{"id":74,"date":"2015-03-20T13:11:29","date_gmt":"2015-03-20T12:11:29","guid":{"rendered":"http:\/\/samerski.de\/?p=74"},"modified":"2017-04-27T09:05:38","modified_gmt":"2017-04-27T07:05:38","slug":"vorhersagende-medizin","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/samerski.de\/?p=74","title":{"rendered":"Vorhersagende Medizin? Ein Symposium"},"content":{"rendered":"

\"Friends<\/a><\/p>\n

TeilnehmerInnen am Hanse-Wissenschaftskolleg in Delmenhorst (v.l.n.r.), hinten: Barbara Kosfeld, David Armstrong, Beate Zimmermann, Barbara Duden, Norbert Donner-Banzhoff, Hans Vogt, William R. Arney, Susanne Osterkamp, Katja Baumgarten, Judith Simon; vorne: J\u00f6rn Esch, Matthias Rieger,\u00a0Silja Samerski, Kirsten Vogeler<\/p>\n

Auf meine Einladung hin haben sich vom 5.-7. M\u00e4rz am Hanse-Wissenschaftskolleg Delmenhorst siebzehn Theoretiker und Praktiker des Gesundheitssystems aus verschiedenen Fachrichtungen getroffen, um \u00fcber die Ver\u00e4nderung von Zeitlichkeit, Individualit\u00e4t und medizinischer Entscheidungsfindung durch statistische Vorhersagetechniken zu diskutieren, und zwar unter dem Titel:\u00a0 \u201eStatistical Prediction and Decision Making. How Scientific Techniques of Anticipation Transform Deliberation and Choice \u2013 the Medicinal Field\u201c (Abstract<\/a>\/Programm<\/a>).<\/p>\n

Die Zeiten sind vorbei, in denen der Arzt das Gespr\u00e4ch mit der Frage „Was fehlt ihnen?“ einl\u00e4utete, seinen Patienten k\u00f6rperlich untersuchte, eine Diagnose stellte und, de lege artis, eine ensprechende Behandlung verschrieb. Die Trias „Diagnose, Prognose, Therapie“ wird heute durch die Trias „Risikoberechnung – Risikoattest – Risikomanagement“ abgel\u00f6st. Die Begegnung zwischen Arzt und Patient sieht dann ungef\u00e4hr folgenderma\u00dfen aus: Frau S. l\u00e4\u00dft wegen ihrer h\u00e4ufigen Kopfschmerzen einen Gesundheitscheck machen. Die \u00c4rztin sitzt w\u00e4hrend des Gespr\u00e4chs vor dem Bildschirm und f\u00fcttert ein Computerprogramm mit Daten \u2013 Alter, Blutwerte, Krankheiten in der Familie, Lebensgewohnheiten etc. Das Programm kalkuliert anhand der Daten verschiedene Erkrankungswahrscheinlichkeiten. Als das Ergebnis vorliegt, erkl\u00e4rt die \u00c4rztin Frau S., dass sie zwar nicht wei\u00df, woher ihre Kopfschmerzen kommen, aber dass sie ein erh\u00f6htes Risiko f\u00fcr Herz-Kreislauferkrankungen und f\u00fcr Darmkrebs festgestellt hat. Das w\u00e4re erstmal nur Statistik, beruhigt si , um Frau S. im n\u00e4chsten Satz\u00a0 zu ernahmen: Da m\u00fcsse sie schon aufpassen! Mit Hilfe des Programms f\u00fchrt die \u00c4rztin auf, wie sich die Risiken reduzieren lie\u00dfen: Durch durch regelm\u00e4\u00dfigen Checkups um 12%, durch regelm\u00e4\u00dfigem Sport und Rauchentw\u00f6hnung etwa um 20%, durch die Einnahme von Cholesterinsenkern um 8% – allerdings w\u00fcrde sie Damit das Risiko von Nebenwirkungen eingehen … Eine Empfehlung k\u00f6nne sie ihr nicht geben, stellt die \u00c4rztin klar, sie k\u00f6nne nur informieren. Frau S. m\u00fcsse selbst entscheiden, welche Risiken sie eingehen m\u00f6chte und welche nicht.<\/p>\n

