Samstag, November 23, 2024
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Algorithmen verbessern Analyse medizinischer Bilder

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Auf Deep Learning basierende Algorithmen können Tumoren erkennen – Forscher des KIT unter den besten Teams beim internationalen AutoPET Wettbewerb – Publikation in Nature Machine Intelligence

Künstliche Intelligenz kann die Auswertung von medizinischen Bilddaten verbessern. So können auf Deep Learning basierende Algorithmen die Lage und Größe von Tumoren feststellen. Dies ist das Ergebnis von autoPET, eines internationalen Wettbewerbs zur medizinischen Bildanalyse. Forscher vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) erreichten den fünften Platz. Wie Algorithmen in der Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und in der Computertomographie (CT) Tumorläsionen erkennen können, berichten die sieben besten autoPET Teams in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence (DOI: 10.1038/s42256-024-00912-9).

Bei der Diagnose von Krebs kommt bildgebenden Verfahren eine wesentliche Bedeutung zu. Die Lage, Größe und Art von Tumoren präzise zu bestimmen, ist entscheidend dafür, die passende Therapie zu finden. Zu den wichtigsten bildgebenden Verfahren gehören die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und die Computertomographie (CT). Die PET macht Stoffwechselvorgänge im Körper mithilfe von Radionukliden sichtbar. Bösartige Tumoren haben oft einen deutlich intensiveren Stoffwechsel als gutartige Gewebe. Verwendet wird dazu radioaktiv markierter Traubenzucker, meist Fluor-18-Desoxyglucose (FDG). Bei der CT wird der Körper in einer Röntgenröhre Schicht für Schicht durchleuchtet, um die Anatomie sichtbar zu machen und Tumoren zu lokalisieren.

Automatisierung kann Zeit sparen und Auswertung verbessern

Krebspatientinnen und Krebspatienten haben teilweise Hunderte von Läsionen, das heißt durch das Wachstum von Tumoren verursachte krankhafte Veränderungen. Für ein einheitliches Bild gilt es, alle Läsionen zu erfassen. Medizinerinnen und Mediziner bestimmen die Größe der Tumorläsionen, indem sie 2D-Schichtbilder manuell markieren – eine extrem aufwendige Arbeit. „Eine automatisierte Auswertung durch einen Algorithmus würde enorm Zeit sparen und die Ergebnisse verbessern“, erklärt Professor Rainer Stiefelhagen, Leiter des Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab (cv:hci) des KIT.

Rainer Stiefelhagen und Zdravko Marinov, Doktorand am cv:hci, haben 2022 am internationalen Wettbewerb autoPET teilgenommen und unter 27 Teams mit 359 Teilnehmenden aus aller Welt den fünften Platz erreicht. Dabei bildeten die Karlsruher Forscher mit Professor Jens Kleesiek und Lars Heiliger vom IKIM – Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin in Essen ein Team. Organisiert vom Universitätsklinikum Tübingen und vom LMU Klinikum München, verband autoPET Bildgebung und maschinelles Lernen. Die Aufgabe bestand in der automatischen Segmentierung stoffwechselaktiver Tumorläsionen auf Ganzkörper-PET/CT. Für das Algorithmentraining hatten die teilnehmenden Teams Zugang zu einem großen kommentierten PET/CT-Datensatz.

Alle für die letzte Phase des Wettbewerbs eingereichten Algorithmen basieren auf Methoden des Deep Learning. Dabei handelt es sich um einen Bereich des maschinellen Lernens, der vielschichtige künstliche neuronale Netze einsetzt, um komplexe Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Die sieben besten Teams aus dem Wettbewerb autoPET berichten nun in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence über die Möglichkeiten automatisierter Auswertung medizinischer Bilddaten.

Algorithmenensemble erkennt Tumorläsionen am besten

Wie die Forschenden in ihrer Publikation erklären, erwies sich ein Ensemble der bestbewerteten Algorithmen als überlegen gegenüber einzelnen Algorithmen. Das Algorithmenensemble kann die Tumorläsionen effizient und präzise erkennen. „Die Leistung der Algorithmen bei der Bilddatenauswertung hängt allerdings von der Quantität und der Qualität der Daten ab, aber auch vom Algorithmendesign, beispielsweise was die Entscheidungen bei der Nachbearbeitung der vorhergesagten Segmentierung betrifft“, erklärt Professor Rainer Stiefelhagen. Um die Algorithmen zu verbessern und robuster gegenüber äußeren Einflüssen zu machen, sodass sie sich im klinischen Alltag einsetzen lassen, sind weitere Forschungsarbeiten erforderlich. Ziel ist, die Analyse der medizinischen Bilddaten aus PET und CT in näherer Zukunft vollständig zu automatisieren.

