Medizinsoftware: Forscher finden "rassistische Vorurteile" in Algorithmus

Ein in den USA gebräuchlicher Algorithmus stuft Patientenbedürfnisse nach den Arztrechnungen ein. Aufgrund der sozialen Verhältnisse im Land führt das zu einer Bevorzugung weißer Patienten bei der Behandlung. Eine Änderung des Algorithmus ist möglich, die Forscher halten sie ohne gesetzlichen Zwang aber nicht für wahrscheinlich

Artikel veröffentlicht am 25. Oktober 2019, 15:21 Uhr, Oliver Nickel

Algorithmen werden schnell tendenziös. (Bild: Pixabay.com/Montage: Golem.de/CC0 1.0)

In den USA wird in der Medizin Software eingesetzt, die Ärzte, Krankenpfleger und medizinische Ressourcen Patienten in Not zuteilt. Im Ergebnis werden offenbar weiße Patienten schwarzen Patienten bei der Behandlung vorgezogen, da sie einen höheren Risikofaktor zugewiesen bekommen. Zu diesem Schluss kommt eine Studie des Gesundheitsforschers Ziad Obermeyer von der University of California, veröffentlicht in der Publikation Science. Die Forscher sprechen von "rassistischen Vorurteilen" der Algorithmen.

Der untersuchte Algorithmus bewertet die Bedürfnisse der Patienten offenbar nach den Ausgaben, die sie bereits für medizinische Behandlungen getätigt haben. Er hat dabei Zugriff auf frühere Arztrechnungen, Behandlungen und andere gesundheitliche Einträge. 200 Millionen Amerikaner werden laut Science mit einem solchen System bewertet.

Gesellschaftlicher Stand ist ein Grund für die Ungleichheit

Das Problem liegt darin in den unterschiedlichen sozialen Verhältnissen: Schwarze US-Bürger geben durchschnittlich wesentlich weniger Geld für Gesundheitsvorsorge und medizinische Behandlung aus. Oftmals leben sie weiter von Krankenhäusern entfernt, haben striktere Berufswochenpläne oder Familienverpflichtungen. Deshalb gehen sie offenbar seltener zum Arzt und leiden daher öfter an chronischen Krankheiten. Die Software schließt allerdings aus den geringen Ausgaben, dass es den betroffenen Menschen gut geht und sie gesund sind. Entsprechend erhalten sie einen niedrigeren Risikofaktor.

Obermeyer ist sich sicher, dass sich dieses Verhalten auf alle Scoring-Algorithmen in der Medizin übertragen lässt. "Das ist ein industrieweiter systematischer Fehler", sagt er. Sein Team habe dabei durch einige Veränderungen der Bewertungskriterien weniger tendenziöse Ergebnisse erhalten. Die ethnische Bevorteilung sei um 84 Prozent reduziert geworden, so dass statt 17,7 Prozent aller untersuchten und bedürftigen Afroamerikaner zumindest 46,5 Prozent eine besondere Behandlung erhalten haben.

Die Soziologin Ruha Benjamin meint allerdings, dass die Industrie solche Änderungen nur vornehmen werde, wenn Gesetze und Vorschriften vom Staat dazu geschaffen werden. Ein Großteil der technologischen Entwicklungen setzten Geschwindigkeit und Profit vor das Gemeinwohl. Das müsse sich ändern.