Wie zuverlässig sind synthetische Gesundheitsdaten?
Ein neuer Forschungsverbund untersucht die Aussagekraft anonymisierter und synthetischer Daten hinsichtlich der Wirkung medizinischer Behandlungen.
Medizinische Forschung nutzt Gesundheitsdaten, um beispielsweise die Wirkung von Behandlungen in der Breite zu untersuchen. Um die Privatsphäre von Patientinnen und Patienten zu schützen, nutzen Forschende dafür auch anonymisierte Daten oder sogenannte synthetische Daten. Letztere werden mithilfe statistischer Verfahren, Simulation oder künstlicher Intelligenz erzeugt. Doch dabei können wichtige Informationen verloren gehen: Selbst, wenn die Daten den Originalen statistisch ähneln, können zeitliche Zusammenhänge oder Ursache-Wirkungs-Beziehungen verändert sein. Dadurch besteht die Gefahr, dass wissenschaftliche Analysen zu falschen Schlussfolgerungen kommen.
Diesem Problem widmet sich der neue Juniorforschungsverbund 3P-CAUSAL („Potenziale, Probleme und Perspektiven kausaler Inferenz in synthetischen und anonymisierten Gesundheitsdaten“) an dem die Universität Trier beteiligt ist. Die Forschenden wollen Verfahren entwickeln, mit denen sich beurteilen lässt, ob anonymisierte und synthetische Daten zuverlässige Aussagen über Ursache und Wirkung ermöglichen. Gleichzeitig sollen neue Methoden entstehen, die solche Zusammenhänge bei der Erzeugung synthetischer Daten möglichst gut erhalten.
KI-Lösung aus Trier
„Künstliche Gesundheitsdaten müssen mehr können, als echt auszusehen. Sie müssen auch die richtigen Zusammenhänge abbilden,“ so Dr. Joscha Grüger von der Universität Trier. Der Wirtschaftsinformatiker leitet das Teilprojekt zur Entwicklung synthetischer Gesundheitsdaten. Dafür verbindet er generative KI mit Modellen für Ursache-Wirkungs-Beziehungen und medizinischem Wissen über Behandlungsabläufe. So sollen künstliche Patientenakten und Behandlungsverläufe entstehen, die nicht nur statistisch realistisch sind, sondern auch wichtige medizinische Zusammenhänge möglichst zuverlässig abbilden.
Anwendung in der Intensivmedizin und Schlaganfallforschung
Erprobt werden die Verfahren unter anderem anhand klinischer Daten aus der Intensivmedizin und der Schlaganfallforschung. Dabei untersuchen die Forschenden beispielsweise, ob anonymisierte oder synthetische Daten bei der Einschätzung von Behandlungswirkungen und Risiken zu anderen Ergebnissen führen als die Originaldaten. Auch die Abbildung zeitlicher Abläufe von Erkrankungen und Behandlungen spielt eine wichtige Rolle.
Geleitet wird der Forschungsverbund von Dr. Jessica Rohmann am QUEST Center des Berlin Institute of Health an der Charité. Weiterer Projektpartner ist das Institut für Public Health der Charité. Wissenschaftliche Kooperationspartner wie das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) unterstützen das Vorhaben unter anderem mit Expertise und Rechenressourcen.
Das Projekt ist auf drei Jahre angelegt und wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt im Rahmen des Programms „Zukunft eHealth“ gefördert. Das Projekt ist auf drei Jahre angelegt und wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt im Rahmen des Programms „Zukunft eHealth“ gefördert.
Wissenschaftlicher Ansprechpartner:
Dr. Joscha Grüger
Wirtschaftsinformatik
Mail: grueger@uni-trier.de
Tel. +49 651 201-4166
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