Originalpublikation

Sergios Gatidis, Marcel Früh, Matthias P. Fabritius, Sijing Gu, Konstantin Nikolaou, Christian La Fougère, Jin Ye, Junjun He, Yige Peng, Lei Bi, Jun Ma, Bo Wang, Jia Zhang, Yukun Huang, Lars Heiliger, Zdravko Marinov, Rainer Stiefelhagen, Jan Egger, Jens Kleesiek, Ludovic Sibille, Lei Xiang, Simone Bendazzoli, Mehdi Astaraki, Michael Ingrisch, Clemens C. Cyran & Thomas Küstner: Results from the autoPET challenge on fully automated lesion segmentation in oncologic PET/CT imaging. Nature Machine Intelligence, 2024. DOI: 10.1038/s42256-024-00912-9

Weitere Informationen zum cv:hci des KIT

Bildunterschrift: Automatische Verfahren ermöglichen die Analyse von PET/CT-Scans (links) zur präzisen Vorhersage von Tumorlage und -größe (rechts) für eine verbesserte Diagnose und Therapieplanung. (Abbildung: Gatidis S, Kuestner T. (2022) A whole-body FDG-PET/CT dataset with manually annotated tumor lesions (FDG-PET-CT-Lesions) [Dataset]. The Cancer Imaging Archive. DOI: 10.7937/gkr0-xv29)

Als „Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft“ schafft und vermittelt das KIT Wissen für Gesellschaft und Umwelt. Ziel ist es, zu den globalen Herausforderungen maßgebliche Beiträge in den Feldern Energie, Mobilität und Information zu leisten. Dazu arbeiten rund 10 000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf einer breiten disziplinären Basis in Natur-, Ingenieur-, Wirtschafts- sowie Geistes- und Sozialwissenschaften zusammen. Seine 22 800 Studierenden bereitet das KIT durch ein forschungsorientiertes universitäres Studium auf verantwortungsvolle Aufgaben in Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft vor. Die Innovationstätigkeit am KIT schlägt die Brücke zwischen Erkenntnis und Anwendung zum gesellschaftlichen Nutzen, wirtschaftlichen Wohlstand und Erhalt unserer natürlichen Lebensgrundlagen. Das KIT ist eine der deutschen Exzellenzuniversitäten.

Bild Kuenstliche Intelligenz Algorithmen verbessern Analyse medizinischer Bilder

Quelle: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

SPD-Abgeordnete kritisieren Parteispitze wegen Chaos bei K-Frage

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Berlin (dts Nachrichtenagentur) – In der SPD wächst wegen der ungelösten K-Frage der Unmut. Bundestagsabgeordnete werfen der Parteispitze mangelnde Führung vor und fordern eine schnelle Entscheidung.

„Jetzt muss die Parteispitze den Zeitplan anpassen, der gut gedacht war“, sagte der SPD-Parlamentarier Axel Schäfer dem „Spiegel“. „Wir hätten nach dem Rauswurf von Christian Lindner sofort das Momentum nutzen und Olaf Scholz nominieren müssen. Dann würden wir nicht über die K-Frage diskutieren, sondern über Lindner.“

Derzeit ist offen, wann die Parteispitze ihre Entscheidung über die Kanzlerkandidatur verkündet. Bislang sind lediglich Sitzungen von Präsidium und Parteivorstand für Montag angekündigt. Für Schäfer kommt das zu spät. „Die Entscheidung muss sofort fallen, das duldet keinen Tag Aufschub“, sagte er.

Parteichef Lars Klingbeil hatte der „Bild“ am Mittwoch gesagt, er „horche in die Partei herein“. Für Schäfer ist das zu wenig. „Führung bedeutet nicht nur, in die Partei hineinzuhorchen“, sagte der Abgeordnete. „Parteivorsitzende müssen kluge Vorgaben machen, die eine Mehrheit finden. In Gremien, auf Parteitagen und in der Bevölkerung.“

Auch der SPD-Abgeordnete Ralf Stegner äußerte sich unzufrieden: „Wir sind in einer extrem schwierigen Lage“, sagte er dem „Spiegel“. „Die wird nicht besser, je länger die Unklarheit andauert.“ Die Partei sei wegen der derzeitigen Umfragen verunsichert und brauche ein eindeutiges Signal, dass Scholz der Kanzlerkandidat sei.

„Ich bin erstaunt darüber, warum die Aufbruchstimmung und der Rückhalt nach dem Lindner-Rauswurf nicht genutzt wurden. Stimmungen zu erkunden und Hintertüren offenzulassen, sind das Gegenteil von Führung“, so Stegner weiter. Es müsse jetzt Orientierung geben. Und in Richtung von Verteidigungsminister Boris Pistorius ergänzte er: „Vom angeblichen Gegenkandidaten wünsche ich mir die klare Aussage, dass er nicht zur Verfügung steht.“


Foto: Saskia Esken und Lars Klingbeil (Archiv), via dts Nachrichtenagentur

Foto/Quelle: dts

Habeck drängt auf baldigen Abschluss des Mercosur-Abkommens

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Brüssel (dts Nachrichtenagentur) – In den Verhandlungen über ein Handelsabkommen der EU mit den südamerikanischen Mercosur-Staaten Brasilien, Argentinien, Uruguay, Paraguay und Bolivien drängt Bundeswirtschaftsminister Robert Habeck (Grüne) auf einen zügigen Durchbruch.

