{"id":11292,"date":"2021-11-11T12:32:02","date_gmt":"2021-11-11T12:32:02","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/ki-medizin-sichere-systeme-und-deren-zertifizierung\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:33","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:33","slug":"ki-medizin-sichere-systeme-und-deren-zertifizierung","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/ki-medizin-sichere-systeme-und-deren-zertifizierung\/","title":{"rendered":"KI &#038; Medizin: sichere Systeme und deren Zertifizierung"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Moderne Deep-Learning-Systeme im Gesundheitswesen haben das Potenzial, Diagnoseentscheidungen von \u00e4hnlicher Qualit\u00e4t wie behandelnde \u00c4rztinnen und \u00c4rzte zu treffen. Allerdings gibt es Bedenken hinsichtlich der Transparenz, Robustheit, Fairness und Verl\u00e4sslichkeit dieser Systeme. Das Projekt \u201eCertification and Foundations of Safe Machine Learning Systems in Healthcare\u201c einer Forschungsgruppe an der Universit\u00e4t T\u00fcbingen hat zum Ziel, diese Probleme zu beheben. Dabei werden sowohl potenzielle Zielkonflikte verschiedener Aspekte (Fairness, Genauigkeit, Interpretierbarkeit und Datenschutz) als auch deren ethische Implikationen an konkreten Anwendungen im Gesundheitsbereich erforscht. Die Carl-Zeiss-Stiftung f\u00f6rdert das Projekt im Rahmen ihres Programms \u201eWissenschaftliche Durchbr\u00fcche in k\u00fcnstlicher Intelligenz\u201c nun mit f\u00fcnf Millionen Euro \u00fcber sechs Jahre.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eWir m\u00f6chten nicht nur die Grundlagen des maschinellen Lernens verbessern, sondern auch Leitlinien f\u00fcr eine Zertifizierung solcher KI-Systeme aufstellen und dadurch einen sicheren Einsatz in der Medizin erm\u00f6glichen\u201c, sagt der Sprecher des Projekts, Professor Matthias Hein. \u201eDas KI-Forschungsumfeld in T\u00fcbingen bietet dazu ideale Voraussetzungen, da hier die daf\u00fcr ben\u00f6tigte Expertise in einmaliger Breite in Deutschland vorhanden ist. Wir sind sehr froh und dankbar \u00fcber das Vertrauen der Carl-Zeiss-Stiftung. Diese F\u00f6rderung bringt die Forschung an der Schnittstelle von KI und Medizin an der Universit\u00e4t T\u00fcbingen strukturell entscheidend voran.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Projektpartner sind die Abteilungen f\u00fcr Radiologie und Augenheilkunde des Universit\u00e4tsklinikums T\u00fcbingen (UKT). Der T\u00dcV S\u00dcD und das T\u00dcV AI.LAB werden sich als Kooperationspartner bei der Entwicklung von Zertifizierungsprotokollen einbringen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzen drei Medizin-Start-ups das Projekt mit Daten und konkreten Anwendungsf\u00e4llen: die beiden T\u00fcbinger Unternehmen AIRAmed und eye2you, beides Mitglieder des <a href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/start-up-network\">Cyber\u00a0Valley Start-up Networks<\/a>, sowie die Berliner Firma Vara, die KI-Systeme zur Erkennung von Brustkrebs entwickelt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seit der Gr\u00fcndung von Cyber\u00a0Valley Ende 2016 hat sich die KI-Forschungsregion Stuttgart\/T\u00fcbingen zu einem dynamischen \u00d6kosystem entwickelt, mit neu eingerichteten Professuren, Forschungsgruppen, Industrieforschungslaboren, Promotionsprogrammen und Deutschlands erstem internationalen Masterstudiengang f\u00fcr maschinelles Lernen \u2013 auch dank der Etablierung des BMBF-Kompetenzzentrums f\u00fcr Maschinelles Lernen (<a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/tue.ai\/\" target=\"_blank\">T\u00fcbingen AI Center<\/a>) und des <a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/uni-tuebingen.de\/forschung\/forschungsschwerpunkte\/exzellenzcluster-maschinelles-lernen\/home\/\" target=\"_blank\">Exzellenzclusters \u201eMaschinelles Lernen: Neue Perspektiven f\u00fcr die Wissenschaft\u201c<\/a> sowie des starken Engagements des Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme (<a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/is.mpg.de\/de\" target=\"_blank\">MPI-IS<\/a>). Folgerichtig engagieren sich Forschende aus all diesen Institutionen im Projekt \u201eCertification and Foundations of Safe Machine Learning Systems in Healthcare\u201c. Hinzu kommen weitere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus dem Institut f\u00fcr Augenheilkunde, dem Zentrum f\u00fcr Quantitative Biologie, dem Fachbereich Informatik, dem UKT sowie aus der Arbeitsgruppe \u201eEthik und Philosophie in der k\u00fcnstlichen Intelligenz\u201c des Exzellenzclusters.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00dcber die Carl-Zeiss-Stiftung:<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" alt=\"\" src=\"\/uploads\/ckeditor\/pictures\/756\/content_CZS_RGB_pos_Logo.png\" style=\"width: 1110px; height: 712px;\"\/>Die Carl-Zeiss-Stiftung hat sich zum Ziel gesetzt, Freir\u00e4ume f\u00fcr wissenschaftliche Durchbr\u00fcche zu schaffen. Als Partner exzellenter Wissenschaft unterst\u00fctzt sie sowohl Grundlagenforschung als auch anwendungsorientierte Forschung und Lehre in den MINT-Fachbereichen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik). 1889 von dem Physiker und Mathematiker Ernst Abbe gegr\u00fcndet, ist die Carl-Zeiss-Stiftung eine der \u00e4ltesten und gr\u00f6\u00dften privaten wissenschaftsf\u00f6rdernden Stiftungen in Deutschland. Sie ist alleinige Eigent\u00fcmerin der Carl Zeiss AG und SCHOTT AG. Ihre Projekte werden aus den Dividendenaussch\u00fcttungen der beiden Stiftungsunternehmen finanziert.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11629,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[],"user-group":[245],"class_list":["post-11292","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>KI &amp; Medizin: sichere Systeme und deren Zertifizierung - 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\/ki-medizin-sichere-systeme-und-deren-zertifizierung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"KI &amp; Medizin: sichere Systeme und deren Zertifizierung - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Moderne Deep-Learning-Systeme im Gesundheitswesen haben das Potenzial, Diagnoseentscheidungen von \u00e4hnlicher Qualit\u00e4t wie behandelnde \u00c4rztinnen und \u00c4rzte zu treffen. 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