Dieses Projekt präsentiert eine interaktive Digital-Twin-Anwendung, die Kindern die Konzepte der künstlichen Intelligenz, der Entscheidungsfindung und der Kausalität näherbringen soll. Anhand eines spannenden medizinischen Szenarios erkunden die Nutzer, wie KI-Systeme Empfehlungen aussprechen und wo sie versagen können, wenn sie sich ausschließlich auf Korrelationen statt auf echte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge stützen.
Im Mittelpunkt der Erfahrung steht eine virtuelle Patientin namens Elena, deren Behandlung vom Verständnis verborgener kausaler Faktoren in medizinischen Daten abhängt. Die Teilnehmer sind eingeladen, ihren Fall zu untersuchen, irreführende Muster zu identifizieren und der KI beizubringen, bessere Entscheidungen zu treffen. Indem abstrakte KI-Konzepte in eine greifbare, spielerische Erfahrung umgewandelt werden, fördert die Anwendung kritisches Denken und das Bewusstsein für die Grenzen und das Potenzial von KI in der Medizin.
Die Installation wurde speziell für die Einbindung der Öffentlichkeit im Rahmen einer mobilen Ausstellung konzipiert, um komplexe wissenschaftliche Ideen einem breiten, jüngeren Publikum zugänglich zu machen.
Mehr Infos zur MS Wissenschaft gibt es unter https://ms-wissenschaft.de.
Kooperationspartner
- Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM), Universitätsmedizin Essen
- Lisle Faray de Paiva, Dr Osman Mian, Gijs Luijten, Ana Sofia Santos, Dr Julian Friedrich, Prof. Jens Kleesiek and Prof. Jan Egger
- Institut für Machine Learning und Artificial Intelligence (LAMARR), TU Dortmund
- Prof. Michael Kamp, Max Waidhas, Michel Eisenberg, Ann-Kathrin Oster
