Erklärbare KI in kontinuierlich lernenden Systemen für Herzinsuffizienz

EXPLAIN-HF zielt darauf ab, erklärbare KI-Modelle (XAI) zu entwickeln, die die Diagnose und Prognose von Herzinsuffizienz verbessern, mit besonderem Fokus auf die rechtsventrikuläre Dysfunktion. Unter Nutzung großer multimodaler Kohorten wie der UK Biobank sowie umfangreicher klinischer Bildgebungsdatensätze des DHZC sollen Mechanismen, Risiken und Prädiktoren des Krankheitsverlaufs identifiziert werden. Die Modelle werden für den routinemäßigen klinischen Einsatz angepasst und in ein kontinuierlich lernendes System integriert, das sich mit realen Patientendaten fortlaufend aktualisiert und verbessert. Das Projekt liefert letztlich interpretierbare, robuste KI-Werkzeuge zur Unterstützung klinischer Entscheidungsprozesse in der kardiovaskulären Medizin.