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title: HCI - Aufgabe 1

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# HCI - Aufgabe 1

## Interessengruppen

Welche Interessensgruppen gibt es für Counterfactual Explanations im Bereich von Röntgenaufnahmen der Lunge:

* Ärzte:
    * Möchte seine Entscheidungen überprüfen
    * Vertrauen in KI-Systeme stärken und Entscheidungen nachvollziehen
* Lehre:
    * Lehrenden Unterschiede verdeutlichen
* Patienten:
    * Möchte Erklärung für die Diagnose
    * Visualisierung hilft beim Verständnis
* Entwickler:
    * Generieren von Trainings- / Testdaten 
    * Nachvollziehen der Entscheidungen des Klassifikators
    * Erklärungen für False-Negatives und False-Positives
* Forscher:
    * Wie kann der Klassifikator verbessert werden?
    * Welche weiteren Anzeichen von Lungenentzündungen gibt es auf Röntgenaufnahmen?

## Nutzungskontexte

* Diagnose von Lungenentzündungen:
    * NutzerInnen: Arzt
        * Alter: 25 - 70
        * Fähigkeiten: Lungenentzündungen auf Röntgenaufnahmen erkennen
        * Qualifikationen und Aufgabenwissen: absolviertes Medizinstudium
        * Einstellung: skeptisch (vertraut auf eigene Einschätzung mehr als KI)
        * Motivation: möchte eigene Entscheidungen überprüfen und eine zweite Meinung
    * Aufgaben / Tasks:
        * Diagnose von Lüngenentzündungen anhand von Röntgenaufnahmen
        * Häufigkeit: mehrmals am Tag
        * Ergebnis: (korrekte) Diagnose und evtl. Therapie
        * Arbeitsschritte:
            1. Röntgenaufnahme von Patienten anfertigen
            2. Betrachten der Aufnahme, evtl. weiteren Arzt konsolidieren
            3. Weitere Tests durchführen
            4. Behandlung einleiten falls nötig
    * Umgebung:
        * Technisch: Röntgengerät, Computer zum Betrachten der Röntgenaufnahmen
        * Physikalisch: Krankenhaus, Arztpraxis, medizinisches Labor
        * Organisatorisch: Arzthelfer, Computer zur Verwaltung von Patientendaten und Steuern von medizinischen Geräten
* Erklären von Diagnosen:
    * NutzerInnen: Patient
        * Alter: beliebig
        * Fähigkeiten: nicht relevant
        * Qualifaktionen und Aufgabenwissen: nicht relevant
        * Einstellung: Besorgt (evtl. an Lungenentzündung erkrankt), skeptisch (möchte Diagnose nachvollziehen)
        * Motivation: möchte Diagnose nachvollziehen
    * Aufgaben / Tasks:
        * Betrachten von Röntgenaufnahmen
        * Häufigkeit: selten
        * Ergebnis: Verständnis für die Entscheidung
        * Arbeitsschritte:
            * Betrachten der Röntgenaufnahmen
            * Erklärungen des Arztes verstehen
    * Umgebung:
        * Technisch: Computer zum Betrachten der Röntgenaufnahme
        * Physikalisch: Krankenhaus, Arztpraxis
* Kurs zu Lungenerkrankungen:
    * NutzerInnen: Studenten
        * Alter: 18 - 25
        * Fähigkeiten: Interesse am Thema, praktische medizinische Erfahrungen
        * Qualifikationen und Aufgabenwissen: Verständnis von medizinischen Sachverhalten
        * Einstellung: motiviert, lernbereit
        * Motivation: möchte Lungenentzündungen erkennen können
    * Aufgaben / Tasks:
        * Betrachten von Röntgenaufnahmen, Studium von Lungenerkrankungen
        * Häufigkeit: mittel
        * Ergebnis: Verständnis für Lungenerkrankungen, kann Lungenentzündungen diagnostizieren
        * Arbeitsschritte:
            * Erlernen der Theorie zu Lungenentzündungen
            * Beispiele von Röntgenaufnahmen von Lungenentzündungen
            * Überprüfen des Erlernten
    * Umgebung:
        * Technisch: Präsentationsmaterial, bestehende Röntgenaufnahmen
        * Physikalisch: Universität, Krankenhaus
        * Organisatorisch: Student unter Anleitung von Professoren bzw. ausgebildeten Ärzten
* Entwicklung von KI-Anwendungen zur Erkennung von Lungenentzündungen:
    * NutzerInnen: Entwickler
        * Alter: 18 - 70
        * Fähigkeiten: Erfahren im praktischen Umgang mit Machine Learning, medizinische Grundkenntnisse
        * Qualifikationen und Aufgabenwissen: Studium, Ausbildung im Informatikbereich
        * Einstellung: motiviert, Interesse an der Thematik
        * Motivation: möchte einen möglichst genauen Diagnosealgorithmus entwickeln
    * Aufgaben / Tasks:
        * Entwickeln einer Machine Learning Anwendung zur Diagnose von Lungenentzündungen
        * Häufigkeit: einmalig
        * Zeitraum: 6 Monate - 2 Jahre
        * Ergebnisse: möglichst korrekter Algorithmus zur Diagnose von Lungenentzündungen
        * Arbeitschritte:
            * Entwickeln der Anwendungen
            * Testen 
            * Deployen
    * Umgebung:
        * Technisch: Tensorflow, Keras, Pytorch, Jupyter, Python, GPUs, Entwicklungsumgebung, Hardware für Machine Learning
        * Physikalisch: Unternehmen
        * Organisatorisch: Arbeitnehmer, Projektteam
* Forschung zu automatisierten Diagnosemöglichkeiten für Lungenentzündungen:
    * NutzerInnen: Forscher
        * Alter: 18 - 99
        * Fähigkeiten: Erfahrungen mit Machine Learning, medizinischen Kenntnisse zu Lungenentzündungen
        * Qualifikationen und Aufgabenwissen: Studium im Bereich der Informatik oder Medizin
        * Einstellung: persöhnliches Interesse, motiviert
        * Motivation: Research betreiben, Anwendungen verbessern, neue Diagnosemöglichkeiten explorieren
    * Aufgaben / Tasks:
        * Untersucht Machine Learning Ansätze zur Diagnose von Lungenentzündungen
        * Zeitraum: 6 Monate - 5 Jahre
        * Ergebnisse: wissenschaftliche Publikation, neue Diagnosemöglichkeiten für Lungenentzündungen
        * Arbeitschritte:
            * Untersuchen bestehender Anwendungen und Ansätze
            * Evaluieren und evtl. Verbessern dieser
            * Publizieren der Ergebnisse
    * Umgebung:
        * Technisch: Jupyter, verschiedene Testfälle, 
        * Physikalisch: Universität, Krankenhaus
        * Organisatorisch: Forschungsgruppe
