Randomisierte kontrollierte Studien sind der Goldstandard zum Test von Medikamenten und anderen Maßnahmen im Gesundheitssektor. Und obwohl sich randomisiert kontrollierte Studien im Gesundheitsbereich mehr als bewährt haben, sind sie in vielen anderen Gebieten unseres Lebens absolute Mangelware.
So auch im Wohltätigkeitssektor.
Read MoreWährend Weihnachtsbäume mit brennenden Kerzen die Augen vieler Kinderaugen in Europa zum Leuchten bringen, ist dieser Anblick für die meisten Nordamerikaner mehr als besorgniserregend.
Wie kommt man überhaupt auf die Idee, mit offenem Feuer im eigenen Haus herumzuspielen und das in der Nähe von kleinen Kindern?
Während das Hantieren mit Gewehr und Pistole für viele nordamerikanische Kinder ein Ding der Gewohnheit ist, kennen die meisten Europäer solche Gerätschaften nur aus Film und Fernsehen.
Read MoreFrüherkennung ist nicht immer zum Vorteil des Patienten. Das dürfte spätestens nach meinem Artikel zum Vorlaufzeitbias klar sein. Neben den möglichen negativen Effekten für den Patienten selbst ist auch die Täuschung der Gesamtbevölkerung nicht zu vernachlässigen.
So spricht man von einer höheren Überlebensrate, obwohl schlussendlich gleich viele Menschen sterben.
Genau diese beiden Effekte finden sich auch beim Überdiagnosebias wieder.
Read MoreIch war immer ein großer Freund der Früherkennung. Lieber einen Test mehr als einen Test zu wenig. Die Krankheit lieber vor den Schmerzen diagnostizieren als danach.
Auch die Statistiken scheinen diese intuitive Vorliebe zu bestätigen. So zählt die Prostatakrebsuntersuchung in den USA seit den 1980er Jahren zu einem Routineverfahren. In Großbritannien wird hingegen nur getestet, wenn Symptome auftreten.
Das Resultat: Die Überlebensrate von Prostatakrebs ist in den USA um ein Vielfaches höher als in Großbritannien.
Read MoreGerade in der Medizin vergöttern wir Tests und Messinstrumente.
Zuerst die Unsicherheit über unseren Gesundheitszustand und dann plötzliche die Erlösung durch die absolute Sicherheit des Testes. Der Test kann zwar auch schlecht für uns ausgehen, zumindest gibt er uns aber ein sicheres Gefühl.
Nur sehr selten beachtet man, dass so gut wie jeder Test auch fehlerhaft sein kann. Bestes Beispiel: die Mammografie.
Read MorePrävention ist ein zentrales Thema unseres Lebens - ein Thema das Mediziner, Ökonomen und Ökologen gleichsam beschäftigt.
Leider ist Prävention nicht nur eine enorm wichtige, sondern auch eine mitunter recht paradoxe Thematik.
Gerade im Zuge von Covid-19 sprechen Experten immer wieder über das Präventionsparadoxon: Je besser die Prävention funktioniert, desto unnötiger scheint sie.
Der Begriff des Präventionsparadoxons wurde erstmals im Jahre 1981 vom Epidemiologen Geoffrey Rose verwendet. Allerdings hat der Wissenschaftler damit ein ganz anderes Phänomen angesprochen, welches mit der Covid-19-Thematik eher wenig zu tun hat.
Read More1897 entdeckte man erstmals die positiven Effekte von Aspirin. Eine Erklärung für die Funktionsweise folgte 98 Jahre später im Jahr 1995.
Diese Spanne zwischen dem, was funktioniert, und unserem Verständnis der Funktionsweise, bezeichnet man als Intellektuelle Schulden.
Intellektuelle Schulden waren bisher vor allem ein Thema der Medizinbranche. Medikamente werden nicht zugelassen, weil man den genauen Wirkmechanismus erklären kann. Medikamente werden zugelassen, weil sie in klinischen Studien positive Effekte zeigen. Korrelation statt Kausalität ist die Devise.
Das muss nicht unbedingt schlecht sein, stellt aber eine Gefahr dar. Eine Gefahr in Bezug auf die langfristige Innovationsgeschwindigkeit sowie in Bezug auf unerwünschte Kettenreaktionen.
Read MoreEs scheint absurd, wissenschaftliche Studien über Maßnahmen durchzuführen, deren vorgeschlagene Wirkmechanismen dem aktuellen Stand der Wissenschaft widersprechen. Noch absurder scheint es, dass es für eine dieser Methoden, die Homöopathie, immer wieder Studien gibt, die einen Effekt belegen, der über einen normalen Placebo-Effekt hinausgeht.
Im Vergleich zu diesen wissenschaftlich gut belegten Erkenntnissen, wie dem Dosis-Wirkung-Prinzip, ist die Evidenzkraft von wissenschaftlichen Studien gering. Denn gerade im Bereich der Medizin sind die Studien und ihre Erkenntnisse nur statistische Natur. Wenn aber eine klinische Studie e.g. ein Konfidenzintervall von 90% hat, wird in 10% aller Studien ein falsch positives Ergebnis herauskommen.
Auf Basis dieser Argumentationslinie spricht sich Christian Weymayr für das Konzept der Scientabilität aus und dagegen „sichere Erkenntnisse mit einer unsicheren Prüfmethode belegen oder widerlegen zu wollen“.
Das Konzept der Scientabilität klingt erst einmal sehr einleuchtend, doch es birgt große wissenschaftliche Risiken.
Read MoreDie Menschen haben Angst. Verständlich, wenn man sieht, dass in China und jetzt auch in Italien ganze Städte ruhiggelegt werden und Ärzte sowie Pfleger in futuristisch anmutenden Vollkörperanzügen die Patienten behandeln.
Viele scheinen nicht zu verstehen, dass die teils drastischen Maßnahmen zum Stoppen des Virus (die meines Erachtens nicht übertrieben sind) nicht unbedingt damit in Zusammenhang stehen, dass die Gefahr für den einzelnen Bürger, infiziert zu werden oder gar zu sterben, hoch ist.
Und wenn die Menschen dann auch noch in Taschentücher oder den Ellenbogen husten, anstatt in die eigenen Hände. Wenn sich die Menschen dann auch noch mit einer Fist Bump statt mit einem Handschlag begrüßen. Wenn sich die Menschen dann auch noch die Hände öfter waschen, dann kann man an dieser irrationalen Überreaktion mehr rationales und positives finden, als man auf den ersten Blick meinen würde.
Read MoreDass der gesellschaftliche Diskurs rund um Künstliche Intelligenz oft weit von der Realität der heutigen Systeme entfernt ist, ist nichts Neues. In meinem Artikel „Pars pro toto & künstliche Intelligenz“ bin ich bereits darauf eingegangen, wie wir die Kapazitäten dieser Systeme überschätzen und die praktischen Risiken bei der Anwendung daher unterschätzen.
Doch im Zuge der fehlerhaften Mainstream-Narrative dieser Systeme werden nicht nur manche Risiken falsch bewertet und Fähigkeiten überschätzt. Im Schatten des Mainstream-Narrativs gehen auch die wirklichen Potentiale dieser Systeme unter, beispielsweise im Bereich der Medikamentenforschung.
In ihrem Artikel „A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery“ vom 20. Februar 2020 präsentieren einige Wissenschaftler von Harvard und dem MIT ihre Ergebnisse eines Deep Learning Modells zum Entdecken von Antibiotika.
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