„Kein*e Mediziner*in kann vollkommen sicherstellen, dass die gewählte Diagnose die Richtige ist. Denn die medizinische Diagnostik ist permanent unvollständigen und unsicheren Informationen ausgesetzt“, sagt Dominik Battefeld, wissenschaftlicher Mitarbeiter im Teilprojekt C05. Gemeinsam mit Projektleiter Professor Dr. Stefan Kopp von der AG „Kognitive Systeme und soziale Interaktion“ an der Universität Bielefeld hat er ein mathematisches Modell für Entscheidungsfehler bei der Diagnose eines Krampfanfalls erstellt.
Das Modell bildet das diagnostische Verhalten von Mediziner*innen nach. So fragt die Maschine nach Informationen über Patient*innen und ordnet solange Tests an, bis sie ausreichend sicher zu sein scheint, um eine bestimmte Diagnose zu stellen. Battefeld und Kopp konnten so in Simulationen systematisch Entscheidungsfehler nachbilden, die auch in psychologischen Studien bei Ärzt*innen nachgewiesen wurden.
„Indem das Modell typische Fehler replizieren kann, trägt es dazu bei, Fehlerursachen zu identifizieren“, so Kopp. „Diese formale Darstellung möchten wir in Zukunft nutzen, um voreingenommene Schlussfolgerungen in tatsächlichen Diagnoseverläufen von Ärzt*innen zu erkennen und aufzulösen.“
Ihre Forschung haben Battefeld und Kopp im Artikel „Formalizing cognitive biases in medical diagnostic reasoning“ festgehalten. Vorgestellt wurde er auf dem 8. Workshop zu „Formal and Cognitive Reasoning“ am 19. September in Trier.
