CISPA und Deutsches Krebsforschungszentrum starten Projekt zu vertrauenswürdiger KI und verteilter Datenverarbeitung in der Medizin
Künstliche Intelligenz in der medizinischen Forschung kann wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn beschleunigen, Früherkennung von Krankheiten erleichtern und personalisierte Krebstherapien unterstützen. Die dafür notwendigen Analysen großer Mengen von Gesundheitsdaten und Zusammenarbeit einer Vielzahl von Forschungszentren stellen jedoch auch Risiken für die Privatsphäre der Patienten dar. Um die Chancen der künstlichen Intelligenz für die Medizin nutzen zu können, braucht es daher Lösungen, die Sicherheit und Privatsphäre garantieren. Das nun gestartete Projekt „Trustworthy Federated Data Analytics" (TFDA) adressiert genau diesen Bedarf und entwickelt geeignete Lösungen.
© Adobe Stock
Das CISPA Helmholtz Center for Information Security und das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) starten ein gemeinsames Forschungsprojekt für sicheres dezentrales maschinelles Lernen in der Medizinforschung. Das Ziel ist, den Einsatz der KI in der Medizin voranzubringen und gleichzeitig Sicherheit und Schutz der Privatsphäre zu erhöhen. Das dreijährige Projekt „Trustworthy Federated Data Analytics" (TFDA) hat ein Gesamtvolumen von 3,1 Millionen Euro und wird von der Helmholtz-Gemeinschaft in den kommenden drei Jahren gefördert.
„Um die Chancen des maschinellen Lernens und KI in der Medizinforschung nutzbar machen zu können, müssen Daten, Rechenleistung und analytische Kompetenz in beispiellosem Ausmaß zusammengebracht werden und mit unseren Erwartungen an Datensicherheit und Privatsphäre in Einklang gebracht werden", sagt Mario Fritz von CISPA, einer der Koordinatoren des Projekts. Datengetriebene digitale Systeme weisen in der Regel eine starke Tendenz zu zentralisierten Strukturen auf. „Diese Zentralisierung der Daten kann zwar die Analyse erheblich erleichtern, sie birgt jedoch nicht nur aus technischer, sondern vor allem auch aus ethischer und rechtlicher Sicht einige Nachteile", warnt Fritz.
„Präzisionsmedizin benötigt zur Weiterentwicklung große Datenmengen, die nur durch die Zusammenarbeit vieler Einrichtungen erzielt werden. Nur so stellen wir belastbare und schlüssige Ergebnisse und Fortschritt für die Menschen sicher", sagt Ralf Floca, Projektkoordinator auf Seiten des DKFZ. Klassische zentralisierte Analyseansätze kommen in solchen Verbundforschungen oft aufgrund komplexer Sicherheits- oder Vertrauensanforderungen an ihre Grenzen. „Dadurch werden viele Forschungsprojekte erheblich verzögert, scheitern oder werden erst gar nicht durchgeführt", erläutert Floca und ergänzt, „Deshalb ist es unser Ziel, praktikable Lösungen zu finden, um die dezentrale, kooperative Datenanalyse innerhalb und außerhalb von Helmholtz zu erleichtern. Diese Lösungen erproben wir zusammen mit den DKFZ-Partnern des Deutschen Konsortiums für Translationale Krebsforschung, die Daten und wertvolle Expertise aus der klinischen Forschung beitragen. Davon versprechen wir uns viel, sowohl für die Krebsforschung als auch für die medizinische Forschung im Allgemeinen."
Ziel des multidisziplinären Teams von 14 Expertinnen und Experten im Projekt „Trustworthy Federated Data Analytics" (TFDA) ist es, die Daten nicht zentral zu speichern und für maschinelles Lernen zu nutzen, sondern stattdessen die Algorithmen für maschinelles Lernen zu den Daten zu bringen, die lokal und dezentral in den jeweiligen Forschungszentren bleiben. TFDA wird sich mit den notwendigen technischen, methodischen und rechtlichen Aspekten befassen, um die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der Datenanalyse zu gewährleisten sowie die Privatsphäre der Patienten zu garantieren.
„Unser Ziel ist es Grundlagen sowie praxistaugliche Methoden für die Medizinforschung zu entwickeln. Deshalb werden wir die Ergebnisse des TFDA-Projekts im Rahmen von standortübergreifenden radioonkologischen klinischen Studien des Deutschen Konsortiums für Translationale Krebsforschung validieren und mit der Qualität zentralisierter Ansätze für die Krebsforschung vergleichen. Das Ziel ist genauso gute Datenanalysen bei einem Mehr an Datenschutz und Datensicherheit", so Fritz.
Das TFDA Projekt ist eine Initiative, die im Rahmen der Helmholtz Medical Security, Privacy, and AI Research Centers (HMSP) entstanden ist. Das HMSP ist ein Zusammenschluss von 6 Helmholtz-Zentren - einschließlich CISPA und DKFZ -, die entscheidende Herausforderungen im Bereich der Gesundheitsforschung mit Hinblick auf Sicherheit, Privatsphäre und KI angehen.
https://tfda.hmsp.center
https://hmsp.center
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist mit mehr als 3.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die größte biomedizinische Forschungseinrichtung in Deutschland. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erforschen im DKFZ, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Sie entwickeln neue Methoden, mit denen Tumoren präziser diagnostiziert und Krebspatienten erfolgreicher behandelt werden können. Beim Krebsinformationsdienst (KID) des DKFZ erhalten Betroffene, Interessierte und Fachkreise individuelle Antworten auf alle Fragen zum Thema Krebs.
Um vielversprechende Ansätze aus der Krebsforschung in die Klinik zu übertragen und so die Chancen von Patientinnen und Patienten zu verbessern, betreibt das DKFZ gemeinsam mit exzellenten Universitätskliniken und Forschungseinrichtungen in ganz Deutschland Translationszentren:
Das DKFZ wird zu 90 Prozent vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und zu 10 Prozent vom Land Baden-Württemberg finanziert und ist Mitglied in der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren.