Eines der zentralen Forschungsthemen des VRVis ist die Erforschung und Entwicklung von Lösungen im Bereich Interpretierbarer Künstlicher Intelligenz, auch bekannt unter Interpretable AI und Explainable AI (XAI), mit dem Ziel, Künstliche Intelligenz von ihrem bisherigen Black-Box-Charakter zu befreien. Gerade in der modernen Radiologie, die immer mehr auf digitale, KI-gestützte Werkzeuge zur Aus- und Bewertung von radiologischen Bildern setzt, ist dies von größter Bedeutung: Denn nur durch innovative Visualisierungsmethoden wie jene des VRVis, die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen für medizinisches Fachpersonal transparent und nachvollziehbar machen, ist eine vertrauenswürdige und die menschliche Kompetenz ins Zentrum stellende Diagnostik möglich.
Seit rund zwei Jahrzehnten entwickeln Forscherinnen und Forscher unserer Biomedical Image Informatics-Gruppe in enger Kollaboration mit dem langjährigen Unternehmenspartner und weltweitem Anbieter von Radiologielösungen AGFA Healthcare anwendungsorientierte und international patentierte Lösungen für den direkten Einsatz im medizinischen Alltag. Die neue, in der wissenschaftlichen Community bereits vielbeachtete Visualisierungsmethode des VRVis, die gerade in einem so wichtigen Feld wie der Medizin Vertrauen in den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen für beschleunigte, computergestützte Diagnose-Workflows schafft, wurde nun am 18. Oktober 2021 mit dem eAward 2021 ausgezeichnet.
Begründung der eAward-Jury
Die Methode des VRVis, die im Übrigen zuverlässiger, schneller und vertrauensvoller als alle anderen Methoden am Markt ist, kombiniert auf ganz neue Weise KI-Klassifikationssysteme mit Entscheidungsvisualisierung, um die computergestützten diagnostischen Abläufe transparent zu machen. Die VRVis-Methode ist generell anwendbar auf alle aktuellen KI-Algorithmen zur Klassifikation medizinischer Bilder und macht KI-Entscheidungen nicht nur sicht- und nachvollziehbar, sondern auch präziser und effizienter.
Lösungen, die Künstliche Intelligenz-Entscheidungen vertrauenswürdig und transparent machen, sind gerade in der medizinischen Diagnostik von größter Bedeutung. In der VRVis-Methode wird in einem ersten Schritt der "Befund" der KI, ob ein radiologisches Bild, wie z.B. ein Röntgenbild, Merkmale einer gewissen Erkrankung – etwa eine Lungenentzündung, ein Tumor oder auch Covid-19 –, zeigt durch exakte und zuverlässige Visualisierung, die anders als andere Verfahren den medizinischen Kontext miteinbezieht, für die Radiologin oder den Radiologen sichtbar gemacht. Für die ständige Selbstkontrolle und Optimierung des Systems haben unsere Forschenden darüber hinaus ein existierendes Klassifikationsnetzwerk mit einem weiteren Netzwerk erweitert, das die Merkmale lernt, die für die Entscheidung wichtig sind.
Der Report Verlag vergibt seit 2005 jährlich den renommierten Wirtschaftspreis eAward für die innovativsten IT-Projekte und IT-Unternehmen. Neben dem diesjährigen Award durfte sich das VRVis auch in den vergangenen Jahren bereits über etliche Auszeichnungen und Nominierungen freuen, etwa 2020, als VRVis mit gleich zwei Projekten nominiert war und schließlich für das Horizon2020-Projekt ARCHES mit dem eAward in der Kategorie "Soziale Verantwortung" prämiert wurde.
Wien, 18. Oktober 2021