Gefährliche Schwachstellen: KI-Modelle in der medizinischen Analyse entlarvt!

Mainz, Deutschland - Forschende der Universitätsmedizin Mainz und der Technischen Universität Dresden haben eine mögliche Schwachstelle in gängigen KI-Modellen entdeckt, die in der medizinischen Bildanalyse eingesetzt werden. Ihre Studie mit dem Titel „Incidental Prompt Injections on Vision–Language Models in Real-Life Histopathology“ untersucht den Einfluss von Textinformationen auf die Analyse von medizinischen Bilddaten und wurde im NEJM AI veröffentlicht.

Die Autoren, darunter Clusmann, Schulz und Kather, untersuchten, wie durch den Einsatz von KI in der Analyse von histopathologischen Bildern Fehler oder Verzerrungen auftreten können. Dazu gehört auch das Potenzial, wie solche Modelle Bilddaten fehlerhaft interpretieren und damit die Diagnosequalität beeinträchtigen könnten.

Relevanz der Forschung

Die Ergebnisse dieser Forschung sind besonders relevant, da computergestützte Pathologie zunehmend an Bedeutung gewinnt. Studien zeigen, dass innovative KI-Technologien in der medizinischen Bildverarbeitung erhebliche Fortschritte ermöglichen. Beispielsweise haben Huang et al. (2023) in ihrer Untersuchung gezeigt, wie KI Merkmale erkennt, die mit den Reaktionen auf neoadjuvante Chemotherapie bei Brustkrebs verknüpft sind, während andere Forschungsarbeiten wie die von Campanella et al. (2019) den Einsatz schwach überwachter Deep Learning-Methoden untersuchten.

Angesichts der steigenden Anwendung von KI in der Medizin wird die Möglichkeit, dass derartige Modelle durch exogene Textinformationen beeinflusst werden können, als kritisch angesehen. Die Forschung hebt die Notwendigkeit hervor, KI-gestützte Analysewerkzeuge kontinuierlich zu evaluieren und zu verbessern, um sicherzustellen, dass sie den höchsten Standards für die Patientensicherheit und Diagnosegenauigkeit entsprechen.

Medizinische KI im Kontext von Big Data

Die Digitalisierung im Gesundheitswesen und der Anstieg an verfügbaren Daten haben neue Herausforderungen, aber auch Möglichkeiten geschaffen. Laut Angaben von Fraunhofer IKS wird der Einsatz von Big Data und KI entscheidend für die zukünftige Medizin sein. Das bedeutet unter anderem, dass eine effiziente Kombination und Analyse großer Datenmengen notwendig ist. Dies ermöglicht eine individualisierte Therapiegestaltung und eine bessere Früherkennung von Krankheiten.

Die Relevanz intelligenter Anwendungen in der Medizin wird zunehmend erkannt. Dazu gehören die klinische Entscheidungsfindung, medizinische Bildverarbeitung sowie die Überwachung chronischer Erkrankungen. Die Forschungsarbeiten, die in den Studien von Z. Huang et al. und anderen präsentiert werden, verdeutlichen, dass die Entwicklungen in der digitalen Pathologie zügig voranschreiten und in der medizinischen Praxis Anwendung finden.

Der Zusammenhang zwischen technologischen Fortschritten und der medizinischen Praxis ist klar: Die kontinuierliche Erforschung und Förderung von KI in der Pathologie und darüber hinaus könnte zu einer signifikanten Verbesserung der patientenorientierten Versorgung führen.

Für weitere Informationen können sich Interessierte an die Kontaktpersonen der entsprechenden Einrichtungen wenden: PD Dr. Sebastian Försch an der Universitätsmedizin Mainz oder Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather an der TU Dresden.