Modul 5-I-IP-TM4 Grundlagen der erklärbaren KI (XAI) für medizinische Entscheidungsunterstützungs- und Assistenzsysteme

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Jedes Wintersemester

Leistungspunkte und Dauer

5 Leistungspunkte

Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.

Kompetenzen

Die Studierenden verstehen den Entstehungsprozess von Machine Learning Anwendungen und die zugrundeliegenden Methoden von Machine Learning Ansätzen. Sie können die Ergebnisse von KI-Systemen bewerten und einordnen und potentielle Probleme eines KI-Systems erkennen (z.B. Bias). Sie sind in der Lage, Hypothesen über die Ursachen zu generieren. Die Studierenden werden dazu befähigt, in diesem Themenbereich die Projektarbeit zu schreiben.

Lehrinhalte

Um ein Verständnis für das prinzipielle Vorgehen und die Arbeitsweise von KI in der Medizin zu erhalten, werden hier zunächst KI Systemarchitekturen erläutert, indem der Entstehungsprozess eines KI Systems von der Datenaufnahme und -aufbereitung über das Training samt Evaluation bis hin zum Einsatz im medizinischen Alltag beleuchtet wird. Außerdem werden die Grundlagen von Machine Learning Ansätzen verständlich für Studierende aus der Medizin erläutert (z.B. Bayes-Klassifikator, Multi-Layer Perzeptron und Error-Backpropagation, Tiefe Neuronale Netze). Ebenso werden grundlegende Prinzipien für Erklärungsansätze für KI („Explainable AI (XAI)“) vorgestellt, mit deren Hilfe es möglich sein soll, Fehlleistungen von KI-Systemen z.B. durch Datenbiases zu erkennen.

Inhalte:
- Entwicklungsprozess von KI-basierten Systemen
- Systemarchitekturen von KI-basierten Systemen
- Machine Learning Ansätze (z.B. Bayes- vs Maximum-Likelihood Klassifikator, Multi-Layer Perzeptron, Tiefe Neuronale Netze...)
- Grundlegende Prinzipien für Explainable AI
- Evaluation von KI Systemen

Empfohlene Vorkenntnisse

Notwendige Voraussetzungen

Erläuterung zu den Modulelementen

Modulstruktur: 1 bPr 1

Veranstaltungen

XAI (Angeleitetes Selbststudium)
Art Angeleitetes Selbststudium
Turnus WiSe
Workload5 30h (0 + 30)
LP 1
XAI (Vorlesung)
Art Vorlesung
Turnus WiSe
Workload5 30h (15 + 15)
LP 1
XAI (Workshop)
Art Übung
Turnus WiSe
Workload5 60h (30 + 30)
LP 2 [Pr]

Prüfungen

XAI (Workshop) (Übung)
Art Portfolio o. Präsentation
Gewichtung 1
Workload 30h
LP2 1

Das Portfolio dokumentiert eine Sammlung von Essays, Referatsausarbeitungen, Argumentrekonstruktionen und ähnlichen schriftlichen Arbeiten, die studienbegleitend angefertigt werden. Das gesamte Portfolio umfasst ca. 13.600 Zeichen (ca. 8 Seiten). Es erfolgt eine abschließende Gesamtbewertung.
Eine Präsentation hat eine Dauer von 15 bis 20 Minuten inklusive Diskussion und Rückfragen. Im Rahmen einer Präsentation werden sowohl die mündliche Leistung als auch die erstellten Präsentationsmedien (z.B. mediale Präsentation, Posterpräsentation) bewertet.

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

Studiengang Variante Profil Empf. Beginn 3 Dauer Bindung 4
Interdisciplinary Medical Sciences / Bachelor of Science [FsB vom 15.12.2021 mit Berichtigung vom 01.04.2022] 1-Fach (fw) Technologische Transformation in der Medizin 4. ein Semes­ter Pflicht
Medizin / Staatsprüfung [Studien- und Prüfungsordnung vom 15.02.2021 mit Änderung vom 15.12.2021] Technologische Transformation in der Medizin 5. ein Semes­ter Pflicht

Automatische Vollständigkeitsprüfung

In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.


Legende

1
Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
2
LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
3
Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
4
Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe Navigation).
5
Workload (Kontaktzeit + Selbststudium)
SL
Studienleistung
Pr
Prüfung
bPr
Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
uPr
Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.