igr)