Medical Imaging AGI’s Last Exam

Die erfolgreiche Anwendung von KI-Methoden zur Lösung realer Herausforderungen in der medizinischen Bildgebung erfordert eine Validierung anhand realitätsnaher Daten und relevanter Fragestellungen. Derzeit sind Benchmark-Datensätze nicht ausreichend auf die klinisch wichtigsten wissenschaftlichen Herausforderungen abgestimmt, da in der Forschung häufig leicht verfügbare, jedoch klinisch begrenzt aussagekräftige, Daten genutzt werden. Allgemeine KI-Systeme (AGI) können vielfältige Aufgaben flexibel bearbeiten. Bestehende Benchmarks in der medizinischen Bildgebung behandeln bislang überwiegend grundlegende Computer-Vision-Aufgaben und bieten damit Maßstäbe für einfache, nicht jedoch für komplexe Aufgaben. Zudem fehlt es an geeigneten Verfahren zur Bewertung der Generalisierungsfähigkeit über verschiedene Bildmodalitäten und Aufgaben hinweg. Diese Lücken wird MEDAL schließen.

Das Projekt beabsichtigt, zentrale klinische Fragestellungen der medizinischen Bildgebung zusammenzuführen. Deren Bearbeitung durch eine medizinische Bildgebungs-AGI könnte Leistungsniveaus erreichen, die mit denen menschlicher Expert:innen vergleichbar sind oder diese ergänzen und damit potenziell einen praxisrelevanten Einfluss auf Patient:innen und Pflegekräfte haben. Hierfür wird MEDAL internationale Expertise sowie multimodale Daten (medizinische Bilder und optional weitere Patienteninformationen) bündeln und die Forschung stärker auf klinisch bedeutsame Herausforderungen ausrichten.