
KI macht Frauen unsichtbar
Gender Data Gap
Frauen sind überall. Auf Ärztekongressen. In Laboren. In der Politik. Und in Chefetagen. Reicht das nicht langsam mal? Wir finden: Das reicht noch lange nicht! Das Gender Data Gap macht Frauen nach wie vor unsichtbar. Frauen wurden lange Zeit in medizinischen Studien unterrepräsentiert. Das wirkt sich bis heute auf ihre Gesundheit aus und macht KIs leider frauenfeindlich.
Das Potenzial von Real World Data
Um eine genauere Gesundheitsversorgung zu ermöglichen, braucht es eine stärkere Differenzierung nach biologischem und sozialem Geschlecht. Auch die Nutzung von Real World Data ist notwendig, um Therapien und Dosierungen an die weibliche Bevölkerung anzupassen. Eine geschlechtsspezifische Medizin erlaubt eine präzisere Behandlung. Damit künftig Herzinfarkte nicht mehr doppelt so oft fehldiagnostiziert werden wie bei Männern.
So stärken wir Frauen in der Medizin.
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, unser Leben zu erleichtern, aber wir müssen sicherstellen, dass die Daten, auf denen sie basiert, die ganze Gesellschaft widerspiegeln. Bei ORGANON setzen wir uns dafür ein, dass Gender berücksichtigt werden und fordern weitere Maßnahmen für die Medizin.
Denn durch digitale Gesundheitsanwendungen (DiGAs) werden Algorithmen stärker in die medizinische Entscheidungsfindung einbezogen. Die Herausforderung: die Algorithmen so zu programmieren, dass sie Geschlecht, Alter und Herkunft berücksichtigen und Menschen nicht schaden.
Lernende Systeme der Künstlichen Intelligenz ziehen aus den vorhandenen Daten Muster und leiten daraus Regeln ab. Die selbstlernenden Algorithmen reproduzieren also bisherige Lebenswelten und damit auch Ungleichheiten – wenn sie nicht entsprechend anders programmiert sind. Es gibt also noch viel zu tun und Unternehmen wie ORGANON sind in der Pflicht das zu ändern.
Forderungen
Mehr Diversität in Studien: Wie dem Gender Gap auf die Spur gekommen werden kann.
Das muss passieren:
- Sensibilisierung für Differenzierungen nach biologischem und sozialem Geschlecht in Forschung und Entwicklung.
- Ausschreibungen und Studien müssen so gestaltet werden, dass Daten zwingend geschlechterspezifisch zu erheben sind.
Realität statt Labor: Warum die Nutzung von Real World Data die Gesundheitsversorgung verbessert
Das muss passieren:
- Geschlechtsunspezifische Studien wirken sich auf die medizinische Versorgung von Frauen aus. Therapien und Dosierungen müssen geschlechtsspezifisch betrachtet werden.
- Die Verwendung von realen medizinischen Daten von Frauen kann dies ändern und so Medikationen angepasst und Medikamente weiterentwickelt werden.
Nicht jeder Mensch ist gleich: Warum die personalisierte Medizin geschlechtsspezifische Aspekte berücksichtigen muss.
Das muss passieren:
- Geschlechtsspezifische Medizin muss verpflichtend und interdisziplinär in die medizinische Ausbildung eingebettet werden.
- Daten müssen individuell und systematisch erfasst werden und es braucht auch eine andere Haltung.
Bleiben Sie auf dem Laufenden
Transparenz ist uns ein Anliegen. Deswegen veröffentlichen wir nicht nur unsere Pressemitteilungen, sondern informieren auch über unsere Aktivitäten für und mit Patient:innen, Medien, Politik und Verbänden.
