Van AI-software naar operatierobots

In een nieuw EU-project wil de PTB de kwaliteitsborging van kunstmatige-intelligentiesystemen naar een hoger niveau tillen.

Kunstmatige intelligentie (AI) is momenteel de drijvende kracht achter een groot aantal innovaties in de geneeskunde. Met name op dit gebied rijst de kritische vraag: wanneer is een nieuw AI-systeem betrouwbaar? Om innovatieve benaderingen op het gebied van AI en robotica in de zorg te testen en sneller op de markt te brengen, heeft de EU een project gelanceerd als onderdeel van het TEF-programma (Testing and Experimentation Facilities) in de zorgsector.

TEF-Health maakt deel uit van het programma 'Digitaal Europa'. De Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB) in Braunschweig is betrokken bij een projectgroep die flexibele goedkeuringsprocessen voor betrouwbare AI zal opzetten. Het doel is om kwaliteitsnormen voor genetwerkte data en AI terug te brengen tot meetbare waarden en zo het vertrouwen in AI-systemen te versterken.

Kennis en training

Een arts heeft veel ervaring, kennis en jarenlange training nodig om een elektrocardiogram (ECG, hartfilm) grondig te kunnen evalueren. Geautomatiseerde processen op basis van AI kunnen hierbij ondersteunend werken. Maar een AI-systeem moet eerst worden getraind, in dit geval met veel hoogwaardige ECG-data. Hiermee kan het zelfs de kleinste afwijkingen in ECG's te vinden en zo betrouwbare informatie te bieden voor het stellen van een diagnose.

Maar wat zijn hiervoor hoogwaardige gegevens? Wanneer is een AI-systeem betrouwbaar? Dit zijn de vragen waar PTB zich in het TEF-Health project mee bezig gaat houden. Samen met het Fraunhofer Heinrich Hertz Institut in Berlijn en het TÜV AI Lab werkt PTB aan 'Standaarden en kwaliteit' en 'Certificatie'. PTB wil de kwaliteitsborging van gegevens als basis van AI-systemen in de geneeskunde aanzienlijk verbeteren. Op deze manier creëert het instituut een basis voor betrouwbaar gebruik van AI binnen de EU.

PTB in het algemeen staat voor het zorgen voor vertrouwen in metingen door de kwaliteit van metingen of datasets te evalueren. Het instituut PTB evalueert data, let algoritmen uit en draagt zo bij aan de certificering van kunstmatige intelligentie. Daartoe werkt men samen met andere instituten in de Duitse kwaliteitsinfrastructuur aan de implementatie van een digitaal getransformeerde, interoperabele en toekomstgerichte kwaliteitsinfrastructuur, de QI-Digital. Dit werd gelanceerd door het Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) in Berlijn. AI in de geneeskunde is een van de drie centrale onderwerpen in het Duitse initiatief en zal daarom nauw samenwerken met het Europese TEF-Health.

Meting en evaluatie

Digitale gegevens in de geneeskunde kunnen vrijwel nooit als individuele waarden worden gemeten en geëvalueerd. Vaak gaat het om het begrijpen en karakteriseren van complexe systemen van meetmethoden en sensoren. Systemisch en in context denken is de eis voor een meet- en testsysteem dat vertrouwen, betrouwbaarheid en veiligheid in de toekomst moet garanderen. Net zoals de oorspronkelijke meter en kilogram als maatstaf dienden, zo zouden ook de kwaliteitsnormen voor genetwerkte data en AI herleidbaar moeten zijn tot meetbare grootheden.

Foto: PTB