Wissenschaftliche Leiterin unseres Projekts. Leiterin der Forschungsgruppe „Cognition & Gender“ an der Universität Münster, Institut für Klinische Radiologie. 2016 bis 2019 Präsidentin des Weltärztinnenbundes

„Fragen, ob autonome KI- Systeme auf Eingriffe des Menschen in Abhängigkeit des Geschlechts unterschiedlich reagieren und KI-Entscheidungen davon beeinflusst werden, müssen dringend untersucht werden! Dazu gibt es keine belastbaren Forschungsergebnisse, sind aber nötig, um nicht nur die Akzeptanz für KI-Systeme zu erhöhen, sondern um sie auch möglichst sicher zu gestalten."

Institute of Neuroscience and Medicine, Brain and Behaviour (INM-7), Forschungszentrum Jülich

„Neue Forschungsergebnisse zu Geschlechtsunterschieden in der strukturellen und funktionellen Organisation des menschlichen Gehirns belegen, dass ein klarer sexueller Dimorphismus des Gehirns nicht existiert. Dennoch sind Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) in der Lage, das Geschlecht anhand von Bildgebungsdaten mit hoher Genauigkeit zu klassifizieren, was die Notwendigkeit der Berücksichtigung geschlechtsspezifische Aspekte bei der Interaktion von Mensch und KI belegt. Andererseits werden geschlechtsspezifische Biases, die oft schon in den verwendeten Datensätzen vorliegen, beim Einsatz neuartiger Instrumente des ML in neurowissenschaftlicher Grundlagenforschung und Translation oft nur unzureichend berücksichtigt. Darüber hinaus erscheinen mir Berücksichtigung der Geschlechtsidentität zusätzlich zum biologischen Geschlecht und die Beachtung des dynamischen Einflusses von Hormonen auf das Gehirn als wichtige Aspekte bei der Untersuchung der Interaktion von Mensch und Maschine."

Vorsitzende des Bundesverbandes Internetmedizin, Governmental Affairs Specialist

„In der Medizin beruhen viele Entscheidungen auf Wissen über ähnliche Fälle und Erkennen von Mustern – das sind die Stärken der Künstlicher Intelligenz. Ihr Einsatz in Diagnose und Therapie ist sinnvoll und notwendig, um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken. Schon heute kommt KI in Form unterstützender Systeme an vielen Stellen zum Einsatz: Symptombewertung, Bildanalyse, Hilfestellungen in robotischen OP-Systemen und viele mehr. Diese KI lernen auf der Grundlage vorhandener Daten – mit all ihren Fehlern, auch wenn wir sie auf der Höhe der Zeit programmieren.

Die Europäische Union plant Künstliche Intelligenz zu regulieren, damit sie auf der Basis europäischer Werte eingesetzt wird: mit diskriminierungsfreien Daten und menschlicher Übersicht über die KI. Doch wie genau sehen diskriminierungsfreie Daten aus, wenn wir die verschiedenen Ausprägungen von Erkrankungen bei Frauen und Männern heute noch nicht genau kennen? Wie unterscheiden wir zwischen Fällen, in denen der Geschlechterunterschied relevant ist (zum Beispiel Symptome von Herzinfarkt) und solchen, in denen er bestehende Unterschiede zementiert (eine wichtige Eigenschaft für Führungspositionen scheint männlich“ zu sein)? Und wie bilden wir diesen Anspruch in der Regulierung umsetzbar ab?"

Als Doktorandin bei Prof. Dr. Ute Schmid forscht sie seit 2022 im Projekt PainFaceReader, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft unterstützt wird. Dabei befasst sie sich insbesondere mit Nutzer/innenzentrierter Erklärbarkeit für KI-gestützte medizinische Entscheidungen.

