TRUST-RAD: Verlässliche KI-Assistenztools für die Radiologie

Das Projekt «TRUST-RAD» zielt darauf ab, Vertrauensmechanismen in radiologische KI-Assistenztools zu integrieren, wie in der Abbildung unten dargestellt. Um die Vertrauenswürdigkeit zu verbessern, besteht das Ziel darin, (i) Modelle zu entwickeln, die es dem radiologischen KI-Tool ermöglichen, Inhalte zu erzeugen, die nicht nur präzise, sondern auch besonders relevant sind, wodurch das Risiko von Fehlern und falschen Informationen verringert wird, und (ii) die Ausgabe des Modells mit vertrauenswürdigen Informationsquellen zu ergänzen und gleichzeitig transparente Einblicke in den Erstellungsprozess zu bieten.

Dieses Projekt wird detaillierte Spezifikationen für eine Schlüsselkomponente der radiologischen KI-Assistenztools bereitstellen. Es wird einen funktionalen Prototyp einer Vertrauenskomponente mit Retrieval Augmented Generation (RAG) entwickeln, die KI-Tools dabei unterstützt, Inhalte zu erzeugen, die sowohl genau als auch besonders relevant sind. Durch die Erweiterung und Anpassung des Erstellungsprozesses verringert dieser Ansatz die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Fehlinformationen und verbessert die Gesamtqualität der Modellausgabe. Dieses Vorhaben trägt erheblich dazu bei, Vertrauen in klinischen Umgebungen zu fördern, indem die Zuverlässigkeit und Relevanz der generierten Inhalte sichergestellt wird. RAG erleichtert die dynamische Integration von Wissen und stellt sicher, dass die Informationen stets aktuell sind. Es ermöglicht auch die Integration von spezialisiertem Wissen, was die Anpassungsfähigkeit verbessert und das Vertrauen in klinischen Umgebungen stärkt.