KI und Datenschutz

Forschung: Daten-Schwarm mit Charme

Das Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen will das Potenzial der Künstlichen Intelligenz für die Alzheimerforschung nutzen. Das Swarm Learning könnte der Schlüssel dafür sein.

Von Matthias WallenfelsMatthias Wallenfels Veröffentlicht:
KI wird in der Medizin schon seit Längerem zur Mustererkennung und Diagnoseunterstützung eingesetzt. Hier präsentiert ein Anbieter seine Lösung auf einer speziellen IT-Messe in Tokio. Deutsche Forscher sorgen sich vor allem um die Einhaltung des strengen Datenschutzes beim KI-Training. Dafür soll das Swarm Learning geeignet sein.

KI wird in der Medizin schon seit Längerem zur Mustererkennung und Diagnoseunterstützung eingesetzt. Hier präsentiert ein Anbieter seine Lösung auf einer speziellen IT-Messe in Tokio. Deutsche Forscher sorgen sich vor allem um die Einhaltung des strengen Datenschutzes beim KI-Training. Dafür soll das Swarm Learning geeignet sein.

© Yasushi Wada / ASSOCIATED PRESS / picture alliance

Bonn. Große Datenmengen versprechen der Wissenschaft und Forschung erhebliches Potenzial. Gleichzeitig nehmen die rechtlichen Anforderungen an den Schutz der sensiblen Gesundheitsdaten zu. Ohne Unterstützung durch Tools der Künstlichen Intelligenz (KI) wird es kaum mehr vorstellbar sein, diese Datenmengen systematisiert aufzubereiten und für das Trainieren der assistiven KI zu nutzen.

Das „Swarm Learning“ könnte eine Technik sein, die den Spagat zwischen Big Data und anspruchsvollem Datenschutz zu bewältigen hilft. Davon ist zumindest Professor Joachim Schultze, Direktor für Systemmedizin am Deutsche Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) überzeugt. „Swarm Learning hat das Potenzial eines echten Gamechangers. Künftig wollen wir diese Technologie auf Alzheimer und andere neurodegenerative Erkrankungen anwenden“, so Schultze.

Sicherer als Federated Learning

Schultze ist Mitautor der jüngst in „Nature“ erschienenen Studie „Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning“ (Nature 2021; online 26. Mai). In einem Pressebriefing des Science Media Center erläuterte der Professor vom Life & Medical Sciences-Institut (LIMES) der Universität Bonn, dass Swarm Learning aus datenschutzrechtlicher Sicht noch sicherer sei als das Federated Learning.

Beim föderierten Lernen handle es sich um eine Methode zum Anlernen eines KI-Modells, bei der die zum Trainieren verwendeten Daten bei den „Besitzern“ blieben. Eine zentrale Instanz stelle den anzulernenden KI-Algorithmus bereit, dieser werde lokal da angelernt, wo die Daten bereits liegen. Parameter der so angelernten lokalen KI-Modelle würden an die zentrale Instanz zurückgesendet, wo sie zur Aktualisierung des gemeinschaftlichen KI-Modells verwendet werden. Aktualisierte Parameter würden dann an die lokalen Instanzen zurückgeschickt und das dortige Modell werde weitertrainiert. Der Vorgang kann laut Schultze wiederholt werden, bis eine gewisse Anzahl Wiederholungen oder ein Schwellenwert in der Performance des Modells erreicht wurde. So erhalte die zentrale Instanz nie Zugriff auf die zum Trainieren verwendeten Daten selbst.

Zentrale Instanz als Fort Knox

Knackpunkt beim föderierten Lernen sei eine zentrale Instanz, die letztendlich mit das Ganze orchestriere. „Das ist insofern dann gut, wenn die zentrale Instanz glaubwürdig und vertrauenswürdig ist. Wenn sie es nicht wäre, dann hätte man da ein Problem. Und wir haben uns mit der Frage beschäftigt: Kann man diese zentrale Instanz, die auch die Sicherheit und die Regeln und so weiter alles in diesem Federated Learning orchestriert, kann man die nicht auch noch sicherer machen?“

Mit einem industrieseitigen Technologiepartner sei man dann zu dem Schluss gekommen, „dass man es in einer möglichst komplett demokratisierten Weise macht, also deswegen dieses Schwarm-Bild, und diese zentrale Instanz vielleicht auch noch ersetzt.“ Das habe aber den Nachteil, dass die Sicherheit damit möglicherweise niedriger werde. Die müsse dann aber technisch dargestellt werden, laute die Herausforderung.

Swarm Learning hat das Potenzial eines Gamechangers.