„Ich bin heute nach Brüssel gekommen, um bei meinen Kollegen für den baldigen Abschluss der Verhandlungen mit dem Mercosur zu werben“, sagte der Grünen-Politiker am Donnerstag vor einem EU-Handelsministertreffen. „Mit dem Handelsabkommen schaffen wir eine der größten Freihandelszonen der Welt mit mehr als 700 Millionen Einwohnern.“ Das berge „große wirtschaftliche und geopolitische Vorteile“ für beide Seiten.

Laut Habeck soll es in Brüssel auch um den künftigen Umgang mit den USA. „Nach den US-Wahlen müssen wir uns auf unsere handelspolitische Strategie verständigen“, sagte er. Es gebe viele Bereiche, in denen die EU und die USA gut zusammenarbeiten könnten – dazu zählten Wirtschaftssicherheit, Rohstoffe oder Energie. „Darauf sollten wir unseren Fokus legen.“ Man wolle deshalb auf eine Zusammenarbeit zum Nutzen beider Seiten setzen. „Gleichzeitig haben sich die Europäische Kommission und wir auf alle Szenarien vorbereitet“, fügte der Minister hinzu.


Foto: Hafen in Rio de Janeiro am 17.11.2024, via dts Nachrichtenagentur

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Dax startet ohne klare Richtung – kein Impuls durch Nvidia-Zahlen

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Frankfurt/Main (dts Nachrichtenagentur) – Der Dax ist am Donnerstag kaum verändert in den Handelstag gestartet. Gegen 9:30 Uhr wurde der Leitindex mit rund 18.985 Punkten berechnet, 0,1 Prozent unter dem Schlussniveau vom Vortag. An der Spitze der Kursliste rangierten Rheinmetall, Qiagen und Fresenius, am Ende Bayer, Sartorius und Siemens Energy.

„Zwar scheint der erste Schock über eine mögliche Eskalation im Krieg Russlands gegen die Ukraine überwunden, so richtig einsteigen wollen Anleger dennoch nicht“, sagte Jochen Stanzl, Chef-Marktanalyst von CMC Markets. Das liege auch an den Quartalszahlen von Nvidia. „Die waren zwar nicht wirklich schlecht, aber auch nicht gut genug, um den ohnehin stark gestiegenen Aktienmarkt zu beflügeln.“

„Tausende Aktien gibt es an der Wall Street, aber kaum eine hat die Anleger so in ihren Bann gezogen wie der KI-Chiphersteller Nvidia.“ Man habe gehofft, dass die Quartalszahlen dem Markt zumindest kurzfristig helfen würden, so Stanzl. „Doch die Gefahr, dass es zeitnah zu einer Welle von Gewinnmitnahmen kommt, weil vielen Investoren die Rally zu übertrieben erscheint, ist nach den Zahlen nicht gebannt.“

Das gelte auch für den Dax, der seit der Wiederwahl Trumps deutlich schwächer als die New Yorker Börse notiert und besonders leiden könnte, wenn diese stärker fällt. „Es ist die Frage, ob Nvidia die Markterwartungen ausreichend übertroffen hat, um weitere Kursgewinne zu rechtfertigen“, so der Marktexperte. „Am heutigen Morgen lautet das Votum zunächst, dass in diesem Fall gut nicht gut genug war.“

Die europäische Gemeinschaftswährung war am Donnerstagmorgen etwas schwächer: Ein Euro kostete 1,0536 US-Dollar, ein Dollar war dementsprechend für 0,9491 Euro zu haben.

Der Ölpreis stieg unterdessen: Ein Fass der Nordsee-Sorte Brent kostete gegen 9 Uhr deutscher Zeit 73,50 US-Dollar; das waren 69 Cent oder 1,0 Prozent mehr als am Schluss des vorherigen Handelstags.


Foto: Frankfurter Börse, via dts Nachrichtenagentur

Foto/Quelle: dts

Sachsen-Anhalt senkt Hürde für Schulleiterposten

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Magdeburg (dts Nachrichtenagentur) – Als Reaktion auf zahlreiche unbesetzte Schulleiterstellen senkt Sachsen-Anhalts Bildungsministerin Eva Feußner (CDU) die Anforderungen an Bewerber. Das berichtet die „Mitteldeutsche Zeitung“ unter Berufung auf einen Sprecher des Bildungsministeriums.

Findet das Landesschulamt in einem Besetzungsverfahren keinen ausgebildeten Lehrer, darf es demnach in einem zweiten Anlauf künftig auch die Bewerbung von Seiteneinsteigern zulassen. Diese müssen allerdings eine mindestens fünfjährige Unterrichtserfahrung vorweisen. Ein entsprechender Erlass ist bereits Ende Oktober in Kraft getreten.

Bildungsministerin Eva Feußner (CDU) begründet die Neuerung mit einem strukturellen Problem. „Leider weist die Personaldecke in der Altersgruppe, die sich gut für Funktionsstellen eignen würde, Löcher auf“, sagte Feußner der MZ. Eine Besetzung mit motivierten Lehrkräften habe aber großen Einfluss „auf die Schülerschaft, die Zufriedenheit des Kollegiums und die gesamte Schulgemeinschaft“. Sie wolle mehr Lehrkräfte ermutigen, diese Posten zu übernehmen. Der Erlass ermöglicht auch das Zahlen von Gehaltszulagen.

