CISPA und Deutsche Krebsforschungszentrum starten Projekt zu vertrauenswürdiger KI und verteilter Datenverarbeitung in der Medizin
Künstliche Intelligenz in der medizinischen Forschung kann wissenschaftliche 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 gestartet Projekt “Trustworthy Federated Data Analytics” (TFDA) adressiert genau diesen Bedarf und entwickelt geeignete Lösungen.
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 komplexe 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 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 des 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.
Kontakt:
Prof. Dr. Mario Fritz
Helmholtz Center for Information Security (CISPA)
Stuhlsatzenhaus 5, 66123 Saarbrücken
Email: fritz@cispa.saarland
Dr. Ralf Floca
German Cancer Research Center (DKFZ)
Im Neuenheimer Feld 223, 69120 Heidelberg
Email: r.floca@dkfz-heidelberg.de