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Big-Data-Algorithmen - Wenn Software über Leben und Tod entscheidet

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Google & Co investieren in Computerprogramme, die die Lebenserwartung eines Menschen genau berechnen. So sollen teure Therapien bei Schwerkranken eingespart werden.

Big-Data-Business
Quelle: ZDF

Computerprognosen sollen die Kosten im Gesundheitssystem radikal senken. Das amerikanische Unternehmen Aspire Health will damit bis zu 40 Prozent der medizinischen Behandlungen einsparen. Dafür setzen die Datenspezialisten von Aspire Health Algorithmen ein, die genau errechnen, wann ein Mensch stirbt. Wer nicht mehr ausreichend lange zu leben hat, soll nur noch bis zum Tod gepflegt werden, aber keine medizinische Therapie mehr erhalten.

Die Rendite und die Entscheidung über Leben und Tod

"Wir können zu Behandlungsplänen sagen, wie viel der Patient kostet, und wir können ihn für weniger Geld pflegen", beschreibt ein Sprecher von Aspire Health das Geschäftsmodell. Die Dienstleistung des Unternehmens besteht darin, für Krankenversicherungen und Kliniken Therapiekosten gegen die statistische Lebenserwartung eines Patienten gegenzurechnen.

Die Krankversicherer erfahren so, wieviel sie ein bestimmter Patient kostet und ob dessen "persönliche Rendite" für die Versicherungsgesellschaft ausreichend ist. Google sieht darin ein viel versprechendes Geschäftsfeld und hat über ihre Wagniskapital-Tochter kräftig in Aspire Health investiert.

Diagnosedaten als Basis

Die Software entscheidet also, ob zum Beispiel ein Krebskranker eine Chemotherapie erhält oder nur palliativ behandelt wird. Wie die Software von Aspire Health das genau macht, halten die Unternehmensmanager geheim.

Allerdings sind Big-Data-Algorithmen, mit denen ähnliche Berechnungen angestellt werden, seit 2015 auf mehreren Konferenzen zum Thema "Datenanalyse" vorgestellt worden. Deshalb wissen wir einiges über ihre prinzipielle Arbeitsweise. 

Falsches statistisches Mittel

Zunächst werden die Daten mit den bisherigen medizinischen Diagnosen eingespeist. Die Software erhält die Daten aus der gesamten Krankheitsgeschichte eines Menschen. Auch die aktuelle Diagnose und die zuletzt erhobenen Laborwerte werden von der Software verarbeitet.

Lautet die aktuelle Diagnose bei einem bestimmten Patienten zum Beispiel "Leukämie", werden Krankheitsverläufe ähnlicher Fälle von Leukämie aus den medizinischen Datenbanken geholt. Diese "typischen" Krankheitsverläufe werden mit der aktuellen Diagnose des Patienten abgeglichen.

Alters-Scores sind problematisch

Zur Berechnung seiner Lebenserwartung werden außerdem seine bisherigen Krankheitsverläufe gewichtet und dann seine aktuelle Diagnose mit den durchschnittlichen Leukämie-Verläufen "verrechnet". Daraus ergibt sich der Wert für die Lebenserwartung, der sogenannte Alters-Score.

Und wenn dieser Score einen bestimmten Grenzwert überschreitet, dann soll etwa keine Chemotherapie mehr erfolgen, sondern dieser schwerkranke Mensch soll daheim gepflegt und gegebenenfalls mit Schmerzmitteln versorgt werden.

Die Entscheidung über eine unter Umständen lebensrettende medizinische Therapie trifft in diesem Fall eine Big-Data-Software. "Aus statistischen Werten lässt sich kein individuelles Lebensschicksal prognostizieren", kritisiert der Risikoforscher Professor Gerd Gigerenzer solche Vorhersage-Algorithmen.

Lebensschicksale lassen sich nicht berechnen

Lebenserwartungen können immer nur im Durchschnitt berechnet werden, nicht aber direkt für eine Person. Wer das macht, verwechselt durchschnittliche statistische Muster mit Ursachen, kritisieren  Experten wie Gerd Gigerenzer.

Auch wenn individuelle Krankheitsdaten in die Big-Data-Software eingespeist und mit typischen Krankheitsverläufen abgeglichen werden, lassen sich daraus nur Durchschnittswerte errechnen. Daraus kann nicht abgeleitet werden, ob bei einem einzelnen Menschen mit seiner speziellen Erkrankung eine Therapie noch "lohnt" oder nicht.

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