Aktuell sind laut Bildungsministerium 55 öffentliche Schulen ohne regulären Schulleiter, was einem Anteil von sieben Prozent entspricht. Allerdings sind nicht alle Schulformen gleichermaßen betroffen. In den 62 Gymnasien sind die Direktorenzimmer sämtlich besetzt, Sekundarschulen hingegen kommen auf eine Vakanz von 6,7 Prozent. Am größten ist der Mangel in Grundschulen, wo 9,4 Prozent der Schulleiterposten unbesetzt sind.

Der Verband Sonderpädagogik (VDS), der insbesondere die Interessen der Förderschullehrer vertritt, begrüßt die Öffnung der Leitungspositionen für Menschen ohne Lehramtsstudium. „Diese Seiteneinsteiger sind nicht nur ein Notnagel, sie bringen neue Perspektiven und frisches Blut in die Schulen. Deshalb sollen sie auch Verantwortung übernehmen dürfen“, sagte VDS-Pressesprecher Sören Messerschmidt der Zeitung.

Zurückhaltend reagiert hingegen die Lehrergewerkschaft GEW. „Es kann Menschen ohne Lehramtsstudium geben, die das gut hinkriegen“, sagte GEW-Landeschefin Eva Gerth. Seiteneinsteiger müssten allerdings vor einer Beförderung besonders gründlich überprüft werden, forderte sie. „Ich wünsche mir, dass die Bewerber pädagogisch und von den Führungsfähigkeiten wirklich gut geeignet sind und nicht nur genommen werden, weil man sonst niemanden hat.“ Zudem müsse auch das Kollegium gefragt werden.


Foto: Klassenraum in einer Schule (Archiv), via dts Nachrichtenagentur

Foto/Quelle: dts

Alle Menschen mit Geld und Privilegien können etwas für mehr Verteilungsgerechtigkeit tun

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Mareice Kaiser Freie Journalistin & Autorin. Im Herbst 2022 erschien ihr aktuelles Buch «Wie viel – Was wir mit Geld machen und was Geld mit uns macht» © Jana Rodenbusch

Über Geld spricht man nicht, sagt ein Sprichwort. Mareice Kaiser hat es dennoch getan: In ihrem Buch „Wie viel – Was wir mit Geld machen und was Geld mit uns macht“ erzählt die Journalistin und Autorin ihre eigene Geldgeschichte und die von Menschen, mit denen sie für ihr Buch über Geld gesprochen hat. Im Interview erklärt sie, was Geld für sie ist und warum es aus ihrer Sicht an Verteilungsgerechtigkeit mangelt – auch in der Arbeitswelt.

Mareice Kaiser: „Ich betrachte Geld nicht als individuelle Ressource, sondern als gemeinschaftliche.“

herCAREER: Mareice, Du hast Dich für Dein Buch auf verschiedenen Ebenen mit Geld beschäftigt. Was ist das nun eigentlich, Geld?

Mareice Kaiser: Geld ist sowas wie eine Sprache, die wir sehr früh lernen. Schon als Kinder verstehen wir, dass Geld ein Tauschmittel ist. Ich gebe Geld und bekomme etwas dafür. Und: Da wir im Kapitalismus leben, bemessen wir auch unseren Wert oft in Geld.

herCAREER: Über Geld spricht man nicht. Das ist nicht nur ein Spruch, sondern viele Menschen haben diese Haltung verinnerlicht. Warum sollten wir das Geld-Tabu aufbrechen?

Wir sprechen nur oberflächlich über Geld, aber eigentlich ist es ständig da. Welche Klamotten tragen wir, welche Schuhe, welche Taschen? Wir erkennen Geld überall, aber wir machen es nicht zum Thema. Wir sollten es aber zum Thema machen, weil dadurch klar wird: Geld ist nicht für alle gleich zugänglich. Die Erzählung, mit der wir aufwachsen, ist: Du kannst alles schaffen, wenn Du Dich nur hart genug anstrengst. Das stimmt aber nicht. Um das zu sehen, müssen wir über Geld und Zugänge zu Geld sprechen.

herCAREER: Geld bedeutet Macht, aber auch Freiheiten und Möglichkeiten. Wann hast Du Dinge nicht tun können, weil Du das Geld nicht dafür hattest?

Mareice Kaiser: Ich bin in einer Arbeiterfamilie aufgewachsen, mit zwei Geschwistern und wenig Geld. Es gab einiges, was wir uns nicht leisten konnten. Urlaub als Familie zum Beispiel. Und ich wollte studieren, konnte es mir aber nicht leisten. Seitdem ich 18 bin, stehe ich finanziell auf eigenen Beinen – das hat mal besser, mal schlechter geklappt. Um Geld zu verdienen, habe ich eine Ausbildung als Mediengestalterin gemacht, dann mein Abitur auf dem zweiten Bildungsweg geschafft und irgendwann den Quereinstieg in den Journalismus. Die Leute, mit denen ich in den Medien arbeite, haben zu 99 Prozent andere Lebensläufe. Sie haben meist Eltern, die selbst studiert haben – und damit einen vorgezeichneten Lebenslauf, der auch ein Studium vorsieht.

