Weil Menschen nicht aus maschineller Fertigung stammen, gleichen sie auch nicht wie ein Roboter dem anderen. Unsere physiologischen, biologischen und genetischen Unterschiede machen uns einzigartig – ein Umstand, der einerseits faszinierend, medizinisch aber auch herausfordernd ist. Der „weiße Mann“ ist eben nicht „der Patient“. Während man sich in der medizinischen Forschung über Jahrzehnte allmählich davon abgewendet hat und vermehrt menschliche Diversität in klinischen Studien fördert, muss sich auch die Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) solchen Diskursen stellen. Zwar können gute KI-Werkzeuge die Diagnose- und Therapieentscheidungen verbessern – das Potenzial gilt als unbestritten. Doch hat ein zugrundeliegendes Modell aber verzerrte medizinische Daten als Basis, dann verringern voreingenommene („biased“) KI-Modelle die diagnostische Genauigkeit. Diesen nachteiligen Effekt können auch bildbasierte Erklärungen des KI-Modells, die Mediziner:innen aufzeigen sollen, wie eine mögliche Empfehlung des Algorithmus zustande gekommen ist, nicht abmildern.
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