Warum Vielfalt in Daten und Teams der Schlüssel zu fairer KI-Medizin ist
Künstliche Intelligenz soll Diagnosen verbessern, birgt aber ein hohes Risiko. Ungleichheit in Daten und Algorithmen führt zu Fehldiagnosen, besonders bei Frauen, Älteren und Minderheiten. Beispiele aus Kardiologie, Onkologie und Alzheimer zeigen gravierende Folgen. Ursache sind verzerrte Forschungsgrundlagen und homogene Entwicklerteams. Lösungen beinhalten diversere Datensätze, interdisziplinäre Teams, verbindliche Fairness-Checks. Ethik, Transparenz und Governance müssen von Beginn an fester Bestandteil der KI-Entwicklung werden mit dem Ziel einer gerechten Versorgung für alle.
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Künstliche Intelligenz gilt als Hoffnungsträger der Medizin. Sie soll Diagnosen präziser und Therapien individueller machen. Doch unausgewogene Datensätze und fehlende Diversität in Entwicklungsteams führen zu Verzerrungen. Betroffen sind vor allem Frauen, ältere Menschen und Minderheiten. Die Folgen sind gravierend, denn beispielsweise Herzinfarkte bei Frauen werden oft zu spät erkannt, weil KI-Systeme auf männlich geprägte Daten trainiert sind. Bei Brustkrebs erschweren ungleiche Bilddaten die Früherkennung. Auch Alzheimer wird bei Frauen im Schnitt zwei Jahre später diagnostiziert.
Die Ursachen liegen tief, denn jahrzehntelange Forschungslücken und der Ausschluss weiblicher Probandinnen in Studien prägen die Algorithmen. Daraus entstehen Systeme, die Risiken falsch einschätzen oder Nebenwirkungen übersehen.
Abhilfe schaffen vielfältige Daten und interdisziplinäre Teams. Projekte wie KIPRO von der Universität Heidelberg belegen, dass alters- und geschlechtergerechte Datensätze die Versorgungsqualität erhöhen. Kliniken wie die Universitätsmedizin Mainz und Tübingen etablieren Ethikboards und verpflichtende Bias-Prüfungen. Governance-Ansätze, wie am LMU Klinikum, zeigen, wie Fairness messbar und überprüfbar wird.
Die Verantwortung liegt bei allen Akteur:innen. KI darf nicht als technischer Selbstläufer verstanden werden, sondern als System mit gesellschaftlicher Tragweite. Fairness und Transparenz müssen fester Bestandteil von Entwicklung, Implementierung und Kontrolle sein. Nur dann kann KI das Ziel einer gerechten, sicheren und patientenzentrierten Versorgung erreichen.
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