Professor Joachim Schultze, Direktor für Systemmedizin am DZNE

Schultze erläutert das Verfahren: „Das wird in dem Swarm Learning durch Smart Contracts und eine Blockchain – nicht vergleichbar mit der Bitcoin Blockchain, sondern einer Privacy Preserving Blockchain – gemacht, also technisch so dargestellt, dass nur Leute oder Institutionen in dem Schwarm mitmachen können, die vorher diesen Contract abgeschlossen haben.“ Das passiere nicht im öffentlichen Raum, sondern sicherlich immer in einer Domäne wie jetzt in der Medizin auf der Ebene der Krankenhäuser oder Institute und nicht auf der End-User-Ebene. Diese technologische Veränderung haben die Forscher getestet.

Schultze und sein Team haben im Rahmen ihrer Arbeit KI-Algorithmen darauf trainiert, in dezentral gelagerten Datenbeständen die Krankheitsbilder Akute Myeloische Leukämie, Akute Lymphoblastische Leukämie, Tuberkulose sowie COVID-19 zu erkennen. Die Daten umfassten insgesamt mehr als 16.000 Transkriptome sowie 100.000 Röntgenbilder des Brustkorbs.

Schultzes Fazit: „Medizinische Forschungsdaten sind ein Schatz. Sie können entscheidend dazu beitragen, personalisierte Therapien zu entwickeln, die passgenauer als herkömmliche Behandlungen auf jeden Einzelnen zugeschnitten sind.“

Mehr zum Thema

Apps auf Rezept

Für DiGA werden keine Mondpreise aufgerufen

Das könnte Sie auch interessieren
Sie können die Anzahl an Impfanfragen kaum bewältigen?

© Doctolib

Digitales Impfmanagement

Sie können die Anzahl an Impfanfragen kaum bewältigen?

Anzeige | Doctolib GmbH
Tipps und Umsetzungshilfen für ein optimales Impfmanagement

© Doctolib / Corporate Design

Kostenloser Ratgeber

Tipps und Umsetzungshilfen für ein optimales Impfmanagement

Anzeige | Doctolib GmbH
50% Rabatt auf das digitale Impfmanagement von Doctolib

© Doctolib / Corporate Design

Exklusives Angebot

50% Rabatt auf das digitale Impfmanagement von Doctolib

Anzeige | Doctolib GmbH
Digitalisierung? „Muss für Ärzte einen Mehrwert bieten!“

© [M] Scherer: Tabea Marten | Spöhrer: privat

„EvidenzUpdate“-Podcast

Digitalisierung? „Muss für Ärzte einen Mehrwert bieten!“

Digitalisierung und Datenschutz pandemiekonform: SVR-Vorsitzender Professor Ferdinand Gerlach (li.) am 24. März in Berlin bei der Vorstellung des Ratsgutachtens und der Bundesdatenschutzbeauftragte Professor Ulrich Kelber (re.) einen Tag später bei der Vorlage seines Tätigkeitsberichts.

© [M] Gerlach: Wolfgang Kumm / dpa | Kelber: Bernd von Jutrczenka / dpa

„ÄrzteTag“-Podcast

„Wir verlangen Digitalisierung mit Gehirnschmalz!“ (Streitgespräch Teil 1)

Thorsten Kaatze, kaufmännischer Direktor am Uniklinikum Essen

© UK Essen

„ÄrzteTag“-Podcast

Ein „Kochrezept“ für die Digitalisierung einer Uniklinik

Kommentare

Sie müssen angemeldet sein, um einen Kommentar verfassen zu können.
Vorteile des Logins

Über unser kostenloses Login erhalten Ärzte und Ärztinnen sowie andere Mitarbeiter der Gesundheitsbranche Zugriff auf mehr Hintergründe, Interviews und Praxis-Tipps.

Jetzt anmelden / registrieren »

Die Newsletter der Ärzte Zeitung

» kostenlos und direkt in Ihr Postfach

Am Morgen: Ihr individueller Themenmix

Zum Feierabend: das tagesaktuelle Telegramm

Newsletter bestellen »

Top-Meldungen
Was sollte die neue Regierung als Erstes anpacken?

© [M] Nuthawut / stock.adobe.com

Pflichtenheft für die neue Regierung

Drei Reformen sind Lesern der „Ärzte Zeitung“ besonders wichtig

Neue Leitlinie zur kardiovaskulären Prävention

© adimas / stock.adobe.com

ESC-Leitlinie aktualisiert

Neues Stufenprinzip zur kardiovaskulären Prävention