AI-basiertes SMART-Mikroskop für die Augenchirurgie

Dreidimensionales optisches Kohärenztomographie-Bild einer Pinzette auf der Netzhaut während einer Augenoperation. (Quelle: Carl Zeiss Meditec AG)

AI-basiertes SMART-Mikroskop für die Augenchirurgie

In den vergangenen 60 Jahren wurden optische Mikroskope für die Augenchirurgie erfolgreich angewendet.
Mit digitaler Visualisierung und künstlicher Intelligenz (KI) findet jetzt ein Paradigmenwechsel statt. Ziel dieses
Projekts ist es, neue Möglichkeiten zu erforschen, die KI für bessere Augenchirurgie-Mikroskope bietet.

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Projekte im normalen Entscheidungsverfahren

2025

KI-gestützte juristische Bewertung und Korrektur deutscher Arbeitsvertragsklauseln ─ KIBeKodA

Ziel des Projekts ist der Entwurf, die Implementierung, sowie die technische und ökonomische Evaluation eines Systems zur KI-gestützten juristischen Bewertung und Korrektur von Klauseln aus deutschsprachigen Arbeitsverträgen. Zu diesem Zweck soll ein Demonstrator eines KI-Systems entstehen, der deutschsprachige Arbeitsverträge hinsichtlich ihrer rechtlichen Zulässigkeit bewertet und anschließend Korrekturvorschläge für problematische Klauseln gibt. Dabei analysiert die KI zunächst den Vertrag und markiert problematische Klauseln mittels Ampelsystem. Diese Ergebnisse dienen als erster Entwurf und werden anschließend von einem Juristen geprüft. Im Anschluss erstellt das System Korrekturvorschläge für problematische Klauseln, mit welchen ein Anwalt dann eine überarbeitete Vertragsfassung erstellt. Das Projekt soll zeigen, dass KI sicher eingesetzt werden kann, um professionelle Vertragsprüfung zu beschleunigen und durch geringere Kosten für mehr Menschen zugänglich zu machen.

Digitalisierung

Projekte im normalen Entscheidungsverfahren

2025

Die nächste Generation der personalisierten Diagnostik mit KI und NMR ─ Deep Health

Im Rahmen des Projekts werden die Fortschritte der Kernspinresonanz (NMR) und künstlichen Intelligenz kombiniert, um auf Basis von individuellen Stoffwechselprofilen aus Blutproben Gesundheitszustände und Krankheitsrisiken zu identifizieren. Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Entwicklung eines KI-Basismodells, das die komplexen Muster und Strukturen von NMR-Spektren menschlicher Blutproben versteht. Um dies zu erreichen, wird das Basismodell zunächst mit einer großen Menge an nicht-gelabelten NMR-Daten trainiert. Anschließend erfolgt ein Finetuning, bei dem das Modell gezielt für spezifische Aufgaben nachtrainiert wird, wie etwa die Quantifizierung von Substanzen in Blutproben oder die Extraktion von Gesundheitsinformationen. Damit eröffnet das KI-Basismodell vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitsmonitoring bzw. der personalisierten Medizin.

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Aktueller Jahresbericht 2023

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