Neue Plattform bringt Medizin und Big Data zusammen

Ein internationales Team unter Leitung von Prof. Dr. Jan Baumbach von der
Universität Hamburg hat eine Plattform für künstliche Intelligenz (KI) mit
dem Namen „FeatureCloud“ entwickelt. Diese ermöglicht dank einer
föderierten Infrastruktur, maschinelle Lernmodelle und KIs zu erstellen,
ohne Datenschutz-sensible Rohdaten zwischen Institutionen teilen zu
müssen. Externen Entwicklerinnen und Entwicklern bietet die Plattform
Vorlagen und Dokumentationen, um eigene Apps zum föderierten KI-Training
zu entwerfen und zu veröffentlichen. Im FeatureCloud-App-Store existieren
bereits mehr als 60 solcher Apps für verschiedene, vor allem
biomedizinische Anwendungen, die kostenlos genutzt werden können.

KI-Systeme und Methoden des maschinellen Lernens bieten entscheidende
Vorteile in der biomedizinischen Forschung, da sie in der Lage sind,
riesige Mengen von Daten effizient zu untersuchen und auszuwerten. So
können KI-Algorithmen beispielsweise Brustkrebs-Typen erkennen und
entsprechende Behandlungsvorschläge unterbreiten (O. Zolotareva et al.,
Genome Biol 22, 338 [2021]) oder Risiko-Mutationen für Krankheiten
erkennen (R. Nasirigerdeh et al., Genome Biol 23, 32 [2022]), indem sie
komplexe Daten aus verschiedenen Quellen gleichzeitig verarbeiten.

Die Entwicklung dieser KI-Algorithmen ist allerdings von der Menge und
Qualität der verfügbaren Daten abhängig und oft müssen Daten aus
verschiedenen Quellen analysiert werden, was problematisch ist, wenn der
Datenschutz von sensiblen Patientendaten gewahrt werden muss. Dieses
Dilemma löst FeatureCloud, indem sie eine Plattform bietet, auf der
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler biomedizinische Daten einfach und
sicher für Forschungszwecke nutzen können, und weltweit Zugang zu
Forschungsdaten haben, während der Schutz der Daten von Patientinnen und
Patienten zugleich gewährleistet bleibt.

Um eine rechtlich und technisch sichere Lösung für diese scheinbar
widersprüchlichen Ziele zu finden, verwendet FeatureCloud einen
innovativen Ansatz: Die gesamte potenziell unsichere Datenkommunikation
wird dezentral hinter den Firewalls lokaler Krankenhäuser oder
Forschungsinstitute gehalten, jegliche Analyse der Primärdaten erfolgt
ausschließlich lokal durch dezentrale KI-Anwendungen hinter diesen
Firewalls und nur maschinelle Lernmodelle oder Ergebnisparameter, die
nicht auf sensible Patientendaten zurückgeführt werden können, werden
zwischen den teilnehmenden Institutionen kommuniziert.

„Das ist die einmalige Chance, die Medizin Big-Data-fähig zu machen, ohne
die Privatsphäre der Patientinnen und Patienten zu gefährden“, sagt der
wissenschaftliche Koordinator Prof. Dr. Jan Baumbach vom Fachbereich
Informatik der Universität Hamburg. „Für biomedizinisch Forschende
eröffnet FeatureCloud eine Welt des sicheren Datenaustauschs über mehrere
Institutionen hinweg was die Gewinnung von wissenschaftlichen
Erkenntnissen und die Entwicklung von Therapien weltweit beschleunigen
wird.“

„Für Patienten bedeutet dieser föderierte Ansatz, dass FeatureCloud von
Grund auf die Privatsphäre wahrt, da keine personenbezogenen oder primären
medizinischen Daten über einen äußeren Kommunikationskanal übertragen
werden müssen“, ergänzt Dr. Christina Caroline Saak,
Wissenschaftsmanagerin in der Gruppe von Prof. Baumbach.

Über den FeatureCloud-App-Store können maßgeschneiderte biomedizinische
Datenanalyse-Apps genutzt werden. Mehrere Einführungsvideos und Tutorial-
Videos erklären, wie KIs trainierbar sind und wie eine neue FeatureCloud-
App entwickelt werden kann. Externe Entwicklerinnen und Entwickler können
somit auch ihre eigenen Apps programmieren und im App Store der
Weltgemeinschaft zur Nutzung anbieten. Dafür stellt FeatureCloud spezielle
App-Vorlagen, Dokumentationen und Testwerkzeuge bereit. Sobald eine neue
App veröffentlicht wurde, wird sie vom FeatureCloud-Team auf ihre
Funktionalität, Sicherheit und Datenschutzkonformität geprüft und erhält
eine Zertifizierung. Damit zielt FeatureCloud darauf ab, ein
vertrauenswürdiges Ökosystem für föderiertes Lernen zu werden.

Weitere Informationen:

Unter der Koordination von Prof. Dr. Jan Baumbach ist nun mit dem
FeatureCloud-App-Store das zentrale Element des EU-finanzierten
FeatureCloud-Projekts (featurecloud.eu) öffentlich und frei verfügbar. Das
auf fünf Jahre angelegte Horizon 2020-Projekt startete im Januar 2019,
wurde mit 4,6 Millionen Euro gefördert und erforscht auch rechtliche sowie
ethische Aspekte des föderierten Trainings von KIs, speziell in der
Medizin.

Das Konsortium besteht aus den folgenden europäischen Partnern:
Universität Hamburg (koordinierende Einrichtung), concentris research
management gmbh (Fürstenfeldbruck, Deutschland), Gnome Design SRL (Sfântu
Gheorghe, Rumänien), Medizinische Universität Graz (Österreich), Philipps
Universität Marburg (Deutschland), Research Institute AG & Co KG (Wien,
Österreich), SBA Research Gemeinnutzige GmbH (Wien, Österreich) und
Syddansk Universitet (Odense, Dänemark)