KImAge zeigt, wie KI-Modelle kalibriert werden können
Auf dem Jahreskongress der Deutschen Gesellschaft für Gerontologie und Geriatrie veranschaulichten wir anhand von KImAge wie sich durch gezielten Zuschnitt von KI-Modellen die Güte der Codierungen deutlich erhöhen lässt
In einem Fachsymposium zu Gesundheitsförderung und Altersbildern zeigten wir Ergebnisse zum direkten Vergleich verschiedener Fine-Tunings vom Gemma3-4B KI-Modell. Durch diese lässt sich die Güte von Codierungen für zentrale Kategorien, die Themenbereiche wie körperliche Aktivität, soziale Eingebundenheit und Lebensstil umfassen, in einen sehr guten Bereich bringen. Kategorien mit höheren Abstraktionsgraden wie Kompetenzen, Lebensumweltfaktoren, Resilienz und Lebensrückblick sind komplexer und damit anspruchsvoller im Lernprozess.
„Die KI kann uns auf Dinge hinweisen, die wir als menschliche Codierer übersehen“, merkt Klusmann an, „Aber es braucht stets den kritischen Blick bei der Interaktion zwischen Mensch und KI“. Dann eröffnen sich erhebliche Potentiale, qualitative Auswertungen, die sonst aus praktischen Gründen auf kleinere Datenmengen begrenzt sind, deutlich auszuweiten. Fotos, die bis zum Dezember 2026 in die Online-Datenbank hochgeladen werden, können noch in die Auswertungen einbezogen werden. Daher: Die Chance auf eine Reise zu einer der Ausstellungseröffnungen in 2027 sichern und weiter mitmachen unter: https://www.kimage-hfu.de!
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