Aber es ist auch nicht nur das fehlende Studium. Ich wollte zum Beispiel immer Gesangsunterricht haben, aber das hat nicht geklappt – aus finanziellen Gründen und weil meine Eltern mich hätten fahren müssen. Ein Bus fuhr bei uns im Dorf nur morgens zur Schule und nachmittags wieder zurück. Irgendwann Mitte 20 habe ich dann Gesangsunterricht genommen und die Gesangslehrerin sagte mir in der dritten Stunde: „Wärst du mal früher gekommen! Aus dir hätte eine Opernsängerin werden können.“

herCAREER: Wie viel Geld ist aus Deiner Sicht genug und wie viel zu viel?

Genug Geld ist da, wenn es für alle reicht. Ich betrachte Geld nicht als individuelle Ressource, sondern als gemeinschaftliche. Deshalb bin ich ein großer Fan von Umverteilungskonten. In den 1990er Jahren haben das zum Beispiel die Prolo-Lesben vorgemacht: ein Konto, auf das alle einzahlen und von dem sich die Leute aber auch Geld nehmen können, wenn sie es gerade brauchen.

herCAREER: Was hast Du bei Deinen Gesprächen über Geld und den Recherchen zu Deinem Buch erfahren, was das Gefühl von Armut oder Reichtum mit Menschen macht?

Je weniger Geld die Menschen hatten, desto weniger Ansprüche hatten sie. Ein Rentner, der nur mit Pfandflaschensammeln über die Runden kommt, sagte mir: „Ich habe genug“. Während der Multimillionär noch eine Villa bauen will. Außerdem macht Geld klein und groß. Damit meine ich das Selbstwertgefühl.

herCAREER: Vor allem Frauen sind von Armut betroffen. Wie erklärst Du Dir das?

Dazu gibt es viele Zahlen und Statistiken. Frauen übernehmen weiterhin mehrheitlich die unbezahlte oder schlecht bezahlte Care-Arbeit. Dadurch entstehen viele Geld-Lücken und am Ende Altersarmut, von der Frauen überproportional betroffen sind. Unsere Arbeitswelt wurde von Männern für Männer gestaltet, die keine Care-Arbeit leisten müssen. Deshalb spüren Frauen eigentlich an jeder Ecke, dass es hakt.

herCAREER: Was hat Geld mit Status zu tun – den richtigen Codes, der richtigen Sprache, um beruflich aufzusteigen und die bestbezahltesten Jobs zu bekommen – und wie hast Du das persönlich erlebt im Job erlebt?

Mareice Kaiser: Ich merke immer wieder, dass ich anders bin als die meisten, mit denen ich in einer Branche arbeite. Dass ich aus anderen Verhältnissen komme als viele andere Journalist:innen und Autor:innen, die aus akademischen Familien stammen. Lange habe ich mich dafür geschämt und geschauspielert. Erst seit meiner Entdeckung des Begriffs Klassismus und meiner Arbeit an meinem Buch „Wie Viel“ hat sich das verändert. Und ich habe festgestellt: Meine Herkunft ist auch eine Chance für meinen Journalismus. Ich spreche mit Menschen anders, durch meine Lebenserfahrung bin ich auf Augenhöhe mit meinen Gesprächspartner:innen. Bei anderen Journalist:innen beobachte ich oft sowas wie eine Bildungsarroganz. Ihr Standpunkt ist der einzig richtige. Diese Haltung ist einer der Gründe, aus denen das Vertrauen in den Journalismus gelitten hat. Denn in den Redaktionen sitzen vor allem weiße cis-Männer mit Studium.

herCAREER: Du hast für Dein Buch mit verschiedenen Menschen gesprochen, die verschieden arm, reich oder dazwischen sind. Welche Begegnung war dabei für Dich am eindrücklichsten?

Die großen Unterschiede, die manchmal so unmittelbar nebeneinander leben, das hat mich sehr bewegt. An einem Tag war ich bei einem Rentner, der von Armut betroffen ist und keine funktionierende Heizung bei sich zu Hause hatte. Am nächsten Tag bei einem Multimillionär mit Fußbodenheizung in seiner Villa. Diese ungerechte Verteilung von Ressourcen war mir schon vorher bewusst, aber es ist nochmal was anderes, wenn man es selbst an frierenden Händen oder warmen Füßen fühlt.

herCAREER: Vielen Frauen ist es unangenehm, wenn sie höhere Gehaltsforderungen stellen oder auf eine Beförderung drängen. Sollten sie ihre Zurückhaltung ablegen? Vor allem Finanzcoachings und Verhandlungstipps für Frauen suggerieren das gerne…

