Validierung von KI-Systemen in der Medizintechnik
Zielgruppe
Entwickler und Entscheider in Medizintechnikunternehmen (inkl. Verantwortliche und Umsetzer im Bereich QM/Regulatory Affairs)
Inhalte
Künstliche Intelligenz wird mehr und mehr zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor in Industrieanwendungen. Doch sie birgt auch Risiken, gerade wenn sie in sicherheitskritischen Bereichen wie der Medizintechnik angewendet wird. Um KI-basierte Systeme hier zuverlässig einsetzen zu können, ist die Frage der Validierung entscheidend. Das Seminar beleuchtet, welche speziellen Anforderungen, wie z. B. Bias-Faktoren, Datenmanagement oder Umgebungseinflüsse, es dabei gibt. Es werden sowohl abgeschlossene („fixed“) als auch kontinuierlich lernende Systeme anhand einzelner Fallszenarien analysiert und diskutiert. Dabei wird verstärkt eine automatisierte Validierung erforderlich, deren Umsetzung allgemein für die Risikomodellierung und Validierung von Prozessabläufen aufschlussreich ist. Im Seminar werden derartige Ansätze erschlossen und Best Practices dargelegt, wie der Schritt in die Validierung KI-basierter Technologien angegangen werden kann.
Themenüberblick
- Künstliche Intelligenz als dynamisch lernende Systeme
- FDA-Ansatz zur Validierung von KI-basierten Medizinprodukten
- Implikationen für den Entwicklungszyklus (u. a. Risikomodellierung, Validierungskriterien, automatisierte Validierung)
- spezifische Risiken von KI-Systemen (u. a. Bias-Effekte, Interaktion mit Umgebung, Datenmanagement)
- Best Practices zur nachhaltigen Umsetzung von KI-Systemen
Keine spezifischen Vorkenntnisse, Affinität zu Themen KI/Maschinelles Lernen und Validierung.
ESF Förderung möglich. Sparen Sie bis zu 70% der Teilnahmegebühren. Informationen zur Fördermöglichkeit erhalten Sie hier.
Das Seminar ist Teil des geförderten Verbundprojekts AIQNET, gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.