Schweizer KI-Datenbank für Gesundheitsdaten gefordert

Wenn es um die Künstliche Intelligenz (KI) geht, findet die Schweizerischen Akademie der Technischen Wissenschaften (SATW) deutliche Worte: «Die Schweiz riskiert den Anschluss zu verlieren.» Damit das nicht eintreten soll, stellte sie mehrere Empfehlungen für eine Schweizer Strategie zur KI auf und veröffentlichte diese in einem Whitepaper.

Eine Empfehlung ist dabei der Aufbau einer nationalen Datenplattform, welche die Grundlage für KI-Systeme bietet. Diese soll als Gegenentwurf für die «US-Datenkrake» dienen. Der SATW schwebt eine genossenschaftliche Plattform vor, in der die Schweizer Bevölkerung ihre Gesundheitsdaten speichern und zum Wohle der Gesellschaft teilen kann. Ein Anwendungsbereich dieser Gesundheitsdaten wäre die medizinische Forschung.

Wer diese heiklen Daten offenbart, müsse jederzeit volle Kontrolle und Transparenz haben, schreibt die SATW. Im Gespräch mit der Nachrichtenagentur Keystone-SDA betont der SATW-Leiter für KI, Manuel Kugler: «Individuelle finanzielle Entschädigungen würden hier Fehlanreize schaffen und sind nicht vorgesehen.» Die Teilnehmer kontrollieren aber die Führung und Investition der Einnahmen der Genossenschaft.

Blindes Vertrauen in die KI hat die Akademie aber nicht. Als noch ungelöste Herausforderung bezeichnen die Wissenschaftler den Nachweis, ob Künstliche Intelligenz bei der medizinischen Diagnose eine garantierte Qualität erbringt. Die SATW fordert darum verstärkte Anstrengungen in der Forschung. In den Informatiklehrgängen müsse das nötige Know-how vermehrt vermittelt werden.

Bisher mangle es in der Schweiz an einer nationalen KI-Strategie. Andere Länder sind gemäss SATW in dieser Hinsicht schon weiter. Eine Umfrage des Staatssekretariats für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI) habe im Juli die Resultate einer Umfrage bei 150 Institutionen und Forschenden publiziert. Demnach erachten die Befragten es als sehr wichtig, dass sich die Schweiz unter anderem eine nationale KI-Strategie erstellt.

Zu den Autoren der Empfehlungen zählen unter anderem Professor Hervé Bourlard, Direktor von Idiap Research Institute in Martigny VS und Professor Joachim Buhmann vom Institut für Maschinelles Lernen an der ETH Zürich