Noch bis ins 19. Jahrhundert h\u00e4tte eine solche Entscheidung, wie sie die \u00c4rztin von Frau S. fordert, als W\u00fcrfelwurf gegolten, als reines Gl\u00fcckspiel. Schlie\u00dflich beziffern Wahrscheinlichkeiten per definitionem H\u00e4ufigkeiten in Grundgesamtheiten, aber sagen nichts \u00fcber den Einzelfall. Heute dagegen gilt die Wahl zwischen risikobehafteten Optionen als Inbegriff der rationalen, informierten Entscheidung. Immer mehr \u00c4rzte verwenden in ihrer Praxis Risikokalkulatoren beispielsweise f\u00fcr Krebs oder Herz-Kreislauferkrankungen, und immer h\u00e4ufiger laufen Arzt-Patientengespr\u00e4che ganz \u00e4hnlich wie oben geschildert ab. Schaffen Computerprogramme in Zukunft die \u00c4rzte ab? Ist es m\u00f6glich,\u00a0 auf der Grundlage von Statistiken und Wahrscheinlichkeitsberechnungen\u00a0 pers\u00f6nliche Entscheidungen zu treffen? Ist statistische Information \u00fcberhaupt „Wissen“ im herk\u00f6mmlichen Sinne? Gehen das Erfahrungswissen und das situative Wissen, auf dem die Heilkunst und die\u00a0 Hebammenkunst einst gr\u00fcndeten, verloren? Was hei\u00dft \u201eGesundheit\u201c, wenn big data<\/em> in Zukunft mit jeder Lebensgewohnheit oder k\u00f6rperlichen Eigenart eine Krankheitswahrscheinlichkeit verkn\u00fcpft, die \u00c4rzte \u2013 oder Computerprogramme Patienten als beunruhigende Risiken zuschreiben?<\/p>\n

Auf dem dreit\u00e4gigen Symposium am Hanse-Wissenschaftskolleg sind Hebammen, Philosophen, Mathematiker, \u00c4rzte und Soziologen \u00fcber diese Fragen in ein offenes und intensives Gespr\u00e4ch gekommen. Wir waren uns einig, dass sich die Medizin durch die Dominanz der Statistik sowie statistischer Vorhersagen tiefgreifend ver\u00e4ndert. Der individuelle Patient wird heute zunehmend in einen statistischen Fall umgedeutet, der von Populationen abgeleitet wird. Nur angerissen haben wir die\u00a0 grundlegende Frage, ob die induktive Statistik es \u00fcberhaupt erlaubt, zeitliche Vorhersagen zu machen, oder ob\u00a0 Zeitlichkeit hier nicht prinzipiell ausgeblendet wird. Recht hitzig diskutiert wurde dagegen die These, dass statistische Information etwas anderes ist als „Wissen“ im herk\u00f6mmlichen Sinne: Was wissen eine \u00c4rztin oder eine Patientin, wenn sie ein probabilistisches Erkrankungsrisiko oder einen statistischen Therapienutzen kennen? Geht beispielsweise das kundige Wissen der Hebamme, die mit erfahrenen H\u00e4nden und Augen die Geb\u00e4rende untersucht und sich, de lege artis, ein Urteil bildet, durch statistisch begr\u00fcndete Leitlinien verloren?<\/p>\n

Die Kunst des Nachdenkens besteht weniger darin, eindeutige Antworten zu finden, als darin, gute Fragen zu stellen. Insofern war das Symposium ein \u00e4u\u00dferst fruchtbares, inspirierendes und ergebnisreiches Zusammentreffen.<\/p>\n

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