RAI – Reliable AI for Biomedicine

Da viele molekularbiologische Labore und klinische Forschungsgruppen moderne KI-Systeme in ihren Arbeitsabläufen nutzen, benötigen wir Tools, die ihre Unsicherheit quantifizieren, um wissenschaftliche Standards aufrechtzuerhalten. In der Vergangenheit haben wir uns auf die statistische Unsicherheitsquantifizierung in Form von p-Werten und Konfidenzintervallen verlassen. Fast jede Veröffentlichung berichtete über diese Werte und ermöglichte es uns, die Glaubwürdigkeit einer Forschungsentdeckung zu beurteilen. Diese gemeinsame statistische Sprache – wenn auch nicht ohne Kritik – ermöglichte es uns, unsere Ressourcen auf die vielversprechendsten Entdeckungen zu konzentrieren. Wie können wir den Grad unserer Überraschung über eine Entdeckung anhand von Vorhersagemodellen auf ähnliche Weise quantifizieren?

In diesem Projekt werden wir eine Plattform aufbauen, die Forschenden in der Biomedizin dabei hilft, die Unsicherheit ihrer Vorhersagemodelle zu quantifizieren. Wir werden die jüngsten Fortschritte in Statistik und maschinellem Lernen – das sogenannte konforme Vorhersage-Framework – nutzen, um Vorhersageintervalle zu ihren Modellen hinzuzufügen. Die Forschenden werden ihre Modelle und einen Teil ihrer Daten auf unserer Plattform-Website hochladen. Anschliessend erstellen wir Vorhersageintervalle für ihre Modelle und liefern sie den Forschenden als Download zurück.

Projektlaufzeit: 01.09.2024 – 31.08.2026

Kontakt: Prof. Dr. Christof Seiler

Website: RAI – Reliable AI for Biomedicine

Projektteam

Prof. Dr. Christof Seiler ist Gruppenleiter in der Klinik für Rheumatologie am USZ und der UZH und Assistenzprofessor für Statistik am Department of Advanced Computing Sciences der Universität Maastricht. Der Schwerpunkt seiner Gruppe liegt auf der biomedizinischen Datenwissenschaft.

Prof. Dr. Oliver Distler  ist Direktor der Klinik für Rheumatologie und Professor für Rheumatologie an der USZ und der UZH. Seine Gruppe konzentriert sich auf systemische Sklerose, interstitielle Lungenerkrankungen im Zusammenhang mit Bindegewebserkrankungen und systemische Autoimmunerkrankungen.

Prof. Dr. Michael Krauthammer  ist Forschungsleiter des Krauthammer Lab und Professor für medizinische Informatik am Department of Quantitative Biomedicine an der UZH. Seine Gruppe konzentriert sich auf klinische Datenwissenschaft und translationale Bioinformatik.

Prof. Dr. Bjoern Menze ist Forschungsleiter der Menze Group und Professor für biomedizinische Bildanalyse und maschinelles Lernen am Department of Quantitative Biomedicine an der UZH. Seine Gruppe konzentriert sich auf die computerbasierte biomedizinische Bildverarbeitung.