Digital Health: Human-Centered Transformative AI

Das Aufkommen leistungsstarker, transformativer KI, einschließlich großer multimodaler Basismodelle (Foundation Models), bietet beispiellose Möglichkeiten, die digitale Gesundheit zu revolutionieren. Um dieses Potenzial für die klinische Entscheidungsfindung und die Analyse von Public-Health-Daten im großen Maßstab zu nutzen, bedarf es einer neuen Generation von KI-Systemen. Diese müssen nicht nur zu komplexem Schlussfolgern fähig sein, sondern auch von Grund auf sicher, datenschutzfreundlich, fair, effizient und an menschlichen Werten ausgerichtet sein.

Das Fachgebiet "Digital Health: Human-Centred Transformative AI" unter der Leitung von Univ.-Prof. Dr. med. Georg Kaissis konzentriert sich auf die Entwicklung modernster multimodaler KI-Modelle für die Medizin und forscht an Methoden, die nachweisbare Garantien für deren Zuverlässigkeit bieten. Unsere Arbeit reicht von der Grundlagenforschung im maschinellen Lernen – einschließlich Differential Privacy, Fairness, Interpretierbarkeit, Model Editing und Effizienz – bis hin zur Schaffung großskaliger Human-in-the-Loop-Systeme. Diese basieren auf multimodalen, großen Reasoning-Modellen und sollen Ärzt:innen, Forschende sowie Patient:innen unterstützen und stärken.