24.08.2018

Wiener Forscherin Charlotte Stix: 4 Bereiche, wo KI zur Revolution wird

Die Österreicherin Charlotte Stix forscht und lehrt an der Cambridge University im Bereich Künstliche Intelligenz. Im Interview spricht sie über vier große KI-Anwendungsbereiche.

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✨ AI Kontextualisierung

Charlotte Stix ist Policy Officer und Forscherin im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) des Leverhulme Centers für die Zukunft der Intelligenz an der Universität Cambridge. Für die Abteilung Robotik und Künstliche Intelligenz der Europäischen Kommission verwaltete sie 18 Millionen Euro an Budget für Robotik- und KI-Projekte. Charlotte Stix gab den TeilnehmerInnen der I.E.C.T. – Summer School on Entrepreneurship Ein- und Ausblicke in die Anwendung von Künstlichen Intelligenzen. Sie spricht im Interview mit uns über die vier Bereiche, in denen besonders gravierende Disruptionen auf uns zukommen.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++

Gesundheit: Unterstützung, kein Ersatz für ÄrztInnen

Stix: Der Gesundheitsbereich ist ein Paradebeispiel für die positive Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Hier besteht ganz klar die Möglichkeit, Menschenleben sowohl direkt als auch indirekt zu retten. Zwei Themenbereiche sind hier besonders hervorzuheben.

Erstens, Künstliche Intelligenz, die neue Wirkstoffe und Medikamente findet. Künstliche Intelligenz ist in der Lage sich rasant durch eine viel höhere Anzahl an Dokumenten und Suchergebnissen zu arbeiten als Menschen es jemals können werden. Es kann diese vergleichen, mit internationalen Datenbanken abgleichen, neu kombinieren und dadurch womöglich neue Wirkstoffe oder bisher nicht angedachte Wirkstoffe als potentielle Medikamente für Krankheiten entdecken. Das Problem dabei ist natürlich Intellectual Property – gehört das Ergebnis der KI dem Menschen, der die KI erfunden hat, oder all den Studien, Dokumenten und Laborergebnissen, respektiv deren WissenschaftlerInnen, die der Untersuchung der KI zugrunde liegen?

Ein zweites großes Thema ist die Benutzung von KI bei der Früherkennung von Krankheiten. Die Technologie basiert dabei hauptsächlich auf Image Recognition und hilft zum Beispiel Wartezeiten bei potentiellen Akutfällen stark zu reduzieren. Vor einem Jahr schon wurde ein wissenschaftliches Paper in Nature publiziert, das zeigt, dass KI Hautkrebs genauso gut erkennen kann wie DermatologInnen. Potentielle Früherkennung bei Krebsfällen ist natürlich unglaublich wichtig um Menschenleben zu retten.

Auch interessant ist KI für die Früherkennung von Krankheiten, welche das Sehen beeinflussen können. Zu dem Thema wurde in England gerade eine wissenschaftliche Research Partnerschaft zwischen Deepmind und dem Moorfields Eye Hospital eröffnet. Denn das System von Deepmind ist in der Lage über 50 Krankheiten genauso gut wie AugenärztInnen zu erkennen. Die Genauigkeit und Schnelligkeit mit der KI Ergebnisse interpretieren kann bevor die Krankheit weit fortgeschritten ist, wird in der Zukunft hoffentlich vielen PatientInnen das Augenlicht erhalten.

Natürlich ist der Datenschutz und die informierte Zustimmung der Betroffenen dabei sehr wichtig. Diese Themen muss man gemeinsam mit den PatientInnen ansprechen, Fragen und Zweifel abklären und mit gut durchdachter Legislative überwinden. Da tragen sowohl das Krankenhaus, wie auch die KI Company, als auch der Staat eine große Verantwortung. Nur so kann man sicherstellen, dass alle Prozesse ethisch ablaufen. Auf der anderen Seite funktioniert KI oftmals schon so gut, dass es durchaus sein kann, dass Menschen in der Zukunft möchten, dass sich eine Künstliche Intelligenz ihre Bilder anschaut.

Manche haben die Sorge, dass eine KI bald ÄrztInnen ersetzt, aber das bezweifle ich. In den wenigsten Fällen wollen Menschen nur von einem Roboter, der sich auf ein KI System beruft, beraten werden. Die meisten werden wohl einen Menschen dabei haben wollen. Ersetzen ist oft eine Frage der Akzeptanz und viel weniger des Möglichen. Und gerade im Gesundheitswesen ist die Akzeptanz der PatientInnen ausschlaggebend.

