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。而这个领域的人工智能系统也需要经过训练。这就是(在这种情况下)使用非常大量的高质量 ECG 数据进行的。这样的培训意味着，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 Daniel Schwabe 领导着一个充满活力的项目团队，该团队由来自 PTB、弗劳恩霍夫电信研究所和 TÜV AI 实验室的专家组成。该团队负责以“标准和质量”和“认证”为重点的工作包。“PTB 希望利用这个项目来显着提高数据质量保证，作为医学 AI 系统的基础，”Schwabe 博士解释说。Tobias Schäffter 教授补充说：“这将意味着我们可以为在欧盟范围内以可信赖的方式使用人工智能奠定基础。” 他是 PTB 医学物理和计量信息技术部的负责人，是该项目组的发起人，并在战略上予以配合。Tobias Schäffter 教授补充说：“这将意味着我们可以为在欧盟范围内以可信赖的方式使用人工智能奠定基础。” 他是 PTB 医学物理和计量信息技术部的负责人，是该项目组的发起人，并在战略上予以配合。Tobias Schäffter 教授补充说：“这将意味着我们可以为在欧盟范围内以可信赖的方式使用人工智能奠定基础。” 他是 PTB 医学物理和计量信息技术部的负责人，是该项目组的发起人，并在战略上予以配合。

从人工智能软件到手术机器人

提供对测量的信任——这就是 PTB 的根本所在。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实现这一点，这些算法将有助于证明人工智能。PTB 正在与德国质量基础设施领域的其他主要参与者(BAM、DAkkS、DIN、DKE)合作。他们共同打造了一个经过数字化改造、可互操作并面向未来的优质基础设施——这就是 QI Digital。德国联邦经济事务和气候行动部 (BMWK) 启动了 QI Digital 项目。医学人工智能是德国倡议的三个中心主题之一，

实际上，医学中的数字数据永远不能作为个体价值来衡量和评估。相反，必须更频繁地理解和表征复杂的测量程序和传感器系统。整体思考和跨背景思考也很重要。这也是未来必须保证信任、可靠性和安全性的计量学和测试系统所需要的东西。正如过去米和千克的国际原型作为计量标准一样，网络数据和人工智能的质量标准也应该追溯到可测量的数量。PTB 将在创新集群的范围内推进这项研究，该创新集群目前涉及三个主题领域：智能移动、智能城市和智能健康。

TEF 健康项目

欧盟的 TEF 健康项目考虑到了人工智能和机器人技术在包括医疗保健部门在内的各个领域的惊人技术进步速度。共有 51 个机构参与 TEF 健康(TEF 代表测试和实验设施)。他们将在接近现实的环境中测试新的人工智能方法。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或什至在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。为此原因，该项目不仅有领先的医院和医疗机构(例如柏林的夏里特医院和斯德哥尔摩的卡罗林斯卡医学院)以及工业研究机构。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 Charité – Universitätsmedizin Berlin 的 Petra Ritter 博士教授领导。TEF Health 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未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使用人工智能，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。