Anwendungen, Herausforderungen und ein vertrauenswürdiger Umgang mit künstlicher Intelligenz im Bereich Public Health

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt und ist mittlerweile im Alltag der Bevölkerung angekommen. Durch die große Verfügbarkeit von vielfältigen Daten im Public-Health-Bereich ergibt sich eine Reihe von Anwendungsfeldern für KI. Diese reichen von der Infektionsforschung und Analyse epidemiologischer Daten über die Extraktion von Informationen aus Kommunikationsdaten wie sozialen Medien bis hin zur Entwicklung neuer Resilienzstrategien gegen den Klimawandel sowie der systematischen Auswertung von Fachliteratur.

Ausschlaggebend für den sinnvollen Einsatz von KI-Anwendungen sind die zugrunde liegenden Daten. In der Public-Health-Forschung gibt es auf der einen Seite eine große Variabilität von Datentypen, bspw. Bilddaten, numerische Daten, Umfragedaten u. v. m. Andererseits ist die Datenverfügbarkeit oftmals gering, z. B. wenn eine seltene Pathologie untersucht und/oder hohe Datenschutzanforderungen gestellt werden. Gleichzeitig müssen hohe ethische Standards erfüllt werden und Verzerrungen, Unausgewogenheiten und Intransparenz möglichst früh erkannt und minimiert werden.

Die Veröffentlichung zeigt einen möglichen Weg zu einem verantwortungs- und vertrauensvollen Umgang mit KI-Anwendungen im Public-Health-Bereich, der von der Fragestellung über Daten und Modell zur Evaluation führt und die Wichtigkeit einer sorgfältigen und vollständigen Dokumentation hervorhebt.