Compliance-Bewusstes und Erklärbares GA-Optimiertes Neuronales Netzwerk zur Kostenschätzung in sicherheitskritischer medizinischer Software

Eine genaue Kostenschätzung spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung medizinischer Software, angesichts der sicherheitskritischen Natur dieser Projekte und ihrer strengen Compliance-Anforderungen. Traditionelle Methoden der Kostenschätzung, die oft auf algorithmischen Modellen basieren, haben Schwierigkeiten, die komplexen nichtlinearen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Kostentreibern zu erfassen. Andererseits haben maschinelle Lernmodelle zwar Potenzial im Umgang mit solchen Komplexitäten gezeigt, doch ihre Black-Box-Natur erschwert die Interpretierbarkeit. Dieser Mangel an Transparenz begrenzt ihre Akzeptanz und Vertrauenswürdigkeit, insbesondere in stark regulierten Umgebungen, in denen Prüfbarkeit und regulatorische Compliance von größter Bedeutung sind.\n\nUm diese Herausforderungen zu überwinden, stellen wir GA-BP-XAI vor, ein neuartiges Framework, das ein Backpropagation-Neuronales Netzwerk mit genetisch-algorithmusbasierter Hyperparameter-Optimierung kombiniert, um die Modellleistung zu verbessern und gleichzeitig Erklärbarkeit zu gewährleisten. GA-BP-XAI integriert modernste Interpretierbarkeitstechniken, insbesondere SHAP (SHapley Additive exPlanations) und LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), um transparente und prüfbare Vorhersagen zu liefern. Dieser Ansatz ermöglicht ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Kostentreiber und unterstützt die Einhaltung regulatorischer Anforderungen, indem er Stakeholdern erlaubt, die Modellausgaben zu überprüfen und zu vertrauen.\n\nDie Wirksamkeit von GA-BP-XAI wurde anhand eines umfassenden Datensatzes von 1.200 anonymisierten medizinischen Softwareprojekten validiert. Im Vergleich zu einem Standard-Backpropagation-Neuronalen Netzwerk erreichte GA-BP-XAI eine Reduktion des mittleren absoluten Fehlers (MAE) um 11,6 % und verbesserte den Bestimmtheitskoeffizienten (R²) von 0,902 auf 0,927. Darüber hinaus übertraf es starke Basismodelle wie Lineare Regression, Random Forest und XGBoost und zeigte eine überlegene Vorhersagegenauigkeit bei der Kostenschätzung für die Entwicklung medizinischer Software.\n\nÜber die Genauigkeit hinaus zeigten die Erklärbarkeitsergebnisse des GA-BP-XAI-Frameworks wichtige domänenspezifische Kostentreiber wie FunctionPoints, ComplianceLevel und IntegrationComplexity. Diese Faktoren stimmen gut mit dem Expertenwissen im Bereich überein und unterstreichen die Fähigkeit des Modells, Erkenntnisse zu liefern, die sowohl bedeutungsvoll als auch umsetzbar sind. Eine solche Transparenz ist in compliance-getriebenen Kontexten von unschätzbarem Wert, in denen Stakeholder nicht nur verstehen müssen, was die Vorhersagen sind, sondern auch, warum sie entstehen, was fundiertere Entscheidungen ermöglicht.\n\nZusammenfassend überbrückt GA-BP-XAI erfolgreich die Lücke zwischen Vorhersageleistung und Interpretierbarkeit bei der Kostenschätzung für sicherheitskritische medizinische Software. Durch die Bereitstellung regulatorisch konformer Transparenz neben modernster Genauigkeit bietet dieses Framework ein vertrauenswürdiges Werkzeug für Projektmanager, Ingenieure und Regulierungsbehörden, die in risikoreichen Umgebungen tätig sind. Dieser doppelte Fokus auf Präzision und Erklärbarkeit stellt sicher, dass medizinische Softwareprojekte mit größerem Vertrauen geplant und durchgeführt werden können, was letztlich eine sicherere und kosteneffizientere Entwicklung von Gesundheitstechnologien unterstützt.