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2-2023

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Fachzeitschrift für Medizintechnik-Produktion, Entwicklung, Distribution und Qualitätsmanagement

Software Bild 4: Ablauf

Software Bild 4: Ablauf Training, Evaluation und Validierung Parameter. Mit Parameter-Tuning kann die optimale Einstellung dieser Parameter automatisch ermittelt werden. Dabei wird pro Parameter Kombination ein Modell trainiert und validiert. Das Modell mit der besten Performance hat somit die optimalsten Parameter. Oversampling-Methoden Aufgrund einer großen Klassenungleichheit in den Daten werden zusätzlich verschiedene Oversampling-Methoden zur Verbesserung der Performance eingesetzt. Mit Methoden wie Random Oversampling oder SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) werden die Minderheitsklassen auf verschiedene Arten vergrößert und sollen so stärker gewichtet werden. Diese beiden Methoden werden vorgängig zum Parameter-Tuning angewendet. Es hat sich gezeigt, dass der Random Forest unter Anwendung von SMOTE in dieser Anwendung die beste Performance erreicht. Die Qualität des Modells wird mit dem F1-Score gemessen. Der F1-Score ignoriert die Klassenungleichgewichte und ist für diesen Fall gut geeignet. Das finale Modell erreicht einen F1-Score von 82 % auf den Testdaten. Basierend auf dem kleinen Datensatz ist dies bereits ein gutes Ergebnis. Die Auswertung zeigt, dass vor allem LFAs mit extremen Störungsfällen zuverlässig und richtig klassifiziert werden. Mit zusätzlichen Daten könnte die Performance des Modells gesteigert und somit Grenzfälle besser trainiert werden. Machine Learning im Medizinbereich Damit das evaluierte Modell auf einem Medizingerät eingesetzt werden kann, gilt es einige regulatorische Anforderungen und allgemeine Normen zu beachten. In der traditionellen Entwicklung einer Software bzw. eines Programmes wird eine gewünschte Berechnung oder ein Problem von einer Person gelöst und ein entsprechender Code implementiert. Dieses Vorgehen zur Problemlösung und Entwicklung eines Programmes verläuft nach einem definierten Prozess. Ist das Programm für den Betrieb freigegeben, kann es auf der Zielplattform eingesetzt werden und eine bestimmte Eingabe führt zu einem erwarteten Ergebnis. Durch den Einsatz von Machine Learning verändert sich dieser Ablauf. Eine Berechnung oder ein Problem wird neu durch einen Machine-Learning- Algorithmus gelöst. Das daraus resultierende Modell wird dann auf der Zielplattform eingesetzt und kann Vorhersagen treffen. Traditionelle vs. Machine Learning Entwicklung Bild 5 vergleicht die traditionelle Entwicklung mit der Machine Learning Entwicklung. Aktuell existieren keine Gesetze und harmonisierte Normen, welche den Einsatz von künstlicher Intelligenz bzw. Machine Learning in Medizinprodukten regulieren. Es ist deshalb wichtig die allgemeinen Normen und Best Practices einzuhalten. Trotz der nicht existierenden Normen für den Einsatz von Machine Learning in Medizinprodukten müssen die bestehenden regulatorischen Anforderungen wie die MDR und IVDR erfüllt werden. [2] Zusammenfassung Bereits heute wird künstliche Intelligenz in Medizinprodukten für Diagnosen eingesetzt und wird in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen. Durch die Integration des erstellten Modells auf einem optischen Messsystem können Messergebnisse von Blutproben verbessert werden indem störbehaftete Messungen zuverlässiger erkannt werden können. Quellen [1] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pmc/articles/PMC4986465/ [2] Johner Institut, Seminar „KI- Anwendungen gesetzeskonform entwickeln“ ◄ Bild 5: Traditionelle vs. Machine Learning Entwicklung 16 meditronic-journal 2/2023

Im Verbund mit GESTALTEN SIE DIE ZUKUNFT DER MEDIZINTECHNIK 23. _ 25.5.2023 Nürnberg, Germany 2023 DIE MESSE FÜR MACHER UND ENTSCHEIDER Die MedtecLIVE with T4M ist die zentrale Fachmesse für Medizintechnik in Europa – und noch viel mehr. Hier wird Ihre Branche zum Erlebnis, Wissen lebendig, es werden Trends besetzt und Innovationen greifbar. Im Fokus: Der gesamte Herstellungsprozess der Medizintechnik – von der Idee zur Produktion. Treffen Sie Produktentwickler und Einkäufer der Inverkehrbringer und OEMs. ÜBERZEUGEN SIE SICH SELBST! Ideelle Träger Sichern Sie sich jetzt Ihr Ticket: medteclive.com/besuchen meditronic-journal 2/2023 17

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