DFKI eröffnet sichere Forschungsinfrastruktur zur Entwicklung von KI-Modellen mit hochsensiblen Gesundheitsdaten

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat kürzlich eine sichere Forschungsinfrastruktur namens Secure Machine Learning Architecture (SEMLA) entwickelt, um neuronale Netze mit hochsensiblen Daten zu trainieren. Die offizielle Einweihung dieser zuverlässigen Forschungsinfrastruktur fand am 17. Juli in Saarbrücken statt.

Im Bereich des medizinischen Datenmanagements werden neuronale Netze heutzutage vermehrt mit sensiblen Daten aus Patientenakten, intensivmedizinischer Überwachung oder klinischen Studien trainiert. Diese KI-Modelle unterstützen Ärzte bei der Interpretation von medizinischen Bildern, der Diagnosestellung und der Planung von Therapien. Darüber hinaus können sie Prognosen über den Genesungsprozess von Patienten geben und das Krankenhausmanagement unterstützen.

Ein wichtiger Aspekt bei der Nutzung dieser Daten ist der Schutz der Gesundheitsdaten gemäß den strengen Vorgaben der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und anderer gesetzlicher Bestimmungen. Um KI-Modelle aus diesen hochsensiblen Daten entwickeln zu können, ist eine vertrauenswürdige Forschungsumgebung unerlässlich.

Genau aus diesem Grund hat das DFKI am 17. Juli die Forschungsumgebung SEMLA eröffnet, die den Anforderungen der DSGVO und weiterer gesetzlicher Vorschriften gerecht wird. Dank SEMLA ist es möglich, sicher mit hochsensiblen personenbezogenen Daten zu forschen, da die Daten ausschließlich am DFKI gespeichert und verarbeitet werden.

Die Forschungsinfrastruktur wurde speziell für die Arbeit mit Daten der zweithöchsten Sensitivitätsklasse entwickelt. Dabei wurden strenge Sicherheitsvorkehrungen getroffen, um den Schutz der Daten zu gewährleisten.

Für die Zukunft plant das DFKI, SEMLA als Open-Source-Software zur Verfügung zu stellen. Dadurch können auch andere Forschungsinstitute und Marktteilnehmer von dieser Lösung profitieren und die sichere Forschungsinfrastruktur für das Training von neuronalen Netzen mit hochsensiblen Daten weiter ausbauen. Gemeinsame Fortschritte in der KI-Forschung können so vorangetrieben werden.

Mit der Entwicklung von SEMLA hat das DFKI einen bedeutenden Schritt in Richtung sicherer Verarbeitung sensibler Daten gemacht und trägt damit maßgeblich zur Weiterentwicklung des maschinellen Lernens im Gesundheitsbereich bei. Die sichere Forschungsinfrastruktur ermöglicht es, KI-Modelle auf Basis hochsensibler Daten zu verbessern und somit die medizinische Diagnostik und Therapieplanung zu unterstützen.

Schlagwörter: SEMLA + DFKI + DSGVO

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