Erst seit wenigen Jahren spricht man davon, dass sich Frauen und Männer nicht nur in der Bikinizone unterscheiden. 

Auch dank Corona wurde deutlich, dass Männer und Frauen unterschiedlich erkranken.  So war zum Beispiel die Sterblichkeit während der Pandemie bei Männern höher als bei Frauen. 

Die Digitalisierung und die Norm 

Wir von Lorenzsoft beschäftigen uns mit diesem Thema, weil die Digitalisierung auch vor der Medizin nicht Halt macht.  

ChatGPT ist nur die bekannteste künstliche Intelligenz, die jeder von uns ausprobieren kann. Hinter ChatGPT stehen keine Entwickler, die das System „programmiert“ haben, sondern Daten.  

Die Algorithmen und die Deutung 

Wenn man sagt, dass künstliche Intelligenz (KI) lernt, meint man, dass sie in der Lage ist, aus Erfahrungen und Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit zu verbessern. Im Gegensatz zu traditioneller Software, die nur programmierte Anweisungen ausführt, kann KI-Algorithmen verwenden, um Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. 

KI-Systeme werden mit einer großen Menge an Daten und einer Vielzahl von Beispielen trainiert. Sie analysieren diese Daten, um Muster, Trends und Regeln zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen können sie dann Entscheidungen treffen oder Aufgaben ausführen. Durch den wiederholten Prozess des Trainierens und Lernens können KI-Systeme ihre Leistung und Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. 

Ein gutes Beispiel für KI-Lernen ist das maschinelle Lernen, bei dem Algorithmen entwickelt werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Wenn ein KI-System zum Beispiel darauf trainiert wird, Bilder von Hunden zu erkennen, wird es mit Tausenden von Bildern von Hunden gefüttert. Es analysiert diese Bilder und erkennt bestimmte Merkmale, die auf einen Hund hinweisen, wie Ohren, Schnauze oder Fell. Mit der Zeit wird das System immer besser darin, Hunde von anderen Objekten zu unterscheiden, auch wenn es ihnen nie zuvor begegnet ist. 

Das Lernen bei KI kann auf verschiedene Weisen erfolgen: 

  •  wie über überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen oder verstärkendes Lernen. Bei überwachtem Lernen wird dem System eine klare Rückmeldung über die Richtigkeit oder Fehlerhaftigkeit seiner Entscheidungen gegeben.  
  • Beim unüberwachten Lernen versucht das System Muster oder Strukturen in den Daten selbstständig zu erkennen, ohne vorgegebene Ziele oder Beispiele.  
  • Beim verstärkenden Lernen wird das System durch Belohnungen oder Bestrafungen angeleitet, um optimale Entscheidungen zu treffen. 

Es ist wichtig zu verstehen, dass KI-Systeme zwar lernen können, aber ihre Fähigkeiten und Entscheidungen letztendlich auf den Daten basieren, mit denen sie trainiert wurden. Daher ist es von großer Bedeutung, dass die verwendeten Daten qualitativ hochwertig, repräsentativ und frei von Verzerrungen sind, um Vorurteile oder fehlerhafte Ergebnisse zu vermeiden. 

Vorurteile in den Daten 

Angenommen, wir haben für das KI-Training nur Katzen mit rotem Fell verwendet, so wird die künstliche Intelligenz auch daraus schließen, dass das rote Fell ein notwendiges Merkmal der Katze ist. Alle Katzen mit andersfarbigem Fell werden nicht als solche erkannt. Ähnlich verhält es sich mit den Daten über Frauen. Da die Datenbank von der Norm „Mann“ ausgeht, werden alle weiblichen Merkmale nicht als solche erkannt. 

Der Ursprung der Daten in der Medizin 

Diese Daten stammen in der Regel aus klinischen Studien. In den Studien sind meistens Männer vertreten, Frauen sind fast immer in der Minderheit. In solchen Studien werden die Daten nicht geschlechtsspezifisch erhoben und wenn doch, werden sie nicht getrennt statistisch ausgewertet.  

Das heißt, je mehr die Digitalisierung in der Medizin Einzug hält, desto wichtiger ist es, die KI mit entsprechenden Daten und Algorithmen zu trainieren. 

Dabei sind nicht nur technische Gesichtspunkte zu berücksichtigen, sondern auch die Tatsache, dass im Umfeld der künstlichen Intelligenz Männer eine hohe Relevanz haben. 

 Dabei kommen auch sozialpolitische Aspekte zum Tragen. 

Unsere Vision 

Unsere Vision bei Lorenzsoft ist es, diese spannende technologische Herausforderung zu meistern und gleichzeitig die Belange von Frauen und Männern in ihren biologischen und kulturellen Unterschieden zu berücksichtigen. 

Wir sehen darin einen wichtigen Schritt in Richtung personalisierte Medizin. 

Wir sind uns bewusst, dass eine solche Herausforderung nur im Dialog mit allen Beteiligten zu bewältigen ist. 

Deshalb sind wir von Lorenzsoft mit am Start:   

  •  Awareness schaffen – wir wollen mit Medizinern diskutieren und lernen.  
  •  Best Practices – wir wollen Do’s und Don’ts sammeln und verbreiten.  
  •  Projekte machen – wir wollen in konkreten Projekten zeigen, dass es auch noch anders geht. 
  •   Community Building – wir wollen Wissen und Informationen zur Entwicklung mündiger Patientinnen und Patienten weitergeben. 

 Wenn du an dieser Herausforderung mitarbeiten willst, kontaktiere uns, wir freuen uns auf den Austausch mit dir. 

 

Über den Autor

Felix Hempel

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