Seite 3: "KI-Modell liefert ähnliche Ergebnisse wie Experten"

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Könnte es auch sein, dass zu viele Informationen in das Portal eingetragen werden? Oder teilweise auch sehr kritische Informationen?

Wir haben uns an Systemen aus der Luftfahrt orientiert, dem Critical Incident Reporting System. Uns geht es um alle relevante Ereignisse. Gott sei Dank sind schwere kritische Ereignisse sehr selten. Wir interessieren uns daher auch an positiven Erfahrungen der Menschen. Auch an diesen können wir viel lernen.

Im Moment stellen wir fest, dass sich ähnliche Berichte oft wiederholen. Geplant ist in Zukunft, die Fehler zu kategorisieren, ähnliche Fälle exemplarisch zu veröffentlichen und dann die Anzahl solcher Ereignisse nennen, aber nicht mehr jeden Fall einzeln analysieren und im Portal auflisten. Wir orientieren uns dabei an den Verfahren, die in Systemen im Ausland erfolgreich angewandt werden. Dabei könnte auch eine Mustererkennung helfen, um ähnliche Fälle herauszufiltern.

Das KI-Modell, das wir bisher mit den anonymisierten Datensätzen trainiert haben, liefert die gleichen Ergebnisse wie die Kategorisierungen der Experten an den Original-Daten. Für uns zeigt sich daran, dass im Zuge der Anonymisierung keine wesentlichen Informationen verloren gehen. Das hat zum Beispiel auch beim Thema "postvirale Symptomkomplexe" bei der Unterscheidung zwischen Menschen mit Myalgischer Enzephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrom (ME/CFS) und Menschen mit Post-Vac-Syndrom geholfen.

Was steckt hinter dem Portal?

Die Technologie der Plattform wird von der Firma Inworks zur Verfügung gestellt. Inworks verfügt über große Erfahrungen bei einer Vielzahl von Anwendungen zum klinischen Risikomanagement. Dieses Knowhow konnten wir nutzen, um unsere Plattform zu entwickeln.

Mit der heutigen Lösung ist es möglich mobil oder am Computer einen Fragebogen auszufüllen. Auch sind Anpassungen des Systems an neue Herausforderungen einfach machbar.