Das von der Spicetech GmbH entwickelte KI-Validierungssystem VALICY ist nicht nur zur Validierung externer KI-Systeme im Einsatz, sondern nun auch zur Früherkennung von Skoliose. 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 ist von Vitarex Studio Hungary ein KI-System entwickelt und angeboten worden. Skoliose soll so noch früher erkannt und behandelt werden. 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 , die im Einsatz zur Früherkennung von Skoliose per VALICY arbeitet, von den 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. Auch Sonneneinstrahlung oder ein zu niedriger Kontrast zur Wand im Hintergrund sind unvorteilhaft. 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. Es verwendet das GIT-Repository zur Python-basierten VALICY-Integration VALICY-API-Interface, 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. Es kommt vor, dass die Keypoints der analysierten Personen nicht mehr richtig oder nicht zuverlässig genug ermittelt sind. Mit dem Wissen definiert Vitarex neue von VALICY detektierte Referenzfälle für die nächste Entwicklungsstufe. Hier ist das Wissen über jenen Bereich, in dem VALICY mit hoher Sicherheit keine Fehlfunktion erwartet von möglichen Fehlerfällen gut getrennt. Im Betrieb wird das System also den Anwender bereits vor dem Eintreten von Fehlern warnen. Dies wird die Aussagefähigkeit reduzieren bzw. eine Fehlanalyse wahrscheinlicher.