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Co-design of a trustworthy AI system in healthcare: deep learning based skin lesion classifier

  • This paper documents how an ethically aligned co-design methodology ensures trustworthiness in the early design phase of an artificial intelligence (AI) system component for healthcare. The system explains decisions made by deep learning networks analyzing images of skin lesions. The co-design of trustworthy AI developed here used a holistic approach rather than a static ethical checklist and required a multidisciplinary team of experts working with the AI designers and their managers. Ethical, legal, and technical issues potentially arising from the future use of the AI system were investigated. This paper is a first report on co-designing in the early design phase. Our results can also serve as guidance for other early-phase AI-similar tool developments.

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Verfasserangaben:Roberto V. Zicari, Sheraz Ahmed, Julia Amann, Stephan Alexander Braun, John Brodersen, Frédérick Bruneault, James Brusseau, Erik Campano, Megan Coffee, Andreas Dengel, Boris Düdder, Alessio Gallucci, Thomas Krendl Gilbert, Philippe Gottfrois, Emmanuel Goffi, Christoffer Bjerre HaaseORCiD, Thilo Hagendorff, Eleanore Hickman, Elisabeth Hildt, Sune Holm, Pedro Kringen, Ulrich Kühne, Adriano Lucieri, Vince Istvan Madai, Pedro A. Moreno-Sánchez, Oriana Medlicott, Matiss Ozols, Eberhard SchnebelORCiDGND, Andy Spezzatti, Jesmin Jahan Tithi, Steven Umbrello, Dennis Vetter, Holger Volland, Magnus Westerlund, Renee Wurth
URN:urn:nbn:de:hebis:30:3-618206
DOI:https://doi.org/10.3389/fhumd.2021.688152
ISSN:2673-2726
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Frontiers in human dynamics
Verlag:Frontiers Media
Verlagsort:Lausanne
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):13.07.2021
Datum der Erstveröffentlichung:13.07.2021
Veröffentlichende Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Datum der Freischaltung:26.07.2021
Freies Schlagwort / Tag:Z-inspection; artificial intelligence; ethical co-design; ethics; healthcare; malignant melanoma; trustworthy AI; trustworthy AI Co-design
Jahrgang:3
Ausgabe / Heft:art. 688152
Seitenzahl:20
Erste Seite:1
Letzte Seite:20
HeBIS-PPN:484660950
Institute:Informatik und Mathematik / Informatik
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Sammlungen:Universitätspublikationen
Open-Access-Publikationsfonds:Informatik und Mathematik
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