„In einem kleinen Forschungsprojekt, das darauf abzielte, Gesichtsausdrücke zu klinischen Diagnosezwecken automatisiert zu erkennen (Schmerz- und Emotionserkennung für Patient/innen, die sich selbst nicht artikulieren können), haben meine Kolleginnen und ich uns einmal gezielt damit befasst, inwieweit sich das Geschlecht von Personen auf die Erkennung von Gesichtsausdrücken auswirkt. Dabei zeigte sich unter anderem, dass Gesichtsausdrücke bei Frauen weniger gut erkannt wurden, wenn diese in der Menge an Daten, aus denen das maschinelle Lernverfahren generalisiert hat, seltener vertreten waren. Für Männer fiel eine Ungleichverteilung weniger ins Gewicht. Dieses Phänomen lässt sich auch auf andere medizinische Fragestellungen übertragen: Wie erkenne ich einen Herzinfarkt bei Frauen und Männern? Habe ich vergleichbar viele Daten für alle Gruppen? Welche Merkmale treten verstärkt individuell auf, welche im Allgemeinen?

Um KI möglichst robust gegen solche Probleme zu machen, brauchen wir nicht nur repräsentative Daten, sondern auch Methoden, mit denen wir Entscheidungen bereits während dem Entwicklungsprozess nachvollziehen und präventiv steuern können, sogenannte Methoden des erklärbaren und interaktiven maschinellen Lernens. Meiner Meinung nach bilden solche Methoden die Grundlage für eine personalisierte KI-basierte Unterstützung in der Medizin."

Consultant und Data Scientist bei Lufthansa Industry Solutions, Norderstedt

KI ist eine Querschnittstechnologie. Sie ist in allen Branchen enthalten und in fast alle Lebensbereiche eingedrungen. Unsere Gesellschaft und unsere Welt sind divers. Daher benötigen wir eine Technologie, die diese Diversität nutzt, unterstützt und noch bestärkt. Und KI bietet das. Denn obwohl wir eine sehr diverse Gesellschaft sind, haben wir viele gesellschaftliche Probleme. Wir haben zum Beispiel Bias, also Verzerrungen. Je nachdem wie eine KI gefüttert wird, kann dieser Bias verstärkt werden. Und die Leidtragenden sind – wie so oft –Minderheiten oder unterrepräsentierte Gruppen. KI zeigt uns unsere gesellschaftlichen Probleme auf. Das ist zwar angsteinflößend, aber auch faszinsmallierend.

Ich bin ehrenamtlich in der Community „Women in AI“ tätig – da geht es vor allem um das Empowerment von Frauen, die in der Branche Fuß fassen wollen oder die schon Expertinnen im Bereich KI sind, denen aber einfach die Sichtbarkeit fehlt. Diesen Frauen bietet die Community eine Plattform. Zudem bin ich im Bereich Mentoring unterwegs, bei Schulklassen oder Quereinsteiger:innen im Bereich IT. Ich möchte aber nicht per se nur Frauen unterstützen – denn es ist genauso wichtig, die andere Seite zu fördern. Leadership ist nicht nur male oder female oder divers – sondern eine Kombination aus allem. Damit es richtig funktioniert, muss es einfach ausbalanciert sein."

Quelle: Lufthansa Industry Solutions

Gründerin „IT’s female“, Steinfurt

Wie bauen wir Hürden ab im Dreieck Frau – Technik – Arbeitswelt?

Leider sind hier in Deutschland Frauen in den Bereichen Technik und Informatik immer noch stark unterrepräsentiert. Die KI ist eine Schlüsseltechnologie: Mensch und Technik sind in der Zukunft nicht mehr so einfach getrennt zu betrachten.

Viele Frauen, mit denen ich spreche, wollen mit Menschen arbeiten, haben hingegen Respekt vor der Technik und misstrauen ihr oft. Es ist wichtig, dass Frauen verstehen, dass sie Technik und KI mitgestalten können und meines Erachtens auch müssen, damit Frauen korrekt repräsentiert und berücksichtigt werden. In der Arbeitswelt der Frauen ist es wichtig, das Zusammenspiel von Mensch und Technik richtig zu gestalten, so dass die Qualität verbessert und gleichzeitig die Menschlichkeit erhalten wird. Die Ideen dazu können die Frauen selbst liefern! Ich bin aktiv im Verein Women in Tech e.V., um Frauen in technischen Berufen zu bestärken und zu mehr Sichtbarkeit zu verhelfen.

Mir selbst ist es ein wichtiges Anliegen, Vorurteile früh zu beseitigen.

