Maschinelles Lernen in der Medizintechnik
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- Klaus Beutel
- vor 5 Jahren
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Transkript
1 Maschinelles Lernen in der Medizintechnik Was ist möglich? ASTRUM IT GmbH Am Wolfsmantel Erlangen Dr. Jan Paulus Tel.: jan.paulus@astrum-it.de Dr. Matthias Weidler Tel.: matthias.weidler@astrum-it.de
2 Google beantwortet Fragen CC0 CC-BY InteFreePress 2
3 Skype übersetzt live von Spanisch nach Englisch 3
4 Microsoft Cognitive Services beschreibt Bilder 4 Hubertl / Wikimedia Commons / CC BY-SA 4.0
5 Microsoft Cognitive Services beschreibt Bilder a group of people at a fruit stand Hubertl / Wikimedia Commons / CC BY-SA 4.0 5
6 Smarte medizinische Geräte Fitness Tracker Funk-Blutzuckersensoren Gesundheits-Apps CCBY Andri Koolme CC-BY-SA 4.0 Sjö CC-BY 6
7 Populäre Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz Vorhersage Maschinenausfälle Kaufverhalten Auslastung Marktpreise Analyse Messdaten Unbekannte Zusammenhänge Ursachen und Entwicklungen Erkennung Bildinhalte Datenkategorien Ereignisse Produktionsfehler 7
8 Warum ist KI heute so populär?
9 Hintergrund ImageNet Große Bild-Datenbank für Computer Vision Über manuell annotierte Bilder Über Kategorien für Bildinhalte ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) Bekannte Trainingsbilder Unbekannte Testbilder Automatische Erkennung von 1000 verschiedenen Objektklassen CC0 9
10 Ergebnisse der ILSVRC Fehlerrate Verbesserung zum Vorjahr 30,00% 50,00% 25,00% 45,00% 40,00% 20,00% 15,00% 35,00% 30,00% 25,00% 10,00% 5,00% Menschliche Leistung* 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% ,00% *O. Russakovsky et al. Imagenet large scale visual recognition challenge, arxiv: ,
11 Ergebnisse der ILSVRC Fehlerrate Verbesserung zum Vorjahr 30,00% 50,00% 25,00% 45,00% 40,00% 20,00% 15,00% 35,00% 30,00% 25,00% 10,00% 5,00% Menschliche Leistung* 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% ,00% *O. Russakovsky et al. Imagenet large scale visual recognition challenge, arxiv: , 2014 Deep Learning 11
12 Entwicklung Neuronaler Netze
13 Entwicklung Neuronaler Netze
14 Entwicklung Neuronaler Netze
15 Ausbaustufen der Künstlichen Intelligenz
16 Begriffsübersicht Künstliche Intelligenz 16
17 Begriffsübersicht Wahrnehmung Künstliche Intelligenz 17
18 Begriffsübersicht Wahrnehmung Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Expertensysteme 18
19 Begriffsübersicht Wahrnehmung Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen Deep Learning / Neuronale Netze Expertensysteme 19
20 Ausbaustufen der Künstlichen Intelligenz Wahrnehmung
21 Expertensystem Kennzahlen- Berechnung Kennzahlen- Bewertung 21
22 Expertensystem Know-How des Experten als Regeln in Programm-Code Sehr statisch Hauptsächlich Abdeckung von Standardfällen Bedachte Fälle werden erkannt, wie erwartet Hohe Nachvollziehbarkeit des Systems per Definition 22
23 Training bei Maschinellem Lernen 23
24 Training bei Maschinellem Lernen 24
25 Training bei Maschinellem Lernen 25
26 Training bei Maschinellem Lernen 26
27 Training bei Maschinellem Lernen 27
28 Training bei Maschinellem Lernen 28
29 Training bei Maschinellem Lernen Verbesserung des Verfahrens 29
30 Training bei Maschinellem Lernen Verbesserung des Verfahrens 30
31 Klassische Mustererkennung Kennzahlen- Berechnung Kennzahlen- Bewertung 31
32 Klassische Mustererkennung Kennzahlen meist statisch, Interpretation dynamisch Gute Generalisierung Kennzahlen meist komplex Gute Nachvollziehbarkeit mit entsprechendem Know-How 32
