Menschenzentrierte Digitalisierung ermöglicht einen zukunftsorientierten Bund zwischen Gesellschaft und Technologie. Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability, 2018 initiiert und in vielen Bundesländern aktiv, unterstützt hier bei allen Fragen zu Usability und User Experience (UUX), sodass eine nachhaltige Entwicklung von digitalen Lösungen für das soziale Gemeinwohl entstehen kann, welche den Menschen in den Mittelpunkt rückt. Mit dem Zentrum an der Berliner Technischen Universität haben G3 und unser Netzwerk einen spannenden Partner in der Diskussion um KI und Geschlecht gewonnen. Erstes gemeinsames Projekt ist ein Meetup am 30. März.
www.https://www.kompetenzzentrum-usability.digital
Angebot für Unternehmen
Die Ernst-Abbe-Hochschule Jena will ein Zentrum für Angewandte Künstliche Intelligenz eröffnen. Die Einrichtung in Jena soll bereits im April starten und wird mit 2,7 Millionen Euro von der Carl-Zeiss-Stiftung unterstützt. „Wir möchten gezielt für die Unternehmen in der Region ein Angebot schaffen, um Anwendungen der Künstlichen Intelligenz voranzubringen“, so Prof. Dr. Kristin Mitte, Vizepräsidentin für Forschung und Entwicklung der Jenaer Hochschule und gemeinsam mit Professoren-Kollege Dirk Schmalzried Vorstand des Zentrums. Es gehe vor allem darum, die Technologie in die Unternehmen zu tragen, sagt Mitte. Oftmals gebe es große Hürden zu überwinden, weil beispielsweise gar nicht die für eine Automatisierung notwendigen Daten gesammelt werden oder vorliegen.
Ziel sei auch, das Verständnis für Künstliche Intelligenz bereits bei Schülerinnen und Schülern zu stärken. Deshalb seien Projekte mit den Jenaer Vereinen Witelo und Kindersprachbrücke geplant.
Datenlücken nicht zulassen
Die vorhandene Lück bezüglich geschlechtsspezifischer Daten darf nicht Teil der digitalen medizinischen Versorgung werden: Die Gefahr bestehe aber, solange Männer Standard sind, egal ob bei Symptomen oder der Dosierung von Medikamenten, betonte Dr. Christiane Groß, Präsidentin des Deutschen Ärztinnenbundes in einem Interview. „Wenn wir diese Daten, diese Genderaspekte, in der analogen Medizin nicht beachten: Was passiert dann, wenn wir das Ganze in die Digitalisierung übertragen?“ Es seien ja bereits jetzt Apps und Anwendungen programmiert und Ansätze zur Automatisierung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt.
„Das Problem ist, dass wir nicht wissen, inwiefern das Bewusstsein für geschlechtsspezifische Unterschiede bei den Technikern und Entwicklern einer solchen App überhaupt vorhanden ist. Wenn wir schon in der analogen Welt nicht alle verinnerlicht haben, dass es diese Unterschiede bei der Symptomatik und der Behandlung von Männern und Frauen gibt, dann werden auch in Apps die Symptome so verarbeitet, wie sie in der analogen Welt fälschlicherweise bekannt sind.“ Auch Aufmachung und technische Umsetzung sowie Ansprache seien geschlechterspezifisch zu gestalten.
Die Vision, so Groß: „Algorithmen werden weiterentwickelt auf Grundlage der personalisierten Medizin, und es wird klar dokumentiert sein, was in die Algorithmen eingeflossen ist. Dann haben wir auch die Chance, solche digitalen Gesundheitsanwendungen vernünftig einzusetzen – als Unterstützung für uns Ärztinnen und Ärzte im Sinne einer guten Versorgung von unseren Patientinnen und Patienten.
Die Ernst-Abbe-Hochschule Jena will ein Zentrum für Angewandte Künstliche Intelligenz eröffnen. Die Einrichtung in Jena soll bereits im April starten und wird mit 2,7 Millionen Euro von der Carl-Zeiss-Stiftung unterstützt. „Wir möchten gezielt für die Unternehmen in der Region ein Angebot schaffen, um Anwendungen der Künstlichen Intelligenz voranzubringen“, so Prof. Dr. Kristin Mitte, Vizepräsidentin für Forschung und Entwicklung der Jenaer Hochschule und gemeinsam mit Professoren-Kollege Dirk Schmalzried Vorstand des Zentrums. Es gehe vor allem darum, die Technologie in die Unternehmen zu tragen, sagt Mitte. Oftmals gebe es große Hürden zu überwinden, weil beispielsweise gar nicht die für eine Automatisierung notwendigen Daten gesammelt werden oder vorliegen.
Ziel sei auch, das Verständnis für Künstliche Intelligenz bereits bei Schülerinnen und Schülern zu stärken. Deshalb seien Projekte mit den Jenaer Vereinen Witelo und Kindersprachbrücke geplant.
Datenlücken nicht zulassen
Die vorhandene Lück bezüglich geschlechtsspezifischer Daten darf nicht Teil der digitalen medizinischen Versorgung werden: Die Gefahr bestehe aber, solange Männer Standard sind, egal ob bei Symptomen oder der Dosierung von Medikamenten, betonte Dr. Christiane Groß, Präsidentin des Deutschen Ärztinnenbundes in einem Interview. „Wenn wir diese Daten, diese Genderaspekte, in der analogen Medizin nicht beachten: Was passiert dann, wenn wir das Ganze in die Digitalisierung übertragen?“ Es seien ja bereits jetzt Apps und Anwendungen programmiert und Ansätze zur Automatisierung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt.
„Das Problem ist, dass wir nicht wissen, inwiefern das Bewusstsein für geschlechtsspezifische Unterschiede bei den Technikern und Entwicklern einer solchen App überhaupt vorhanden ist. Wenn wir schon in der analogen Welt nicht alle verinnerlicht haben, dass es diese Unterschiede bei der Symptomatik und der Behandlung von Männern und Frauen gibt, dann werden auch in Apps die Symptome so verarbeitet, wie sie in der analogen Welt fälschlicherweise bekannt sind.“ Auch Aufmachung und technische Umsetzung sowie Ansprache seien geschlechterspezifisch zu gestalten.
Die Vision, so Groß: „Algorithmen werden weiterentwickelt auf Grundlage der personalisierten Medizin, und es wird klar dokumentiert sein, was in die Algorithmen eingeflossen ist. Dann haben wir auch die Chance, solche digitalen Gesundheitsanwendungen vernünftig einzusetzen – als Unterstützung für uns Ärztinnen und Ärzte im Sinne einer guten Versorgung von unseren Patientinnen und Patienten.
https://www.landdergesundheit.de/fortschritt/ki-medizin-divers-agieren-algorithmen
Algorithmen schärfen
Die gebräuchlichen Algorithmen zur Vorhersage des Schlaganfallrisikos sagen das 10-Jahres-Risikos im Allgemeinen gleich gut voraus – allerdings bei Schwarzen signifikant schlechter als bei Weißen und auch bei Älteren weniger gut als bei Unter-60-Jährigen. Das zeigt eine retrospektive Studie in JAMA (2023; DOI: 10.1001/jama.2022.24683).
„Was wir daraus lernen, ist, dass wir den Pool an Risikofaktoren erweitern und unsere Modellierungsmethoden verbessern müssen“, schreiben Erstautorin Chuan Hong von der Duke University School of Medicine, Durham und ihre Kollegen. Auf diese Weise könnten die beobachteten ethnischen Ungleichheiten ausgeräumt und die Vorhersagekraft der Algorithmen verbessert werden.