Wissenschaft trifft Mediendesign in einem interdisziplinären Pilotprojekt zur Stärkung des Austauschs über Anwendungen von Künstlicher Intelligenz
Wie kann KI die Auswahl passender Medikamente unterstützen, medizinische Diagnosen effizienter machen oder auch in der Analyse von MRT-Aufnahmen helfen? Technologien, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, gewinnen zunehmend Einfluss in verschiedenen Bereichen der medizinischen Forschung und Praxis – und werden für die Gesellschaft immer relevanter.
Mit dem Praxiskurs Science Animated hat das RHET AI Center in Zusammenarbeit mit Partnern aus Medizin und Animationsforschung eine fachübergreifende Lehrkooperation entwickelt, um an genau dieser Stelle anzusetzen. Ein Semester lang arbeiteten insgesamt zehn Studierende aus den Bereichen Medizin, Biologie, Medienwissenschaft und Rhetorik in interdisziplinäre Teams zusammen. Das gemeinsame Ziel: Die eigenen Fähigkeiten in visueller Wissenschaftskommunikation stärken – und den Diskurs zu Anwendungen von KI mit anschaulichen Videos unterstützen! Als Ergebnis sind vier englischsprachige Erklärvideos rund um das Thema "KI in der Medizin" entstanden.
Die Erklärvideos
Bei der Entwicklung der animierten Erklärvideos gaben begleitende Workshops und Peer-Feedback-Elemente dem Gestaltungsprozess ein strukturierendes Gerüst. In der konkreten Fokussierung, künstlerischen Ausgestaltung und Zielgruppenwahl waren die Studierendenteams allerdings völlig frei. Während sich ein Team etwa in der Konzeption zum Ziel setzte, vor allem Kinder anzusprechen ("A Voyage Through a Crowded Cell World"), fokussierten andere Teams breitere Adressatenkreise. Aufgrund der internationalen Zusammensetzung des Kurses und der beteiligten ExpertInnen wurden die Videos auf Englisch entwickelt. All dies trug zur Vielfalt der kreativen Prozesse und Ergebnisse bei – und führte zu vier ganz unterschiedlichen Videos:
Which Pill to Choose? How Machine Learning Can Improve Medical Prescriptions
von Felix Freuer / Wiktoria Palka
How Does Distributed Analytics "ork?
von Alexander Flisiak / Aina Segura
A Voyage Through a Crowded Cell World:
How Artifical Intelligence May Support Medical Diagnosis
von Neus Gil Noguera / Kim Benjamin Rösener / Min Zhou
Machine Learning in Radiology:
How Neural Networks Can Help in Analyzing Medical Images
von Dennis Brunnecker / Alexander Kempf
Stärkung des Dialogs zu Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der Medizin
Die von Studierenden entwickelten Erklärvideos verstehen sich als Einladung zum weiteren Austausch – und wollen den Dialog zwischen Wissenschaft und Gesellschaft fördern. Dazu wurden die Videos bereits in vielfältigen Kontexten und Formaten vorgestellt: In einem ersten Schritt waren sie ab Februar 2023 im Rahmen der Ausstellung "Cyber and the City" im Stadtmuseum Tübingen zu sehen. Dort verfolgten sie zusammen mit anderen Ausstellungsstücken das Ziel, Anwendungen von Künstlicher Intelligenz erfahrbar zu machen und einen Raum für Diskussion zu schaffen. In einem weiteren Schritt fanden die Videos auch ihren Weg auf die große Leinwand: Im Rahmen eines Events im Tübinger Kino Arsenal stellten die beteiligten Studierenden und das Kursleitungsteam die Videos im April 2023 vor. Ergänzend zur Präsentation der Erklärvideos gab es hierbei auch Einblicke in den kreativen Prozess hinter den Videos sowie vielfältige Möglichkeiten, sich über das Thema ins Gespräch zu kommen und mitzudiskutieren.
Direkte Bezüge zu aktueller Forschung: Unterstützung durch vier Fach-ExpertInnen
Um unmittelbare Bezüge zu aktuellen Forschungsthemen herzustellen, haben vier FachexpertInnen, die zu Anwendungen von KI in der Medizin forschen, den beteiligten Studierenden zum Kursstart Kernaspekte ihrer Arbeit präsentiert. Diese Impulse bildeten den Ausgangspunkt, von dem aus die Studierenden in interdisziplinären Teams ihre jeweiligen Erklärvideos entwickelten. Die vier FachexpertInnen standen den Studierenden auch im weiteren Verlauf ergänzend zur Kursleitung beratend bei der Gestaltung der Videos zur Seite:
- Dr. Stephanie Biergans
(Medizinisches Datenintegrationszentrum, Universitätsklinikum Tübingen):
Data Management & Distributed Analytics
- Prof. Dr. med. Sergios Gatidis
(Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Tübingen):
Deep Learning in Medical Imaging
- Dr. med. Alexander Tolios
(Medizinische Universität, Wien):
AI Modelling in (Pre)Clinical Settings
- Prof. Dr. Manfred Claassen
(Klinische Bioinformatik, Innere Medizin I, Universitätsklinikum Tübingen):
Machine Learning in Translational Single-Cell Biology
Ausgangspunkt: Eine (Lehr-)Kooperation zwischen Rhetorik und Medizin
Der Praxiskurs war Teil der seit dem Sommersemester 2021 von Michael Pelzer (Forschungszentrum für Wissenschaftskommunikation) und PD Dr. Markus Löffler (Universitätsklinikum Tübingen) in fachübergreifender Kooperation angebotenen Seminarreihe Visuelle Wissenschaftskommunikation in der Medizin. Das im Rahmen dieser Seminarreihe entwickelte interdisziplinäre Lehr- und Kompetenzbildungskonzept bildete das Grundgerüst des Kurses.
Mit Blick auf die konkrete Ausbildung der Studierenden im Bereich der Erstellung von Erklärvideos wurde das Kursleitungsteam durch Naima Alam (Institut für Medienwissenschaft) ergänzt und unterstützt, die ihre große Expertise im Bereich der Animationsfilmgestaltung einbrachte. Als Expertin für den Themenbereich Machine Learning war in der ersten Semesterhälfte zudem Alexandra Geßner (Machine Learning ⇌ Science Colaboratory) beteiligt – und lieferte wertvolle Einsichten und Hinweise zum fachlichen Hintergrund.
