KI muss fit sein für geschlechtersensible Medizin

Frauen sind in klinischen Studien nach wie vor unterrepräsentiert. Das hat bekanntlich auch Folgen für die Versorgung. In IT-Berufen sind Frauen ebenfalls in der Unterzahl – und haben damit weniger Einfluss darauf, wie Digitalisierung im Gesundheitswesen gestaltet wird. Es sind also nicht nur bestehende Wissensdefizite der geschlechtersensiblen Medizin zu schließen – es muss auch dafür gesorgt werden, dass Gender-Bias, also geschlechtsspezifische Verzerrungseffekte, in der Künstlichen Intelligenz (KI) ausgeschlossen werden. Mit dieser Forderung ist der Runde Tisch „Frauen im Gesundheitswesen“ bei seinem Parlamentarischen Abend an die Politik herangetreten.

Hinter dem Runden Tisch stehen zwölf Organisationen, darunter der Bundesverband Managed Care, die #Denkfabrik Apotheke, Verbände von Zahnärztinnen und Ärztinnen, die Healthcare Frauen und Spitzenfrauen Gesundheit. Sie haben ein Positionspapier verfasst, mit dem sie auf die angesprochene Problematik aufmerksam machen. Unter dem Titel „Gender-Bias bei Künstlicher Intelligenz ausschließen – Versorgungsqualität erhöhen“ beschäftigt sich das Papier mit der fehlenden Berücksichtigung geschlechterspezifischer Unterschiede bei Datenerhebungen, die für die Frauengesundheit fatale Folgen haben könne. Weil die Bedeutung von Algorithmen und KI in der Gesundheitsversorgung stetig zunehme, müssten die dafür zugrundeliegenden wissenschaftlichen Daten vollständig sein, betonen die Frauen im Gesundheitswesen. In der Realität sehe es allerdings noch anders aus.

Damit die digitale Transformation des Gesundheitswesens gelingen kann, fordern die Organisationen die Entwicklung eines Leitbilds, das alle Geschlechter beim Aufbau von KI-gestützten Lösungen gleichermaßen miteinbezieht. Geschlechtsspezifische Aspekte müssten in Ausbildung, (Grundlagen-) Forschung und Versorgung berücksichtigt werden, damit digitale Anwendungen sich zeitgemäß und divers an allen Geschlechtern orientieren können. Ebenso gefordert werden eine höhere Repräsentanz von Frauen in der Datengrundlage, die Förderung von Parität in Lehre, Forschung und Führung im digitalen Bereich und die vermehrte Besetzung von Führungspositionen in der Gesundheits-IT durch Frauen.