#18 Wenn die KI Frauen übersieht – was ist Gender-Bias in der Medizin, Prof. Irit Nachtigall?
Eine Frau kommt mit einer Sepsis in die Rettungsstelle: erschöpft, verlangsamt, ein bisschen neben sich. Sie wird in die Neurologie geschickt. Ein Mann mit derselben Erkrankung ist deutlich verwirrt, aber bei ihm zweifelt niemand, dass es etwas Akutes ist. Dass Frauen beim Herzinfarkt andere Symptome zeigen, hat sich herumgesprochen. Bei Sepsis noch nicht. Und was daraus in den Daten wird, hat mich in diesem Gespräch am meisten beschäftigt.Mein Gast ist Prof. Dr. Irit Nachtigall, Professorin für Hygiene und Infektiologie an der Medical School Berlin. Sie forscht seit 2007 geschlechtersensibel und entwickelt KI-gestützte Entscheidungssysteme für die Antibiotikatherapie. Wir sprechen darüber, warum bei Frauen rund ein Drittel weniger Blutkulturen abgenommen werden und warum genau das KI-Systeme zur Sepsis-Früherkennung verzerrt: Fehlt die klinische Entscheidung, fehlt der Datenpunkt. Das Modell lernt (bislang) vor allem am Mann.Außerdem sprechen wir darüber, – warum der Mittelwert auch für Männer nicht stimmt, – weshalb es bis heute kein Curriculum für geschlechtersensible Medizin gibt, – was im Digitalgesetz und im Registergesetz dazu fehlt, – und warum sie trotzdem Berufsoptimistin ist. Wenn Dir die Folge gefällt: Abonniere „Mit Daten heilen" und lass gerne eine Bewertung da. Impressum: Redaktion: Marcel Weigand, Marcel Holick Sounddesign: Marcel Holick www.marcelweigand.de www.marcelholick.de Kontakt: podcast@mitdatenheilen.de
