21. Juli 2025

Am Mittwoch, den 16. Juli 2025, verteidigte Theresa Willem erfolgreich ihre Dissertation „Embedding ethics in diagnostic imaging AI. Navigating social and ethical risks by analyzing their origins in technical features and social processes“.

In den letzten Jahrzehnten hat die medizinische KI einen enormen Aufschwung erlebt. Gleichzeitig sind medizinethische und soziale Probleme aufgetaucht, die auf KI zurückzuführen sind. Als wissenschaftliche Gemeinschaft tun wir uns jedoch schwer damit, diese Probleme vorherzusehen und zu handeln, bevor sie Individuen oder Gruppen benachteiligen. Mit Blick auf die KI in der diagnostischen Bildgebung fragte Dr. des. Willem: „Wie können die ethischen und sozialen Risiken der aufkommenden diagnostischen Bildgebungs-KI effektiv antizipiert und in die laufende Forschung und Entwicklung eingebettet werden?“ . Ihre Forschung kombiniert biomedizinische Ethik, KI/Technologieethik, Wissenschafts- und Technologiestudien, kritische Datenstudien und Computerwissenschaften.

Diese Arbeit war die erste am Institut für Geschichte und Ethik der Medizin, die den gemeinsam entwickelten Ansatz von Embedded Ethics umgesetzt hat und damit beispielhaft für die tiefe interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Schools ist.

Der Begriff „Embedded Ethics“ umschreibt einen Ansatz, bei dem die Entwicklung neuer Technologien (insbesondere im Bereich von Krankheit und Gesundheit, mit einem Fokus auf KI und maschinelles Lernen) von Beginn an begleitet wird durch eine tiefe Integration ethischer und sozialer Methodologie.

Dr. des. Willem war tief in Entstehungsprozesse in der Dermatologie und Radiologie des TUM Universitätsklinikums und am Helmholtz-Institut integriert und hat an all diesen Institutionen nicht nur einen wesentlichen Beitrag zur Erhöhung der Qualität von Produkten und Ergebnissen geleistet, sondern vor allem auch dazu, dass der Entwicklungsprozess in verantwortlicher Weise ethische und soziale Implikationen berücksichtigt und direkt adressiert hat.

Zusätzlich sind in ihrer Dissertation wichtige theoretische Grundlagenkonzepte des Embedded Ethics-Ansatzes weiterentwickelt worden.

Die Arbeit hat zu einer Vielzahl hochrangiger Publikationen geführt, unter anderem:

• Willem, T., Krammer, S., Böhm, A. S., French, L. E., Hartmann, D., Lasser, T., & Buyx, A. (2022). Risks and benefits of dermatological machine learning health care applications—An overview and ethical analysis. Journal of the European Academy of Dermatology and VeneReology, 36(9), 1660-1668.
• Willem, T., Wollek, A., Cheslerean-Boghiu, T., Kenney, M., & Buyx, A. (2025). The social construction of categorical data: Mixed methods approach to assessing data features in publicly available datasets. JMIR Medical Informatics, 13, e59452.
• Willem, T., Shitov, V. A., Luecken, M. D., Kilbertus, N., Bauer, S., Piraud, M., … & Theis, F. J. (2025). Biases in machine-learning models of human single-cell data. Nature Cell Biology, 1-9.
• Buyx, A., McLennan, S., Müller, R., Tigard, D., Fiske, A., Meier, L. J., … & Willem, T. (2024). Embedded Ethics in Practice: A Toolbox for Integrating the Analysis of Ethical and Social Issues into Healthcare AI Research: Embedded Ethics in Practice: A Toolbox.