Schon Mädchen werden so erzogen: Sei lieb, sei brav, sei still, sei dankbar. Uns sagt als Kinder niemand: „Nimm dir, was du brauchst. Du bist mehr wert, hau mal ordentlich auf den Tisch.“ Dass wir so sozialisiert werden, hat Einfluss auf unser Leben, eben auch auf Gehaltsverhandlungen. Es ist wichtig, sich dessen bewusst zu sein und dagegen zu agieren. Finanzcoachings für Frauen sehe ich ambivalent, denn sie kosten ja Geld, sind also nur für einen eh schon privilegierten Teil von Frauen zugänglich. Finanzielle Ungerechtigkeiten werden dadurch nicht nachhaltig verändert. Dafür braucht es mehr als ein paar Frauen, die jetzt wissen, wie das mit den Aktien funktioniert. Es geht eher darum, Geld für alle zugänglich zu machen. Und zwar gerecht verteilt. Wie das konkret aussieht, darüber würde ich gern als Gesellschaft sprechen. Vielleicht ist es ein Einheitslohn? Oder einer, der Care-Arbeit extra bezahlt? Darüber sollten wir alle sprechen.

herCAREER: Wie kann man aus Deiner Sicht eine Veränderung im Umgang mit Geld herbeiführen und wo sollte man ansetzen?

Auf jeden Fall braucht es politische, strukturelle Veränderungen. Zum Beispiel eine Abschaffung des Ehegattensplittings, das ungerechte Finanzverteilung in Ehen bevorteilt. Sowas muss sich ändern. Kinderbetreuung, Bildungspolitik, Mindestlohn, überall dort braucht es Veränderungen. Gleichzeitig sehe ich Menschen mit Geld in der Verantwortung, offen über Geld zu sprechen und damit sichtbar zu machen, dass die Geldverteilung in Deutschland nicht gerecht ist. Alle Menschen mit Geld und Privilegien können etwas für mehr Verteilungsgerechtigkeit tun. Sie sind aber oft zu faul, denn ihnen geht es ja gut. Es gibt sehr, sehr wenig reiche Menschen, die sich für Verteilungsgerechtigkeit einsetzen. Geld macht zufrieden und faul, leider.

herCAREER: Du sagst, Du magst Geld nicht – hasst es sogar. Aber kann Geld doch auch manchmal glücklich machen?

Ich hasse Geld, das ist der Beginn meines Buchs. Am Ende sieht es ein bisschen anders aus. Und ich würde nicht unbedingt sagen, dass Geld immer glücklich macht. Aber kein Geld zu haben, das macht auf jeden Fall unglücklich.

herCAREER: Inwiefern ist es Dir mit Deinem Buch gelungen, das Geldtabu ein Stückweit aufzubrechen?

Bei meinen Lesungen sprechen wir sehr offen über Geld. An eine Lesung erinnere ich mich, da habe ich gesagt, dass es vielleicht gerechter zugehen würde, wenn wir immer offen über Geld sprechen würden. In der anschließenden Diskussion mit dem Publikum hat sich eine Frau gemeldet, ihren Namen und ihr Alter gesagt und wie viel sie verdient. Alle Personen nach ihr haben das auch gemacht. Dadurch war eine ganz spezielle, tolle Stimmung im Raum. Eine Art von Verbundenheit.

Das Gespräch führte die freie Journalistin Stefanie Hornung.

Bild Mareice Kaiser Freie Journalistin & Autorin. Im Herbst 2022 erschien ihr aktuelles Buch «Wie viel – Was wir mit Geld machen und was Geld mit uns macht» © Jana Rodenbusch

Quelle herCAREER

KARUSO GmbH aus Biberach zieht ins Landesfinale

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KARUSO GmbH aus Biberach zieht ins Landesfinale elevator pitch ulm

Regional Cup Ulm: KARUSO GmbH aus Biberach zieht ins Landesfinale des „Start-up BW Elevator Pitch 2024/2025“ ein

Mit dem Gründungswettbewerb „Start-up BW Elevator Pitch“ sucht das Wirtschaftsministerium bereits zum elften Mal nach den einfallsreichsten Geschäftsideen und besten Gründerinnen und Gründern im Land. Dafür finden in ganz Baden-Württemberg Vorentscheide für das Landesfinale statt, die eigenverantwortlich durch die Partner organisiert werden. Der Regional Cup Ulm fand im Rahmen des IHK Netzwektags am 19. November 2024 statt. Das Team KARUSO GmbH überzeugte mit seiner Geschäftsidee eines innovativen Fahrradparksystems die Jury und zieht ins Landesfinale 2025 ein.

Wirtschaftsministerin Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut gratuliert dem frisch gekürten Landesfinalisten und betont: „Ich freue mich, dass die UHK Ulm Gründerinnen und Gründern mit dem Vorentscheid die Gelegenheit gibt, sich und ihre innovativen Geschäftsideen zu präsentieren. Gründerinnen und Gründer gestalten mit ihren innovativen Geschäftsideen die Zukunft unserer Wirtschaft entscheidend mit. Deshalb wollen wir sie mit unserer Landeskampagne ‚Start-up BW‘ bestmöglich bei ihren Vorhaben unterstützen. Durch die Teilnahme am ‚Start-up BW Elevator Pitch‘ können sie ihre Geschäftsmodelle in einem frühen Stadium der Öffentlichkeit präsentieren und so wertvolle Kontakte für die weitere Entwicklung ihrer Unternehmen knüpfen.“

Beim Regional Cup Ulm präsentierten 10 Teams ihre Geschäftsideen vor einer Fachjury.

