TraMeExCo – Transparenter Begleiter für medizinische Anwendungen

Ziel dieses Projekts ist die Erforschung und Entwicklung geeigneter Methoden zum robusten und erklärbaren maschinellen Lernen auf zwei komplementären Anwendungen aus dem Gesundheitsbereich. Dazu soll der Nachweis der Möglichkeit einer (diagnostischen) Vorhersage auf komplexen Daten und der damit verbundenen Transparenz und Erklärung dieser Entscheidung gegenüber dem klinischen Fachpersonal mittels geeigneten Verfahren erbracht werden. Ein weiteres Ziel ist, durch die Modellierung von Unsicherheiten in den Eingangsdaten eine Fehlerabschätzung der Vorhersagen zu ermitteln. Als Fallbespiele werden dabei zwei Szenarien der klinischen Routineversorgung adressiert (Pathologie, Schmerzanalyse). Als Ergebnis entstehen zwei prototypische Transparente Begleiter für Medizinische Anwendungen für diese beiden klinischen Fragestellungen.