33 Deep Learning Kennzahlen- Berechnung Kennzahlen- Bewertung 33
34 Deep Learning Dynamisch Gute Generalisierung (bei entsprechender Datenmenge) Aktuell beste Ergebnisse bei vielen prominenten Problemstellungen Niedrige bis keine Nachvollziehbarkeit 34
35 Direkter Vergleich Expertensystem Klassische Mustererkennung Genauigkeit Deep Learning CC0 CC0 CC0 35
36 Direkter Vergleich Expertensystem Klassische Mustererkennung Genauigkeit Deep Learning CC0 CC0 CC0 36
37 Direkter Vergleich Expertensystem Klassische Mustererkennung Genauigkeit Deep Learning CC0 CC0 CC0 37
38 Einfluss der Daten
39 Genauigkeit in % Auswirkung der Datenmenge Datenmenge in Anzahl an Instanzen Komplexerer Datensatz mit Neuronalen Netzen 39
40 Genauigkeit in % Auswirkung der Datenmenge Datenmenge in Anzahl an Instanzen Komplexerer Datensatz mit Neuronalen Netzen MNIST mit Neuronalen Netzen 40
41 Genauigkeit in % Auswirkung der Datenmenge Datenmenge in Anzahl an Instanzen Komplexerer Datensatz mit Neuronalen Netzen MNIST mit Neuronalen Netzen MNIST mit klassicher Mustererkennung 41
42 Auswirkung der Datenqualität Datensatz 1 Datensatz 2 Datensatz 3 Rohdaten Bereinigte Daten 42
43 Deep Learning in der Medizintechnik
44 egait als konkretes Beispiel Abgeschlossenes Forschungsprojekt (u.a. bei ASTRUM IT) Diagnoseunterstützung für Erkrankungen wie Parkinson Automatische Berechnung von Gangparametern Schrittlänge als ein wichtiger Parameter CC0 44
45 Verbesserung durch Deep Learning Absoluter Fehler der ermittelten Schrittlänge in cm Verbesserung um 36 % Klassischer Ansatz (2015) Deep Learning (2018) Rampp et al., IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015 Hannink et al., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,
46 Verbesserung durch Deep Learning Absoluter Fehler der ermittelten Schrittlänge in cm Verbesserung um 36 % Datenmenge/ -qualität? Klassischer Ansatz (2015) Deep Learning (2018) Rampp et al., IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015 Hannink et al., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,
47 Verbesserung durch Deep Learning Absoluter Fehler der ermittelten Schrittlänge in cm Verbesserung um 36 % Datenmenge/ -qualität? Klassischer Ansatz (2015) Deep Learning (2018) Rampp et al., IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015 Hannink et al., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,
48 Verbesserung durch Deep Learning Absoluter Fehler der ermittelten Schrittlänge in cm Verbesserung um 36 % Datenmenge/ -qualität? Nachvollziehbarkeit? Klassischer Ansatz (2015) Deep Learning (2018) Rampp et al., IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015 Hannink et al., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,
49 Produktivbeispiel: Haut-Screening SkinVision App zur Erkennung von Hautkrebs Automatisierte Risikokategorie pro Bild Hohes Risiko: Check eines Dermatologen Erinnerungsfunktion für nächsten Check CC0 CC0 49
50 Produktivbeispiel: Haut-Screening SkinVision App zur Erkennung von Hautkrebs Automatisierte Risikokategorie pro Bild Hohes Risiko: Check eines Dermatologen Erinnerungsfunktion für nächsten Check Datenmenge/ -qualität? CC0 CC0 50
51 Produktivbeispiel: Haut-Screening SkinVision App zur Erkennung von Hautkrebs Automatisierte Risikokategorie pro Bild Hohes Risiko: Check eines Dermatologen Erinnerungsfunktion für nächsten Check Genauigkeit für Melanomerkennung vergleichbar mit Hautarzt Datenmenge/ -qualität? CC0 CC0 51