Zum „Start-up BW Elevator Pitch“
Das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg führt den Gründungswettbewerb „Start-up BW Elevator Pitch“ seit Oktober 2013 als Baustein der Landeskampagne „Start-up BW“ durch. In der Wettbewerbsrunde 2024/2025 werden die Vorentscheide von den Partnern von Start-up BW durchgeführt. Sie schicken ihre Landesfinalisten in das Landesfinale „Start-up BW Elevator Pitch“.

Die Gründerinnen, Gründer und Start-up-Teams haben in der Regel drei Minuten Zeit, um die Jury und das Publikum von ihrer Geschäftsidee zu überzeugen. Die Teams werden von einer qualifizierten Jury bewertet. Beim Vorentscheid sollen mindestens 7 Start-ups, Gründerinnen und Gründer pitchen.

Für den Landesfinalisten gelten folgende Kriterien, um sich für das Landesfinale zu qualifizieren:

Das Start-up / die Gründerin / der Gründer ist am Tag des Wettbewerbs mindestens 18 Jahre alt.

Das Start-up / die Gründerin / der Gründer hat zum Zeitpunkt des Wettbewerbs nicht länger als 5 Jahre an der konkreten Umsetzung der Geschäftsidee gearbeitet, befindet sich in der Projekt- beziehungsweise Vorgründungsphase oder hat bereits gegründet.

Es muss sich um eine konkrete Geschäftsidee handeln. Fiktive Geschäftsideen können leider nicht berücksichtigt werden.

Der Standort des Unternehmens ist in Baden-Württemberg.

Die Geschäftsidee wurde nicht bereits im Rahmen des „Start-up BW Elevator Pitch“ präsentiert.

Mehr Infos zum „Start-up BW Elevator Pitch“ finden Sie unter: www.startupbw.de/elevatorpitch

Bild Elevator Pitch Ulm

Quelle Bild und Text: Staatsministerium Baden-Württemberg
Pressestelle der Landesregierung

Was bedeutet Datenqualität im KI-Kontext?

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datenqualität ki

Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel.

Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools? Und wie kreieren mittelständische Unternehmen in Zukunft Datenqualität für künstliche Intelligenz?

Wesentliche Erfolgsparameter

Wirkliche Prominenz erlangte KI insbesondere durch erstaunliche Ergebnisse sogenannter Large Language Models wie ChatGPT. Solche Erfolgsgeschichten lassen viele Unternehmer in dem Glauben, gewinnbringende Large Language Models, kurz LLMs, seien echte Selbstläufer. Tatsächlich funktionieren die heutigen LLMs in ihrer Domäne auch deshalb so gut, weil das Internet gigantische Datenmengen bereitstellt und Entwickler diese mittels Pre-Training effizient nutzen. Die Kombination aus vorhandenen Daten und einem Pre-Training ist jedoch nicht in allen Bereichen durchsetzbar. Letzteres erfordert vor allem eine horrende Menge Content in Textform.

Mittelständler, die perspektivisch eigene KI-Use-Cases entwickeln und umsetzen möchten, kommen nicht umhin, sich mit dem Thema Datenqualität auseinanderzusetzen. Sie entscheidet in letzter Instanz über das Gelingen eines KI-Projekts, definiert die Datenmengen und den Nutzwert der Ergebnisse. Es gilt das Garbage-in-garbage-out-Prinzip: Taugen die Daten nichts, erzielt auch das beste Machine Learning Model keine zufriedenstellenden Resultate.

Was meint Datenqualität?

Welche Anforderungen müssen qualitativ hochwertige Datensätze erfüllen? Einige Datenqualitätskriterien sind recht einfach nachzuvollziehen und zu prüfen, darunter die Datenvollständigkeit. Fehlen in den einzelnen Trainingsbeispielen nur wenige Einträge, beugt das größeren, zusammenhängenden Lücken vor. Kleine Leerstellen schließen Experten, indem sie einzelne Werte durch den Mittelwert ersetzen. Größere Auslassungen im Datensatz hingegen erschweren dieses Vorgehen.

Darüber hinaus sollten Daten wenige Outlier enthalten. Outlier meint Datenpunkte, also Trainingsbeispiele, die sich in einem oder mehreren Werten in ihrem Wesen vollkommen von den anderen Datenpunkten unterscheiden. In Summe bringen sie das Machine Learning Model von der eigentlichen Verteilung ab. Outlier entstehen unter anderem durch Fehler beim Sammeln oder Erstellen von Daten, beispielsweise durch Vertipper oder Zahlendreher, und können maschinell erkannt und behandelt werden.

Daten und Use Case ergeben ein Match

Der entscheidende Punkt in Sachen Datenqualität lautet: Die Daten sollten möglichst gut zum Use Case passen. Dazu machen Unternehmen einen Anwendungsfall für bestehende Daten ausfindig – was sich nicht selten als Herausforderung erweist – oder entwerfen einen Datensatz, der zu einem vorhandenen Use Case passt. Letzteres ist mit hohem Aufwand verbunden. Der Mittelweg ergänzt bestehende Daten um für einen bestimmten Use Case zusätzlich erstellte Daten und kristallisiert sich als bewährte Herangehensweise für mittelständische Unternehmen heraus.

