Bilderkennungsverfahren können bei Heranwachsenden anhand der Koordinaten von Keypoints (charakteristische Punkte des Skeletts), eine sog. Pose-Estimation durchführen. Die Bewertung der Lage der Keypoints zueinander erlaubt insbesondere eine frühzeitige Diagnose von Skoliose. Genau für diese Bewertung der Keypoints wird von Vitarex Studio Hungary ein KI-System entwickelt und angeboten, um Skoliose noch früher zu erkennen und behandeln zu können. Es handelt sich also um ein System, in dem das Expertenwissen von Orthopäden digital und schnell zum Nutzen des Patienten genutzt werden kann.
Eine zentrale Herausforderung ist es nun, mit der Technologie von Laborbedingungen bei der Bildaufnahme in die reale Welt der Arztpraxis zu gelangen. D.h. von idealen Lichtbedingungen und Kontrast zum Hintergrund zu Realbedingungen mit z.B. schlechter Beleuchtung, Sonneneinstrahlung oder niedrigem Kontrast zur Wand im Hintergrund. Herausforderung ist hier also, zu identifizieren, unter welchen realen ambienten Randbedingungen bei der Bildaufnahme die KI beginnt schlechtere und schließlich auch falsche Bewertungen vorzunehmen.
Dieser Herausforderung ist Vitarex nun erstmals mit der Unterstützung von VALICY begegnet. Was ist dafür technisch notwendig gewesen? Vitarex hat die VALICY REST-API in den Erprobungsprozess integriert. Dabei wurde das GIT-Repository zur Python-basierten VALICY-Integration VALICY-API-Interface verwendet, was eine für Data-Scientists intuitive Verwendung von DataFrames als Datenstrukturen erlaubt. VALICY hat also nach ca. 2h Integrations-Aufwand der KI Validerungsanwendung mithilfe seines KI-Evolutionsverfahrens den komplexen Parameterraum der realen ambienten Bedingungen effizient abgetastet und die Grenzen der KI zur Pose Estimation erfolgreich identifiziert.
Was macht nun Vitarex mit dem Ergebnis?
Die Ergebnisse zeigen bereits klar Bereiche auf, in denen die Bilderkennung versagt, bzw. die Keypoints der analysierten Personen nicht mehr richtig oder nicht zuverlässig genug ermitteln konnte. Mit dem Wissen definiert Vitarex zum einen neue von VALICY detektierte Referenzfälle für die nächste Entwicklungsstufe. Zum anderen wird das Wissen über jenen Bereich, in dem VALICY mit hoher Sicherheit keine Fehlfunktion erwartet von möglichen Fehlerfällen gut getrennt werden. D.h. im Betrieb kann das System den Anwender bereits vor dem Eintreten von Fehlern warnen, dass die Aussagefähigkeit reduziert ist bzw. eine Fehlanalyse wahrscheinlich wird.