Abstracts

Wie können die hohen Anforderungen an Funktionalität, Traceability und Qualitätssicherung in der Medizintechnik effizienter erfüllt werden? Unser funktionsfähiger Prototyp zur KI-basierten Testfallgenerierung zeigt, wie innovative Technologien helfen können diese arbeitsintensiven Herausforderungen zu meistern.

Im Vortrag stellen wir die Entstehung dieses Prototyps vor: von den ersten Konzepten über die Identifikation branchenspezifischer Hürden und Trainingsdaten - wie regulatorische Anforderungen, Legacy Dokumentationen und Spezifikationslücken - bis hin zur Implementierung eines performanten KI-Systems. Sie erfahren, wie wir technische und organisatorische Probleme gelöst haben und welche Anforderungen der Prototyp bereits erfolgreich erfüllt.

Darüber hinaus geben wir einen Ausblick auf die nächsten Schritte: Welche Weiterentwicklungen sind denkbar und wie kann unser Ansatz langfristig die Test- und Verifikationsprozesse in der Medizintechnik hinsichtlich Abdeckung, Ressourcen und Teststrategien (r)evolutionieren? Ein Rundumschlag von dynamischen Testdaten und integrierten Testorakeln zur systematischen Nachvollziehbarkeit von Testprozessen.

In diesem Vortrag möchten wir Ihnen folgendes mit auf dem Weg geben:

• Woher kommt der Need von AI getriebener Testfall-Erstellung?
• Welche Hürden und Probleme muss man bewältigen und wie könnte ein optimales Konzept für diese Herangehensweise aussehen?
• Der Prototyp und welche Anforderungen er bereits bedient
• Wie geht es weiter? Welche weiteren Möglichkeiten könnte man noch ausschöpfen?