{"id":11273,"date":"2022-10-11T07:59:03","date_gmt":"2022-10-11T07:59:03","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/ein-realistischeres-bild-der-moeglichkeiten-von-ki\/"},"modified":"2026-07-16T15:41:52","modified_gmt":"2026-07-16T15:41:52","slug":"ein-realistischeres-bild-der-moeglichkeiten-von-ki","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/ein-realistischeres-bild-der-moeglichkeiten-von-ki\/","title":{"rendered":"Ein realistischeres Bild der M\u00f6glichkeiten von KI"},"content":{"rendered":"\n<p style=\"margin:0cm\"><em>Read the full interview in German below.<\/em><\/p><p style=\"margin:0cm\">Denn, so das Fazit der Cyber\u00a0Valley Journalist-in-Residence: KI bietet sich f&uuml;r den Einsatz im Pandemiemanagement noch nicht ohne Weiteres an, da muss es n&auml;mlich in der Regel sehr schnell gehen. Kooperationsprojekte zwischen Machine Learning Expert:innen und Mediziner:innen aufzusetzen, braucht aber gen&uuml;gend Personal und viel Zeit. Notwendige Voraussetzungen w&auml;ren au&szlig;erdem eine bessere Datenverf&uuml;gbarkeit und ein realistischeres Erwartungsmanagement. Aus ihren Gespr&auml;chen hat sie einige Empfehlungen f&uuml;r das Feld zusammengefasst.<\/p><h4 style=\"margin: 0cm;\"><b>1. Datenverf&uuml;gbarkeit verbessern<\/b><\/h4><p style=\"margin:0cm\">In Deutschland werden elektronische Daten von Patient:innen seltener genutzt als in anderen europ&auml;ischen L&auml;ndern. Es fehlt eine &uuml;bergreifende Strategie zum Datenmanagement, um zum Beispiel gro&szlig;e Mengen Bilddaten f&uuml;r Mediziner:innen und KI-Forschende zug&auml;nglich zu machen. Zuverl&auml;ssige und robuste Machine-Learning-Anwendungen m&uuml;ssen in der Regel mit gro&szlig;en Datens&auml;tzen von guter Qualit&auml;t trainiert werden.<\/p><p style=\"margin:0cm\">Das m&uuml;sste geschehen:<\/p><ul>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Standardisierte Erfassung von medizinischen Befunden <\/li>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Konsequente Digitalisierung der Befunde<\/li>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Zentrale datenschutzkonforme Sammlung von Daten sowie Zugang f&uuml;r Forschende<\/li><\/ul><h4 style=\"margin: 0cm;\"><b>2. Interdisziplin&auml;re Zusammenarbeit f&ouml;rdern<\/b><\/h4><p style=\"margin:0cm\">Mediziner:innen und KI-Expert:innen haben noch zu wenige Kontaktpunkte und zu wenig interdisziplin&auml;re Einblicke. Oft ist unklar, welche medizinischen Fragen sich eigentlich mithilfe von Machine Learning beantworten lassen. Die wenigen Leuchtturm-Projekte zeigen, wie aufw&auml;ndig solche Kooperationen im Moment noch sind.<\/p><p style=\"margin:0cm\">Das m&uuml;sste geschehen:<\/p><ul>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Leitungspersonal sollte Zeit und Ressourcen einplanen<\/li>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Kontaktpunkte und Anlaufstellen f&uuml;r Forschende und Mediziner:innen schaffen und institutionalisieren<\/li>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Mehr Anreize f&uuml;r Interdisziplinarit&auml;t im Wissenschaftssystem<\/li><\/ul><h4 style=\"margin: 0cm;\"><b>3. Erwartungen und Kommunikation managen<\/b><\/h4><p style=\"margin:0cm\">Nicht nur die &Ouml;ffentlichkeit hat ein unklares Bild von k&uuml;nstlicher Intelligenz. Auch in der Medizin fehlen in der Ausbildung und im Berufsalltag Ber&uuml;hrungspunkte. Die Auseinandersetzung mit einem realistischen Bild der M&ouml;glichkeiten und Grenzen von KI ist eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe.<\/p><p style=\"margin:0cm\">Das m&uuml;sste geschehen:<\/p><ul>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Sinnvolle Forschungsfragen von vorneherein gemeinsam erarbeiten<\/li>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Fr&uuml;h Qualit&auml;t und Umfang geeigneter strukturierter Daten zur Beantwortung pr&uuml;fen<\/li>\t<li style=\"margin: 0cm 0cm 0cm 36pt;\">Ergebnisse interpretieren und kritisch hinterfragen<\/li><\/ul><p style=\"margin:0cm\">Die realistischere Darstellung von Risiken, Chancen und aktuellen, teilweise sehr banalen H&uuml;rden beim Einsatz von KI f&uuml;r medizinische Anwendungen k&ouml;nne helfen, eine Einarbeitung in die echten Herausforderungen zu erleichtern, schlie&szlig;t Julia Merlot. F&uuml;r Journalist:innen bietet genau daf&uuml;r das Cyber\u00a0Valley Journalist-in-Residence Programm den n&ouml;tigen Freiraum. Die n&auml;chste Ausschreibung f&uuml;r interessierte Journalist:innen startet Ende Oktober 2022.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11610,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[],"user-group":[249],"class_list":["post-11273","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","user-group-journalist"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Ein realistischeres Bild der M\u00f6glichkeiten von KI - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/ein-realistischeres-bild-der-moeglichkeiten-von-ki\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ein realistischeres Bild der M\u00f6glichkeiten von KI - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Read the full interview in German below. 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