Auf dem Weg zur erklärbaren Zweitmeinung
Medizinische KI kann in CT- oder MRT-Daten heute bereits Organe und auffällige Strukturen markieren. Doch für Ärztinnen und Ärzte reicht das oft nicht aus: Sie müssen nicht nur wissen, wo etwas liegt, sondern auch, warum ein Befund medizinisch relevant ist.
ExplainSeg entwickelt deshalb ein KI-System, das 3D-Bilder analysiert und seine Ergebnisse zugleich verständlich begründet. Das Modell soll Bildsegmentierung und sprachliche Erklärung nicht nacheinander, sondern in einem gemeinsamen Prozess erzeugen. Klinisches Fachwissen und diagnostische Logik fließen dabei direkt in die Bildauswertung ein. So soll die KI schwierige Strukturen präziser abgrenzen und zugleich nachvollziehbar machen, welche Merkmale für eine Einschätzung sprechen.
Im Projekt entsteht außerdem ein Datensatz, der 3D-Segmentierungen mit medizinischen Begründungstexten verbindet. Ziel ist ein transparenteres System, das radiologische Befunde unterstützt, Unsicherheiten besser sichtbar macht und den Weg zu vertrauenswürdiger, erklärbarer KI in der Medizin ebnet.
Medical Image Computing am DKFZ