52 Produktivbeispiel: Haut-Screening SkinVision App zur Erkennung von Hautkrebs Automatisierte Risikokategorie pro Bild Hohes Risiko: Check eines Dermatologen Erinnerungsfunktion für nächsten Check Genauigkeit für Melanomerkennung vergleichbar mit Hautarzt Nachvollziehbarkeit? Datenmenge/ -qualität? CC0 CC0 52
53 Produktivbeispiel: Haut-Screening SkinVision App zur Erkennung von Hautkrebs Automatisierte Risikokategorie pro Bild Hohes Risiko: Check eines Dermatologen Erinnerungsfunktion für nächsten Check Genauigkeit für Melanomerkennung vergleichbar mit Hautarzt Unterstützung anstatt Ersetzung Schlüsse werden nicht gezogen Nachvollziehbarkeit? Datenmenge/ -qualität? CC0 CC0 53
54 Validierung
55 Validierung von Maschinellem Lernen Handlungen Empfehlungen Messungen Hinweise auf interessante Daten 55
56 Validierung von Maschinellem Lernen Handlungen Bereich mit geringem Schadenspotential oder hohe Genauigkeit Empfehlungen Konservative Empfehlungen Messungen Verbesserung gegenüber Vergleichsmethode Hinweise auf interessante Daten Relevanzbewertung durch Menschen 56
57 Validierung von Maschinellem Lernen Handlungen Bereich mit geringem Schadenspotential oder hohe Genauigkeit Empfehlungen Konservative Empfehlungen Messungen Verbesserung gegenüber Vergleichsmethode Hinweise auf interessante Daten Relevanzbewertung durch Menschen 57
58 Validierung von Maschinellem Lernen 58
59 Validierung von Maschinellem Lernen Anderer, für das System unbekannter (!!!) Datensatz 59
60 Grenzen und Ausblick
61 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 61
62 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 62
63 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 63
64 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 64
65 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 65
66 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 66
67 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 67
68 Grenzen der KI Netz lernt, dass Winkelsumme in sehr vielen Dreiecken ~180 ist Das Warum wird nicht erkannt 68
69 Grenzen der KI Selbstständiger Transfer von gelerntem nicht möglich 69
70 Grenzen der KI Selbstständiger Transfer von gelerntem nicht möglich 70
71 Grenzen der KI - Out of Scope Selbstständiges Lernen 71
72 Grenzen der KI - Out of Scope Selbstständiges Lernen Schlüsse ziehen 72
73 Grenzen der KI - Out of Scope Selbstständiges Lernen Schlüsse ziehen Vollständig menschliches Verhalten 73
74 Grenzen der KI - Out of Scope Selbstständiges Lernen Schlüsse ziehen Vollständig menschliches Verhalten Eigenes Bewusstsein 74
75 Ideale Problemstellungen für KI Unterstützung der Menschen Verbesserung der Wahrnehmung Steigerung der Effizienz durch geeignete Vorschläge Hinweise auf interessante Daten Übernahme repetitiver Aufgaben Keine Ermüdung Höhere Genauigkeit Schaffung neuer Einsatzfelder für Menschen 75
76 Ausblick Heute Gute Ergebnisse in eng umgrenzten Anwendungen Komplexe Umsetzung Vereinzelte Anwendungen in bestimmten Fällen Morgen Nahtlose Integration in den Alltag Werkzeug für Standardprobleme Ausnutzen des vollen KI-Potentials 76
77 Fazit
78 Fazit Genauigkeit von KI-Lösungen ist abhängig von Problem Datenmenge Datenqualität Deep Learning bietet meistens die besten Ergebnisse bei Entsprechenden Datenmengen Kaum Nachvollziehbarkeit KI bestens geeignet zur Unterstützung, nicht zur Ersetzung von Menschen 78
79 hank ou! power point template designed by Showeet.com
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