Gemeinsamer Vortrag "Einführung in die KI: Anomalieerkennung, medizinische Anwendungen, Datenschutz und Ethik" von Marius Kloft und Steffen Reithermann am Universitätsklinikum Düsseldorf (UKD)

• Ort der Veranstaltung: Universitätsklinikum Düsseldorf, Moorenstr. 5, 40225 Düsseldorf

  Datum der Veranstaltung: 06.10.2026

  Kontaktperson: Prof. Dr. Marius Kloft

  

  Vortrag "Einführung in die KI: Anomalieerkennung, medizinische Anwendungen, Datenschutz und Ethik"
  Marius Kloft, Steffen Reithermann @ Universitätsklinikum Düsseldorf (UKD), 06.10.2026

  Zusammenfassung:

  Wir beginnen mit einem Überblick über die Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen an der RPTU Kaiserslautern-Landau,
  deren Forschung Lerntheorie mit Deep Learning verbindet und sich auf Anomalieerkennung und erklärbare KI konzentriert.
  Anschließend veranschaulichen wir den rasanten Fortschritt der KI anhand aktueller Beispiele.
  Diese reichen von Beiträgen zu seit langem bestehenden mathematischen Problemen bis hin zu Studien,
  in denen KI-Systeme bei bestimmten diagnostischen Aufgaben die Leistung von Experten erreichen oder sogar übertreffen.
  Anschließend erläutern wir, wie moderne KI funktioniert, von neuronalen Netzen bis hin zu den heutigen Grundmodellen.
  Dann stellen wir die Anomalieerkennung vor, deren Ziel es ist, zu modellieren, wie „normal“ aussieht, und Abweichungen zu kennzeichnen,
  wodurch sie sich besonders gut für die Medizin eignet, wo abnormale Befunde selten und vielfältig sind.
  Beispiele hierfür sind unsere Arbeiten zur Krebserkennung in der Brust-MRT und in der Histopathologie.
  Wir schließen mit ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekten der medizinischen KI, darunter der Schutz von Patientendaten, Verzerrungen, Erklärbarkeit, menschliche Aufsicht
  sowie Verantwortung bei der klinischen Entscheidungsfindung.

  Biografien:

  Marius Kloft ist Professor für Maschinelles Lernen an der RPTU Kaiserslautern-Landau, Deutschland.
  Er promovierte an der TU Berlin und der UC Berkeley und war zuvor am Courant Institute der NYU, am Memorial Sloan-Kettering Cancer Center,
  an der Humboldt-Universität zu Berlin und an der University of Southern California tätig.
  Er ist assoziiert am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI),
  an der International Max Planck Research School on Trustworthy Computing (IMPRS-TRUST) und bei ELLIS.
  Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf den theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens, der Erkennung tiefer Anomalien und vertrauenswürdiger KI.
  Seine Arbeiten wurden auf führenden Konferenzen wie NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS, AAAI und IJCAI
  sowie in Fachzeitschriften wie den „IEEE Transactions on Information Theory“ und „IEEE TPAMI“ veröffentlicht und wurden rund 15.000 Mal zitiert (h-Index ≈ 50).
  Seine Arbeit „Deep One-Class Classification“ (ICML 2018) wurde 2022 mit dem ANDEA Test-of-Time Award ausgezeichnet.
  Er ist Preisträger des DFG-Emmy-Noether-Nachwuchspreises und des Google Most Influential Papers Award.
  Er leitet mehrere groß angelegte nationale Forschungskonsortien in Deutschland.
  Er ist regelmäßig als (Senior) Area Chair bei bedeutenden internationalen Konferenzen tätig,
  zuletzt im Jahr 2026: AAAI, AISTATS, ICML, ICLR und IJCAI, und ist Action Editor der Fachzeitschrift IEEE TPAMI.

  Steffen Reithermann ist KI-Projektmanager der Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen an der RPTU Kaiserslautern-Landau
  und Geschäftsführer des KI-Projektbüros der KI-Allianz Rheinland-Pfalz.
  Sein Hintergrund in Informatik und KI-Infrastruktur wird durch zusätzliche Ausbildungen
  in den Bereichen Medizin, Datenschutz und rechtliche Aspekte ergänzt.
  Seine Arbeit konzentriert sich auf KI-Forschung und -Transfer, KI-Infrastruktur und -Souveränität
  sowie auf die praktischen, regulatorischen und gesellschaftlichen Auswirkungen Künstlicher Intelligenz.
  Er hält regelmäßig Vorträge zu einem breiten Spektrum an KI-bezogenen Themen.

  Vortragsveranstaltung für einen geschlossenen Teilnehmerkreis.