Trainingsdatensätze dienen dazu, die Welt möglichst realistisch abzubilden. Der immensen Datenvielfalt geschuldet, erfüllt nur eine Minderheit der KI-Anwendungsfälle das Ziel. Enthält der Trainingsdatensatz viele Beispiele, die im echten Einsatz potenziell vorkommen, unterstützt dieser Faktor das Training enorm. Auf diese Weise gelingt es, unterschiedliche Parameter des Modells so einzustellen, dass es eine hinreichende Performance erlangt. Ein anschauliches Beispiel: Damit ein KI-Tool Hunderassen anhand von Bildern klassifiziert, muss dem Trainingsdatensatz umfangreiches Bildmaterial jeder Hunderasse vorliegen.

Optimale Datenbasis für KI

Das Geheimnis guter Datenqualität liegt darin, Daten und Use Case in Einklang zu bringen. Entweder ergeben ein entdeckter Anwendungsfall und vorhandene Daten ein Match oder Unternehmen entwickeln passende Datensätze für einen gefunden Use Case. So reibungslos wie dargestellt, funktioniert es in der Praxis selten von Beginn an. Doch es existieren Methoden, die darin unterstützen, das Beste aus einem Datensatz herauszukitzeln. Experten fügen Trainingsbeispiele manuell hinzu, wenn es von deren Typ bislang wenige gibt. In der Umsetzung heißt das: Entwickler denken sich ein fiktives, aber realistisches Trainingsbeispiel mit all seinen Werten aus.

Bild Die Datenqualität entscheidet über das Gelingen eines KI-Projekts |Bildrechte: pexels, markusspiske

Quelle Brandmauer AI

Tilgung der Notlagenkredite belastet Bundeshaushalt langfristig

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Berlin (dts Nachrichtenagentur) – Die Tilgung der Notlagenkredite aus den vergangenen Jahren belastet den Bundeshaushalt ab der nächsten Legislaturperiode mit bis zu 14 Milliarden Euro jährlich. Das geht aus einer aktuellen Vorlage des Bundesfinanzministeriums (BMF) hervor, über die der „Spiegel“ berichtet.

Insgesamt stehen 434,9 Milliarden Euro zur Tilgung an, mit denen der Bund vor allem die Hilfen während Corona-Pandemie und Ukraine-Krieg finanzierte. Die Verbindlichkeiten sollen in 31 Jahresraten getilgt werden. Von 2028 werden der Auflistung zufolge 9,2 Milliarden Euro an Schuldendienst fällig. 2031 kommen noch einmal 4,9 Milliarden Euro hinzu, mit denen die Schulden aus dem Sondervermögen Bundeswehr und dem Wirtsschaftsstabilsierungsfonds abgetragen werden.

Als gerundete Summe für die Gesamtbelastung weist das BMF-Papier 14 Milliarden Euro aus, die bis 2058 anfallen. Ex-Finanzminister Christian Lindner (FDP) wollte eigentlich eine Regelung auf den Weg bringen, die es dem Bund erlaubt hätte, die Raten zu stunden. Weil die Ampel vorzeitig auseinderbrach, gibt es dazu keine Lösung.


Foto: Finanzministerium (Archiv), via dts Nachrichtenagentur

Foto/Quelle: dts

Pflicht für Ladesäulen an Tankstellen vor dem Aus

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Berlin (dts Nachrichtenagentur) – Große Tankstellenketten in Deutschland dürften nach dem Bruch der Ampelkoalition einer umstrittenen Vorschrift entgehen, die den Ausbau der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge voranbringen sollte.

Ein Gesetzentwurf der Bundesregierung sah vor, dass Unternehmen mit mindestens 200 Tankstellen bis 2028 an jedem Standort mindestens einen Schnellladepunkt für E-Autos installieren sollten. Nach dem Wegfall der Koalitionsmehrheit ist es unwahrscheinlich, dass der Bundestag die Reform beschließen wird.

Der Tankstellenbetreiber Aral begrüßt diese Entwicklung: „Wir hielten es für falsch, wenn das Gesetz noch käme“, sagte Alexander Junge, der im Vorstand von Aral für Elektromobilität zuständig ist, dem „Spiegel“. Junge kritisiert die Idee als „Instrument der Planwirtschaft“: Die Branche wisse selbst am besten, wo der Ausbau sinnvoll sei und wo nicht.

Deutschlandweit zählte die Bundesnetzagentur zuletzt mehr als 31.000 öffentliche Schnellladepunkte für Elektrofahrzeuge. Die Zahl stieg binnen eines Jahres um 45 Prozent. Ölkonzerne wie Shell und BP mit der Tochter Aral konkurrieren auf dem Markt mit Stromversorgern wie Eon, Enbw und EWE sowie Autoherstellern wie Tesla oder Mercedes-Benz.


Foto: E-Auto Ladestation (Archiv), via dts Nachrichtenagentur

Foto/Quelle: dts

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