Deshalb arbeite ich in meinen Kursen mit Mädchen schon ab 6 Jahren gemeinsam mit ihren Müttern, um in zwei Generationen simultan die Hemmschwelle zu senken, sich mit dem Thema Programmierung zu beschäftigen. Denn wir brauchen den weiblichen Aspekt in den Daten und in den Anwendungen.

Beratung, Storytelling und Projektmarketing, „aufgewachsen in der IT…“

Als Unternehmerin mit einem ausgeprägten Bewusstsein für Diversity ist es für mich von großer Bedeutung, mich für die geschlechtersensible Medizin zu interessieren. Nicht zuletzt auch, weil es mir als Frau ein besseres Verständnis meiner eigenen Gesundheit ermöglicht.

Ich interessiere mich insbesondere für die Präventionsaspekte der Gendermedizin, da ich davon überzeugt bin, dass eine gezielte Prävention eine wesentliche Rolle bei der Erhaltung der Gesundheit spielt. Das Leben von Frauen ist oft vielfältiger als das der Männer, weil Frauen nach wie vor die unterschiedlichen Lebensbereiche mehr miteinander verbinden als Männer. Insgesamt glaube ich, dass Gendermedizin, als ein Schritt hin zur individualisierten Medizin, eine wichtige Rolle dabei spielen kann, eine gerechtere und bessere Gesundheitsversorgung für alle Menschen zu schaffen, unabhängig von ihrem Geschlecht. Durch die Beschäftigung mit dieser Thematik können wir dazu beitragen, die medizinische Forschung und Praxis weiterzuentwickeln und die Gesundheitsversorgung für alle Menschen zu verbessern.

Gründerin der Initiative #EqualHealthcare, Initiatorin des MUK Unternehmer-Kreises

Ich freue mich sehr, an dieser Tagung teilnehmen zu können, weil ich glaube, dass es dringend notwendig ist, das Bewusstsein für eine geschlechtersensible Medizin in der IT-Branche zu schärfen.

Es ist für mich schockierend zu erfahren, dass die Branche immer noch nicht ausreichend sensibilisiert ist und die Auftraggeber diesen wichtigen Aspekt nicht berücksichtigen. Es gibt viele Gesundheitsprojekte, die Daten erheben, ohne dass diese geschlechterdifferenziert, erhoben und ausgewertet werden.

Im Rahmen von KI-Projekten ist es wichtig, Modelle und Algorithmen zu bauen, die geschlechtsspezifische Unterschiede berücksichtigen. Die meisten Projekte orientieren sich immer noch an der Norm "Mann", sowohl in Bezug auf die Themen, die behandelt werden, als auch in Bezug auf die Art und Weise, wie sie entwickelt werden.

Ich denke, dass eine der größten Herausforderungen darin besteht, herauszufinden, wie Projekte durchgeführt werden können, die diese geschlechtsspezifischen Unterschiede in all ihren Facetten berücksichtigen. Mein Ziel ist es, anhand konkreter Projekte Best Practices zu entwickeln und die Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit solcher Projekte aufzuzeigen. Um das zu erreichen, brauche ich die Fachkompetenz der Expert/innen aus der Gesundheitsbranche.

Ich hoffe, dass diese Konferenz dazu beiträgt, eine Diskussion in Gang zu setzen, und dass wir gemeinsam Lösungen finden, um diese wichtige Lücke in der IT-Branche zu schließen.

Managerin

Es gibt viele Gründe, warum ich mich für KI interessiere. Zum einen ist es die Faszination für Technologie, da KI eine der aufregendsten und schnell wachsenden Technologien unserer Zeit ist und viele Möglichkeiten für Innovationen und Fortschritte bietet. Die Branche wächst schnell und bietet zahlreiche berufliche Perspektiven, um in der KI-Branche tätig zu sein. Des Weiteren hat KI auch Auswirkungen auf die Gesellschaft. Zum Beispiel kann sie dazu beitragen, das Gesundheitswesen zu verbessern, Bildung zugänglicher zu machen und Umweltprobleme zu lösen. KI eröffnet auch neue Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung in vielen Bereichen, von der Medizin bis zur Raumfahrt. Ein Interesse an KI kann dazu beitragen, sich für eine bessere Zukunft einzusetzen, indem neue Möglichkeiten erkannt und genutzt werden.