Durch den digitalen Wandel entstehen kontinuierlich neue Produkte und Prozesse, welche die bewährten Maßnahmen zur Qualitätssicherung an ihre Grenzen bringen. Besonders deutlich wird das an komplexen Produkten, die nach dem Inverkehrbringen ihren Zustand dynamisch verändern. Damit sie zuverlässig sind, müssten sie während ihres Lebenszyklus mehrfach, teils kontinuierlich geprüft werden. Dafür gibt es noch keine praktikablen Lösungen. Ein Beispiel hierfür sind Anwendungen des maschinellen Lernens (als eine Art von künstlicher Intelligenz - KI) in der Medizintechnik. Obwohl zurzeit zahlreiche innovative Medizinprodukte mit hohem Softwareanteil entwickelt werden, gelingt nur einem Bruchteil der Sprung in den Gesundheitsmarkt. Ein wesentlicher Grund dafür ist der Mangel an strukturierten Prozessen und einer Qualitätsinfrastruktur zur objektiven, belastbaren und reproduzierbaren Validierung von KI-Technologien. Die PTB arbeitet daran, für den Einsatz maschinellen Lernens objektive Bewertungsmethoden für die Qualität von Algorithmen festzulegen, gemeinsam mit medizinischen Experten Verfahren für die Bereitstellung von Referenzdaten zu entwickeln sowie an Normen und Standards für quantifizierbare und prüfbare Kriterien für die Datenqualität mitzuarbeiten. Beispielsweise trainieren Forschende der PTB ein künstliches neuronales Netz darauf, die Qualität einzelner Mammografiebilder einzuschätzen. Eine große Hilfe ist dabei eine von der PTB entwickelte virtuelle Mammografie, die zu einer riesigen Datenbank an Bildern mit jeweils genau bekannten Eigenschaften geführt hat. In diesem Zusammenhang beteiligt sich die PTB auch an der Entwicklung und Etablierung einer digitalen Qualitätsplattform, mit der KI-basierte Lösungen validiert werden können. Die Plattform soll nachvollziehbare Kriterien zur Bestimmung der Datenqualität liefern und gewährleisten, dass die Evaluation durch den Computer objektiv und sicher vor Manipulation ist.
Beteiligte Fachbereiche
Fachbereich 6.2 Dosimetrie für Strahlentherapie und Röntgendiagnostik
Fachbereich 8.4 Mathematische Modellierung und Datenanalyse