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Portrait Dr. Silja Samerski, Biologin und Sozialwissenschaftlerin, Universität Bremen

Digitalisierung

Big Data in der Medizin: Chancen. Risiken.

Gesundheitsrisiken machen Angst – auch, wenn diese Risiken rein statistisch sind. Schwangere beispielsweise sind heute vor lauter Risiko-Informationen und Testangeboten dauernd mit dem beschäftigt, was alles passieren könnte, und daher kaum noch „guter Hoffnung“. Sie leiden unter Risikoangst. Die meisten Neugeborenen sind allerdings kerngesund. In Zukunft wird uns Big Data, die computerbasierte Verarbeitung riesiger Datenmengen, unendlich viele solcher statistischen Risiken anhängen. Alle möglichen Eigenheiten, sei es Stück meiner DNA, meine wiederkehrende Melancholie oder mein Internet-Konsum, können mit bedrohlichen Erkrankungen korreliert werden. Ob ich diese Erkrankungen allerdings jemals bekommen werde, steht trotz aller statistischen Vorhersagen in den Sternen. Die prophezeiten Risiken hängen jedoch wie ein Damoklesschwert über meiner Zukunft. Statt guter Hoffnung im Leben zu sein, bin ich „schlechter Erwartung“, und mein Wohlbefinden wird von Checkups und Überwachungsmaßnahmen abhängig, die mir bestätigen, dass im Moment – wahrscheinlich – noch alles in Ordnung ist.

Auch die smartesten Computer können zwar riesige Datenmengen auf Muster hin untersuchen – aber in die Zukunft schauen können sie nicht. Predictive analytics ist der Oberbegriff für datenbasierte Vorhersagen darüber, was sich nach gleichem Muster in der Zukunft mit gewisser Wahrscheinlichkeit wiederholen könnte. Die entsprechende Medizin wird oft „personalisierte Medizin“ genannt – ein Begriff, der in die Irre führt. Voraussetzung für Statistik ist es, Menschen berechenbar zu machen, sie als gesichtslose Datenprofile zu behandeln. Ein „persönliches Risiko“ oder eine „persönliche Wahrscheinlichkeit“ ist daher ein Widerspruch in sich. Wahrscheinlichkeiten beziffern Häufigkeiten in Populationen, sie sagen aber nichts über einzelne Menschen. Zwischen einer Statistik und meiner Person, zwischen berechneten Wahrscheinlichkeiten und meiner unkalkulierbaren Biographie, bleibt eine unüberbrückbare Kluft.

Big Data soll jedoch nicht nur die Zukunft berechenbar machen, sondern auch die ärztliche Behandlung von Patienten optimieren.

Supercomputer forsten dafür riesige Mengen an Patientenakten, Fachartikeln, Protokollen usw. durch und schlagen innerhalb von Sekunden evidenzbasierte Diagnosen und Therapien vor. Im Unterschied zum Arzt kennt der datenverarbeitende Computer dabei keinen Unterschied zwischen „Krankheit“ und „Gesundheit“ oder „0“ und „1. Gerade deshalb gelten Rechner ja als besonders „rational“ und „objektiv“. Es bedeutet ihnen alles nichts. Undurchschaubar sind sie trotzdem. Bei selbstlernenden Maschinen schreiben sich die Programme selbst um und sind dann sogar für Fachleute eine Black Box. Auch widersprechen lässt sich einem Computer nicht. Die Gefahr ist daher groß, dass der Computer nicht „kognitiver Assistent“ bleibt, sondern zum „Entscheider“ aufsteigt. Der fundamentale Unterschied zwischen einer statistischen Wahrscheinlichkeit und einem menschlichen Urteil, zwischen einem gesichtslosen Risikoprofil und einer Patientin aus Fleisch und Blut, würde verwischt. In Kliniken, in denen der Supercomputer Watson Health im Einsatz ist, folgen laut IBM bereits ca. 90 Prozent der onkologischen Pflegekräfte bei der Behandlung ihrer Patienten seinen Vorgaben. Wer übernimmt hier die Verantwortung? Watson?

Ob mit oder ohne Computer – eine „objektive“ Medizin gibt es nicht. Risikoklassifizierungen, Diagnosen und medizinische Interventionen haben immer eine ethische und soziale Dimension. Erstens implizieren Krankheits- und Gesundheitsdefinitionen sozial bedingte Vorstellungen davon, was als „normal“ und „anormal“ gilt. In Zukunft werden solche folgenreiche Klassifizierungen nicht mehr zwischen Menschen ausgehandelt, sondern in vermeintlich objektive Algorithmen verpackt. Zweitens stellt sich in der Arztpraxis und am Krankenbett immer die Frage, was jetzt und hier, in dieser konkreten Situation für diesen einen und einzigartigen Menschen gut ist. Auf eine solche vielschichtige Frage gibt es meist keine eindeutigen Antworten – und gewiss keine, die vom Computer berechnet werden können. Dafür braucht es Herz und Verstand.

Silja Samerski ist Biologin und Sozialwissenschaftlerin an der Universität Bremen. Sie erforscht, wie neue Technologien - derzeit vor allem die Digitalisierung - unser Gesundheitsverständnis und unser Gesundheitswesen verändern.

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Kommentare

  1. Philipp Stachwitz

    "Herz und Verstand" sind bedeutsame Qualitäten einer Ärztin, eines Arztes, einer Schwester, eines Pflegers und auch aller anderen Menschen (!), die im Gesundheitswesen Menschen (!) betreuen und begleiten. Vieles von dem, was die Autorin schreibt ist richtig. Aber Herz und Verstand allein reichen nicht aus.

    Auch heute schon fällen Ärztinnen und Ärzte täglich Entscheidungen oder geben Rat auf Grundlage von Statistiken und Algorithmen. Und das soll auch so sein und wird von Kranken wie Gesunden zu Recht von ihnen erwartet. Denn Empirie ist eine wesentliche, wahrscheinlich die wesentlichste Grundlage für die Erkenntnisse der wissenschaftlichen Medizin. Das Wissen in der Medizin wächst exponentiell und was spricht dagegen, sich zu dessen Bewältigung Informationstechnologie zu Nutze zu machen? Es spricht auf jeden Fall vieles dafür. Dass dabei der Mensch, das Individuum auch in Zukunft im Mittelpunkt stehen muss, ist keine Frage. Und die Medizin und die Gesellschaft werden Wege finden müssen, wie dies auch in Zukunft gewährleistet werden kann. Denn es muss gewährleistet werden.

    In der Debatte um diese wichtige Frage helfen allerdings emotional gefärbte Formulierungen wie "Voraussetzung für Statistik ist es, Menschen berechenbar zu machen, sie als gesichtslose Datenprofile zu behandeln" eher wenig weiter. Denn damit werden schon zu Beginn der Diskussion all diejenigen herabgewürdigt, die als Ergebnis der Abwägung von Chancen und Risiken der Digitalisierung der Medizin vielleicht zu einer etwas optimistischeren Einschätzung kommen als die Autorin.

    vor 7 Monate

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