医生需要大量的经验，知识和多年的培训才能熟练地分析心电图。基于人工智能的自动化程序可以在这里提供有效的支持。这个领域的人工智能系统也必须经过训练。
这是（在这种情况下）使用大量高质量的心电图数据进行的。这种训练意味着，例如，即使是心电图中最小的异常也可以被发现，然后可以使用可靠的数据进行诊断。但是，为此需要哪些高质量的数据？我们如何知道人工智能系统是否可靠？这些是PTB将在TEF健康项目中解决的问题。PTB的研究人员之一DanielSchwabe正在领导一个充满活力的项目团队，该团队由PTB，Fraunhofer电信研究所和TüVAI实验室的专家组成。该团队负责以“标准和质量”和“认证”为重点的工作内容。“PTB希望利用这个项目来显着提高数据的质量保证，作为医学人工智能系统的基础，”Schwabe博士解释说。“这将意味着我们可以为在欧盟内以值得信赖的方式使用人工智能奠定基础，”TobiasSch?ffter教授补充道。他是PTB医学物理和计量信息技术部门的负责人，他发起了该项目组并战略性地陪伴该项目。
在测量中提供信任-这就是PTB的根本代表。它通过评估测量和数据集的质量来做到这一点。PTB还将保证未来数字计量的可靠性。它将通过评估数据和解释算法来做到这一点，这将有助于认证人工智能。PTB正在与德国优质基础设施领域的其他核心企业（BAM，DAkkS，DIN，DKE）合作。他们共同提出了一个数字化转型、可互操作并面向未来的优质基础设施——这就是QIDigital。德国联邦经济事务和气候行动部（BMWK）启动了QIDigital项目。医学中的人工智能是德国倡议的三个中心主题之一，这意味着它将与欧洲TEFHealth项目密切合作。
实际上，医学中的数字数据永远无法作为单个值进行测量和评估。相反，更经常需要理解和表征复杂的测量程序和传感器系统。全面和跨上下文思考也至关重要。这也是计量学和测试系统所需要的，这些系统必须保证未来的信任、可靠性和安全性。正如米和千克的国际原型过去是计量标准一样，网络数据和人工智能的质量标准也应该可以追溯到可以测量的数量。这项研究将在PTB的创新集群范围内推进，该集群目前正在解决三个主题领域：智能移动，智能城市和智能健康。
TEF健康项目
欧盟的TEFHealth项目考虑到了包括医疗保健部门在内的各个领域人工智能和机器人技术进步的惊人速度。共有51家机构参与了TEFHealth（TEF代表测试和实验设施）。他们将在接近现实的环境中测试人工智能的新方法。这适用于新软件，例如诊断患者时使用的软件，也适用于直接在患者身上甚至患者体内工作的智能设备，例如手术机器人、护理机器人或智能植入物。除此之外，新的监管要求-如标准化测试协议-将在项目范围内制定。因此，医院和医疗机构（如柏林夏里特医学院和斯德哥尔摩卡罗林斯卡学院）以及工业研究机构都参与了该项目。
TüV等监管机构，尤其是PTB及其法国同行LNE等国家计量机构也参与其中。该项目由柏林夏里特医学院的PetraRitter教授领导。TEFHealth的一个重要长期目标是在经济，学术研究和其他参与者之间建立可持续的合作关系。新创建的评估资源和基础设施将来将以服务的形式提供给行业。这将使我们有可能在整个欧洲的医疗保健中采用人工智能，并且这种人工智能将是值得信赖和安全的，并且已经过测试。
