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Forschungsbereich IML erhält zwei Grants für "AI in Medicine"

| Gesundheit & Medizin | Image Recognition & Understanding | Mensch Maschine Interaktion | Interaktives Maschinelles Lernen | Osnabrück / Oldenburg

Der DFKI Forschungsbereich Interaktives Maschinelles Lernen hat zwei Förderungen erhalten, mit denen er seine Forschung im Bereich der Medizin vertiefen wird. Die Finanzierungen stammen von Google und Accenture. Die Ergebnisse werden in Form wissenschaftlicher Arbeiten veröffentlicht. (Siehe auch ai-in-medicine.dfki.de)

© Google
In dem von Google geförderten Projekt „End-to-End Active Learning Framework for Medical Image Annotation“ entwickelt das DFKI eine effizientere Erkennung von Daten auf medizinischen Bildern. Unser Foto zeigt aus dem Forschungsbereich Interaktives Maschinelles Lernen (von links) Md Abdul Kadir, Hans-Jürgen Profitlich und Hasan Md Tusfiqur Alam.

Google Grant

Es soll ein modularisiertes Active-Learning-Framework innerhalb der Google Cloud Plattform entwickelt werden, das die Annotation medizinischer Bilddaten in großem Umfang auf kosteneffiziente Weise ermöglicht und gleichzeitig Datenhoheit und Datenschutz gewährleistet. Der Forschungsbereich konzentriert seine Arbeit auf einen Anwendungsfall im Bereich föderales Lernen für klinische Daten unter der Berücksichtigung von Datenschutz- und Sicherheitsaspekten. Ziel ist es, eine End-to-End-Plattform für effiziente Annotation zu schaffen, von der sowohl Kliniker als auch die Forschungsgemeinschaft profitieren.

https://iml.dfki.de/news/end-to-end-active-learning-framework-for-medical-image-annotation/

 

Accenture Grant

Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, die Fähigkeiten von ChatGPT bezüglich Natural Language Inference (NLI) im Kontext des Gesundheitswesens zu untersuchen. Der Schwerpunkt liegt auf Aufgaben wie dem Verstehen von Informationen aus klinischen Studien und der evidenzbasierten Überprüfung von Gesundheitsdaten. Mithilfe verschiedene Chain-of-Thought-Methoden wird daran geforscht, die Argumentationsfähigkeiten von ChatGPT zu verbessern und dynamische Kontextanalysetechniken für eine höhere Inferenzgenauigkeit zu integrieren. Der Ansatz beinhaltet Mechanismen wie Kontextanalyse und Multi-Hop-Reasoning.

https://iml.dfki.de/news/research-grant-from-accenture/

 

© DFKI
Das von Accenture geförderte Projekt „AutoPrompt“ erforscht Argumentationsfähigkeiten von ChatGPT im Kontext klinischer Daten im Gesundheitswesen. Unser Bild zeigt die Wissenschaftlerin Siting Liang, die „AutoPrompt“ im Forschungsbereich Interaktives Maschinelles Lernen vorantreibt.