23948sdkhjf

AI skal forhindre, at børn fødes med oversete misdannelser

Et nyt forskningsprojekt skal forbedre scanningsbilleder og dermed forhindre, at børn bliver født med overset misdannelser

Det er utroligt svært at foretage en ultralydsscanning af en gravid kvindes mave. Og risikoen for træffe en forkert beslutning på baggrund af billederne er betydelig.

Sådan lyder det i en pressemeddelelse fra Innovationsfonden.

De foreløbige resultater af et forskningsprojekt ledet af Aasa Feragen, professor ved DTU, viser, at kunstig intelligens kan gøre scanninger langt mere præcise.

- Vi er i den helt særlige situation i Danmark i forhold til andre lande, at vi råder over store mængder af sundhedsdata, og baseret på dem kan vi udvikle forklarlig kunstig intelligens, der kan give klinikerne feedback, når de uddanner sig på hospitalernes træningsklinikker, udtaler Aasa Feragen.

Samarbejde

Forskningsprojektet er en del af DIREC, som er et samarbejde mellem syv danske universiteter. Derudover skal den kunstige intelligens også testes på Rigshospitalet

- I forskningsverdenen bliver vi ikke altid oplært til at tænke over, hvordan vi får vores forskning ud at leve i den virkelige verden. Netop derfor er dette samarbejde spændende, hvor vi prøver at få teknikkerne udbredt, og at det bliver implementeret i de klinikker, der foretager ultralydsscanninger, udtaler Aasa Feragen.

Hun er netop blev udpeget som en af Innovationfondens fire nye Innowomen, som er en strategi for at styrke kønsdiversiteten i det danske samfund. Innowomen har eksisteret siden 2018.

- Det, der driver mig, er min forskning, og jeg har indtil i dag ikke overvejet at blive selvstændig. Men det er meget spændende at lære mere om, hvad der skal til for at få forskning ud at leve i virkeligheden. Jeg glæder mig meget til at møde de andre kvinder og høre om deres erfaringer. Jeg vil jeg også gerne være med til at bidrage med min viden om, hvordan vi undgår, at algoritmer kan have uhensigtsmæssige bias.

Kommenter artiklen
Udvalgte artikler

Nyhedsbreve

Send til en kollega

0.062