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Anonymisierte Daten für die digitalisierte Medizin der Zukunft

Hintergrund

Die intelligente Nutzung von Daten treibt Innovation und Wettbewerb in verschiedenen Branchen voran. Bei der Verwendung sensibler medizinischer Daten besteht jedoch eine Spannung zwischen Datennutzung und Datenschutz. Ethische Überlegungen, Robustheit und Transparenz sind entscheidende Faktoren, die berücksichtigt werden müssen. ANONY-MED ist ein Forschungsprojekt, das darauf abzielt, eine auf generativen KI-Methoden wie GANs basierende Toolbox zur Wahrung der Privatsphäre bei der Datensynthese im medizinischen Bereich zu entwickeln. Damit wird eine Grundlage für die Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen in verschiedenen Anwendungsfällen wie Radiologie, Kardiologie und Schlaganfalltherapie geschaffen.

Zielsetzung

Die Hauptziele des Projekts sind die Entwicklung einer auf generativen KI-Methoden wie GANs und homomorphen Verschlüsselungen basierenden Methode zur privacy-bewahrenden Datensynthese für medizinische Daten, die Validierung und Bewertung der Verwendbarkeit der synthetisierten Daten in KI-Modellen, die Gewährleistung von Ethik, Robustheit und Transparenz in den KI-Modellen und die Entwicklung eines vertrauenswürdigen KI-Frameworks für das Projekt.

Förderer und Kooperationspartner