KI News: Kurz und klar.

In der maxillofazialen Pathologie ist die Entwicklung von KI‑gestützten Diagnostiksystemen stark von strukturierten, multimodalen Datensätzen abhängig. Bisher verfügten die vorhandenen Ressourcen nur über begrenzte Abdeckung von Ameloblastomen und fehlten die einheitlichen Formate, die für eine direkte Modell‑Trainierung erforderlich sind.

In der Onkologie bleibt die präzise Vorhersage von Überlebenszeiten ein zentrales Problem. Mit dem Aufkommen umfangreicher multimodaler Datensätze – von klinischen Variablen bis hin zu Computertomographie‑Bildern – wird die Notwendigkeit für transparente Modelle immer dringlicher. Ein neues, interpretierbares KI‑Framework namens MultiFIX adressiert diese Herausforderung, indem es die Analyse von Überlebensdaten automatisiert und gleichzeitig verständlich macht.

In der Verstärkungs­lern‑Forschung mit menschlichem Feedback (RLHF) können Belohnungsmodelle vorhandene Vorurteile in multimodalen Datensätzen verstärken. Das führt zu fehlerhaften Belohnungs­signalen und einer geringeren Fairness der optimierten Agenten. Um diesem Problem entgegenzuwirken, hat ein internationales Forschungsteam ein neues, kontrafaktisches Belohnungsmodell entwickelt, das auf kausaler Inferenz und multimodaler Repräsentations­Lern­technik basiert.