Ein weiterer Bereich, der ein großes Problem für Spitäler darstellt, wird leider momentan nicht von KI Companies beachtet, da er oft als eher unattraktiv angesehen wird. In Spitälern wird noch unglaublich viel auf Papier geschrieben, Sachen werden von einem wichtigen Labor zum anderen gesendet, Dokumente müssen gesucht werden und all das verbraucht wichtige Zeit, die das Krankenhauspersonal für PatientInnenpflege benützen könnte. Das wäre ein klarer Bereich – das Thema Datenschutz einmal ausgeklammert – bei dem Künstliche Intelligenz die ÄrztInnen dabei unterstützen könnte, schneller und besser zu verstehen, wie ein Patient zu behandeln ist.

+++ Event: VIP night am 13.9. – Künstliche Intelligenz: Die Welt in fünf Jahren +++

Altenpflege: Eine Frage der Kultur

Stix: In Europa tendieren wir dazu, Roboter in der Pflege wenig einzusetzen. Als Begründung wird oft genannt, dass es die Menschenwürde beeinflussen würde. Wie vorher schon angesprochen: Wir bevorzugen Menschen als Pflegepersonal.   Interessant dabei ist, dass es in Ländern wie Japan als relativ normal angesehen wird, Roboter zu haben, die zum Beispiel für alte Leute Aufgaben erfüllen, mit ihnen sprechen und ein aktiver Bestandteil ihres Lebens sind. Akzeptanz von Robotern hat auch mit Kultur zu tun. In unseren Breiten werden Roboter trotz der wunderbaren Möglichkeiten, die sie bieten, oft mit Angst und Abneigung beäugt, denn sie sind ja nur ein abstraktes Metallgehäuse.

Wenn es uns schlecht geht haben wir zwar gerne, dass das Problem gelöst wird, aber noch lieber, dass es von einem Menschen gelöst wird.   In anderen Kulturen, wie zum Beispiel eben in Japan wird es eher akzeptiert, dass Objekte auch „Geist“ besitzen können. Dieses Verständnis des japanischen Shinto-Glaubens wirkt sich demnach auch auf Roboter aus. Das ist ein ganz anderes Verständnis wie bei einer Kultur, die vom christlichen, monotheistischen Glauben geprägt ist, wo im strengsten Fall ein Bilderverbot besteht. Roboter sind eben eine Art von Abbild. Da hören Tech-WissenschaftlerInnen oft, dass sie sich anmaßen „Gott zu spielen“. Zwischen verschiedenen Kulturen gibt es also große Unterschiede, wie Objekte und damit auch Roboter oder KI gesehen werden. Und das wirkt sich natürlich besonders stark aus, wenn diese Objekte im Gesundheitsbereich eingesetzt werden.

Erziehung: Demokratisierung des Lernens

Stix: Wie kann künstliche Intelligenz bei Erziehung helfen? KI kann StudentInnen und LehrerInnen stark unterstützen, sowohl beim Lehren als auch beim Lernen. Ganz banal kann KI zum Beispiel LehrerInnen helfen, Tests zu benoten. Klingt nicht sehr spannend, ist aber eine wirkliche Hilfe, die Zeit spart. Diese gesparte Zeit kann dann auch direkt wieder in die SchülerInnen investiert werden. Beim Thema „life-long learning“ und „personal tailored education“ ist KI auch wichtig. LehrerInnen und ProfessorInnen haben selten Zeit, jeder SchülerIn tagtäglich persönlich zu helfen.

Eine KI kann sich nicht nur merken, wie die bestimmte Person in vergangenen Tests abgeschnitten hat, was sie gelernt hat und wie sie am Besten gelernt hat, sondern kann sich beziehend auf dieses Wissen auch individuell an die Bedürfnisse des Lernenden anpassen. Die KI kann damit sowohl während der Schulzeit als auch im späteren Leben zur individuellen Bildung beitragen.   Außerdem: Eine private NachhilfelehrerIn ist teuer und viele Menschen können sich diese extra Stunden nicht leisten. Eine KI andererseits kann schnell skaliert werden und wird in diesem Bereich in der Zukunft wahrscheinlich relativ billig sein, wie man auch schon an MOOCs (Massive Online Open Courses) sehen kann.

