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XAIOmics: Unterschied zwischen den Versionen

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|Beschreibung EN=As it is becoming progressively challenging to wholly analyse the ever-increasing amounts of generated biomedical data (e.g., CT scans, X-ray images, omics data) by means of conventional analysis techniques, researchers and practitioners are turning to artificial intelligence (AI) approaches (e.g., deep learning) to analyse their data. Although the application of AI to biomedical data in many cases promises to deliver improved performance and accuracy, extant AI approaches often suffer from opacity. Their sub-symbolic representation of state is often inaccessible and non-transparent to humans, thus limiting us in fully understanding and therefore trusting the produced outputs. Explainable AI (XAI) describes a recent trend in AI research with the aim of addressing the opacity issue of contemporary AI approaches by producing (more) interpretable AI models whilst maintaining high levels of performance and accuracy. The objective of the XAIOmics research project is to design, develop, and evaluation an XAI approach to biomedical (i.e., omics) data. In particular, we will identify biomedical use cases and current, viable approaches in the domain of XAI and apply and adapt them to the identified use cases. With regards to the highly interdisciplinary field, a central research hurdle will be the development of an understanding for the different kinds of biomedical data and the subsequent feature engineering in the context of the design of the AI algorithms. In doing so, this project will not only aid researchers and physicians in obtaining a better understanding of the outputs of contemporary AI approaches for biomedical data but also create more transparency, which will support the building of trust in AI-based treatment and diagnosis decisions in personalized medicine.
 
|Beschreibung EN=As it is becoming progressively challenging to wholly analyse the ever-increasing amounts of generated biomedical data (e.g., CT scans, X-ray images, omics data) by means of conventional analysis techniques, researchers and practitioners are turning to artificial intelligence (AI) approaches (e.g., deep learning) to analyse their data. Although the application of AI to biomedical data in many cases promises to deliver improved performance and accuracy, extant AI approaches often suffer from opacity. Their sub-symbolic representation of state is often inaccessible and non-transparent to humans, thus limiting us in fully understanding and therefore trusting the produced outputs. Explainable AI (XAI) describes a recent trend in AI research with the aim of addressing the opacity issue of contemporary AI approaches by producing (more) interpretable AI models whilst maintaining high levels of performance and accuracy. The objective of the XAIOmics research project is to design, develop, and evaluation an XAI approach to biomedical (i.e., omics) data. In particular, we will identify biomedical use cases and current, viable approaches in the domain of XAI and apply and adapt them to the identified use cases. With regards to the highly interdisciplinary field, a central research hurdle will be the development of an understanding for the different kinds of biomedical data and the subsequent feature engineering in the context of the design of the AI algorithms. In doing so, this project will not only aid researchers and physicians in obtaining a better understanding of the outputs of contemporary AI approaches for biomedical data but also create more transparency, which will support the building of trust in AI-based treatment and diagnosis decisions in personalized medicine.
 
|Kontaktperson=Ali Sunyaev
 
|Kontaktperson=Ali Sunyaev
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|URL=http://www.hidss4health.de
 
|Start=Juli 2020
 
|Start=Juli 2020
 
|Ende=Juni 2023
 
|Ende=Juni 2023

Aktuelle Version vom 16. Juli 2020, 10:58 Uhr

Xaiomics logo.png

Explainable Artificial Intelligence in Life Science: An Application to Omics Data


Kontaktperson: Ali Sunyaev

http://www.hidss4health.de



Projektstatus: aktiv


Beschreibung

Da es immer schwieriger wird, die immer größer werdenden Mengen an generierten biomedizinischen Daten (z.B. CT-Scans, Röntgenbilder, Omics-Daten) mit Hilfe konventioneller Analysetechniken vollständig zu analysieren, wenden sich Forscher und Praktiker zur Analyse ihrer Daten den Ansätzen der künstlichen Intelligenz (KI) zu. Obwohl die Anwendung der KI auf biomedizinische Daten in vielen Fällen eine verbesserte Leistung und Genauigkeit verspricht, leiden bestehende KI-Ansätze oft unter einer Intransparenz. Ihre sub-symbolische Zustandsdarstellung ist für den Menschen unzugänglich und undurchsichtig, was uns daran hindert, die produzierten Ergebnisse vollständig zu verstehen und ihnen daher zu vertrauen. Explainable AI (XAI) beschreibt einen aktuellen Trend in der KI-Forschung mit dem Ziel, das Opazitätsproblem heutiger KI-Ansätze zu lösen, indem (besser) interpretierbare KI-Modelle unter Beibehaltung eines hohen Leistungs- und Genauigkeitsniveaus erstellt werden. Das Ziel des XAIOmics Forschungsprojekts ist es, einen XAI-Ansatz für biomedizinische (d.h. Omics) Daten zu entwerfen, zu entwickeln und zu evaluieren. Insbesondere werden wir biomedizinische Anwendungsfälle und aktuelle, praktikable Ansätze im Bereich der XAI identifizieren und sie auf die identifizierten Anwendungsfälle anwenden und anpassen. Im Hinblick auf das stark interdisziplinäre Gebiet wird eine zentrale Forschungshürde die Entwicklung eines Verständnisses für die verschiedenen Arten von biomedizinischen Daten und das anschließende Feature Engineering im Rahmen des Designs der KI-Algorithmen sein. Auf diese Weise wird dieses Projekt nicht nur Forschern und Ärzten helfen, ein besseres Verständnis für die Ergebnisse zeitgenössischer KI-Ansätze für biomedizinische Daten zu erhalten, sondern auch mehr Transparenz schaffen, was den Aufbau von Vertrauen in KI-basierte Behandlungs- und Diagnoseentscheidungen in der personalisierten Medizin unterstützen wird.


Involvierte Personen
Philipp ToussaintScott ThiebesAli Sunyaev


Informationen

von: Juli 2020
bis: Juni 2023
Finanzierung: Helmholtz-Gemeinschaft


Partner

German Cancer Research Center (DKFZ)


Forschungsgruppe

Critical Information Infrastructures


Forschungsgebiet

XAIOmics





Publikationen zum Projekt
article
 - inproceedings
 - book
 - incollection
 - booklet
 - proceedings
 - phdthesis
 - techreport
 - deliverable
 - manual
 - misc
 - unpublished