Von Schlaglocherkennung bis Röntgenbild-Analyse: Was KI in der Praxis leisten kann

Berlin, 17. Februar  2020

Alle reden über Künstliche Intelligenz und Datenanalyse – aber vielen Unternehmen fehlt es an Ideen, wie sie die Technologien einsetzen können. Der Digitalverband Bitkom hat deshalb in einem jetzt veröffentlichten Leitfaden zwölf konkrete Anwendungsbeispiele für KI und Big-Data in der Industrie zusammengestellt, die im vergangenen Jahr auf dem Big-Data.AI Summit des Bitkom vorgestellt wurden.

„Die öffentliche Debatte über KI und Big Data ist viel zu häufig von Science-Fiction-Szenarien geprägt, die wenig Relevanz für das Alltagsgeschäft von Unternehmen haben“, sagt Nabil Alsabah, Bereichsleiter Künstliche Intelligenz und Big-Data.AI Summit beim Bitkom. „Der Leitfaden trägt Beispiele aus ganz verschiedenen Branchen zusammen, die zeigen, wie diese innovative Technologien eingesetzt werden können, um ganz konkret die Ergebnisse zu verbessern oder den Ressourcenverbrauch zu reduzieren.“

Der Leitfaden „Konkrete Anwendungsfälle von KI & Big-Data in der Industrie“ stellt in zwölf Kapiteln unter anderem vor, wie sich Fahrzeugdaten nutzen lassen, um eine Risikoeinschätzung für das individuelle Fahrverhalten zu liefern, aber auch um Schlaglöcher auf einer Karte zu markieren und so die Straßenqualität zu verbessern. In einem anderen Anwendungsfall aus der Mobilität werden mit Hilfe von anonymisierten Smartphone-Daten Bewegungsmuster erstellt, um ideale Standorte für Car-Sharing-Stationen oder E-Auto-Ladestationen zu ermitteln.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten für KI ergeben sich in der Medizin. Der Leitfaden zeigt, wie Künstliche Intelligenz in der Kieferorthopädie bei der sogenannten Kephalometrie genutzt werden kann. Diese ist vor jeder kieferorthopädischen Behandlung, wie etwa einer Zahnspange, vorgeschrieben. Dabei muss ein seitliches Röntgenbild sehr schematisch ausgewertet werden, was rund 10 bis 15 Minuten dauert. Dank KI kann die Bildanalyse in weniger als einer Sekunde erledigt werden – bei weltweit etwa 10 Millionen Kephalometrien pro Jahr sind so gigantische Effizienzsteigerungen möglich. Aber auch in der Onkologie können Datenanalyse und KI helfen: Von der Krebs-Früherkennung, bei der selbst kleinste Veränderungen auf Röntgenaufnahmen und CT-Bildern entdeckt werden, bis hin zur perfekten individuellen Therapie, die auf den aktuellsten Leitlinien basiert.