Energie: Extreme Einsparungen

Stix: Meiner Meinung nach wird KI in der Lage sein, die meisten, wenn nicht alle Sustainable Development Goals von den United Nations zu lösen. Eine immer wichtiger werdende Thematik hierbei ist unser globaler Energiekonsum und damit unser Beitrag zum Klimawandel.   Auch hierbei kann KI jetzt schon helfen. Deepmind hat gerade publiziert, dass sie es geschafft haben, die Energie, die Google in seinen Datenzentren benutzt, um 40 Prozent zu reduzieren. Das System nimmt alle fünf Minuten einen Snapshot von den ganzen im Kühlsystem des Datenzentrums verteilten Sensoren. Diese Snapshots werden dann von einem DNN angeschaut, welches vorhersagt, wie verschiedene nächste Schritte den Energiekonsum beeinflussen. Das KI-System sucht dann nach dem Schritt, der den Energiekonsum am meisten reduziert ohne Sicherheitsvorgaben zu verletzten.

Video-Interview mit Hermann Hauser am Rande der I.E.C.T. Summer School 2018:

⇒ Zur Website der I.E.C.T. – Summer School 2018

⇒ Zur Website von Charlotte Stíx

Redaktionstipps

AI-Pionier Sepp Hochreiter: „Überlegen, selber das erste Auto zu bauen“

17.05.2018

In den vergangenen Jahren war es um das auf KI-basierte Radiologie spezialisierte Wiener Startup Contextflow medial etwas stiller. Davor, im September 2021, hatte man eine bereits kommunizierte Investmentrunde um zwei Millionen Euro auf 6,7 Millionen Euro erweitert – brutkasten berichtete.

Contextflow-Deal: Millionen und Aktien

Nun gibt es wieder Neuigkeiten. 4DMedical, ein australisches Medizintechnikunternehmen für Atemwegsmedizin mit KI-basierter Bildgebung, hat eine verbindliche Vereinbarung zur Übernahme von Contextflow unterzeichnet. Der Deal umfasst laut einer am Montag bei der australischen Börse eingereichten Mitteilung eine Cash-Vorauszahlung in Höhe von rund 18,6 Millionen australischen Dollar (aktuell ca. 11,5 Millionen Euro), 56.235 Aktien sowie einen Earn-out von bis zu 2,6 Millionen Optionen über einen Zeitraum von zwei Jahren. Vorbehaltlich der Erreichung bestimmter Leistungsziele.

Die Übernahme soll 4DMedical eine umfassende kommerzielle Plattform direkt vor Ort in Europa ermöglichen und die globale Wachstumsstrategie beschleunigen.

Schnelle Expansion und eine Ersparnis

Während sich die Transaktion strategisch auf die geografische Expansion konzentriert, stärke sie zugleich die Technologieplattform von 4DMedical, heißt es in der Aussendung. Die KI-basierten Erkennungs- und Workflow-Tools von Contextflow, insbesondere im Bereich des Lungenkrebs-Screenings, sollen dabei die funktionellen Bildgebungsfähigkeiten von 4DMedical ergänzen, die eine quantitative Bewertung von Ventilation, Perfusion und Lungenmechanik ermöglichen.

Durch die Übernahme von Contextflow gewinnt 4DMedical ein in Europa ansässiges Team mit kommerzieller und technischer Expertise, einen etablierten Kundenstamm sowie eine klinische Präsenz in ganz Europa. Darüber hinaus erhält das Unternehmen eine CE-gekennzeichnete Produktsuite, die bereits in routinemäßigen klinischen Workflows eingesetzt wird, sowie eine regulatorisch konforme Plattform, die den Anforderungen der europäischen Medical Device Regulation (MDR) entspricht. Diese Grundlage diene 4DMedical dazu, den Zeit- und Komplexitätsaufwand für den Aufbau einer neuen regionalen Präsenz zu umgehen.

Contextflow-CEO wird General Manager

Durch diese Kombination komplementärer Produktsuiten sei das australische Unternehmen nun konkret in der Lage, funktionelle Lungenbildgebungslösungen in etablierte europäische radiologische Workflows einzuführen, Cross-Selling innerhalb der bestehenden installierten Kundenbasis zu betreiben, in Märkte mit etablierten Erstattungspfaden – einschließlich Deutschland – zu expandieren sowie die Markteinführungszeit für neue KI-gestützte Lösungen zu verkürzen. Die Ergänzung um eine kommerziell aktive, MDR-konforme Plattform reduziere dabei zusätzliche regulatorische Reibungsverluste und ermögliche skalierbares Wachstum in mehreren europäischen Märkten.

Markus Holzer, CEO von Contextflow, übernimmt künftig die Rolle des General Managers von 4DMedical Europe, verantwortet das Wachstum des Unternehmens in der Region und berichtet direkt an Gründer und CEO Andreas Fouras.