Künstliche Intelligenz (KI) 

KI in Medizin und Gesundheitsversorgung

Künstliche Intelligenz verändert die Gesundheitsversorgung und Medizin grundlegend: Algorithmen erkennen Hautkrebs auf Fotos, sagen Herzinfarktrisiken vorher und helfen, aus Tausenden von Messwerten die richtigen Schlüsse zu ziehen. Doch die Daten, mit denen diese Systeme trainiert werden, bilden die Realität oft verzerrt ab. Frauen, ältere Menschen und Minderheiten sind in klinischen Studien historisch unterrepräsentiert – mit der Folge, dass KI-Modelle für manche Patientengruppen präzise arbeiten und für andere systematisch daneben liegen. Ein Herzinfarkt äußert sich bei Frauen häufig anders als bei Männern, doch ein überwiegend mit männlichen Daten trainierter Algorithmus erkennt weibliche Symptommuster schlechter. Fairness bedeutet daher nicht, alle gleich zu behandeln, sondern für jede Gruppe gleich gute Ergebnisse zu erzielen.

In der Forschung eröffnet KI Möglichkeiten, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren: Smartwatches liefern kontinuierlich Daten zu Herzfrequenz, Schlaf und Bewegung. Kombiniert mit klinischen Laborwerten ließen sich moderne Analysemethoden möglicherweise nutzen, um nicht nur Hinweise auf zukünftige Entwicklungen zu geben, sondern auch einzuschätzen, welche Maßnahme bei einer konkreten Person voraussichtlich die größte Wirkung entfalten würde. Für chronische Erkrankungen wie Diabetes und Bluthochdruck ist das ein Paradigmenwechsel. Geschlechtersensible Forschung erfordert, Unterschiede bei Geschlecht und Lebensrealität aktiv zu modellieren und transparent zu machen.

Hier setzt das Vorhaben gEndurance an. Das Projekt entwickelt ein datengetriebenes System für personalisierte Verhaltensinterventionen, das Geschlecht nicht als nachträgliche Fußnote behandelt, sondern als zentralen Faktor der Modellierung. Untersucht wird dabei, ob und welche Unterschiede es bei Verhaltensinterventionen wie Bewegung, Ernährungsumstellung oder Stressreduktion zwischen Frauen und Männern gibt — einschließlich Menopausestatus und hormoneller Einflüsse, die in vielen KI-Studien bisher fehlen.

Gleichzeitig prüfen wir unsere Modelle konsequent auf Fairness: nicht danach, ob sie für alle dieselbe Empfehlung geben, sondern ob sie für alle gleich gut funktionieren. Denn ein KI-System, das bei Männern zuverlässig arbeitet, bei Frauen aber nur ungenaue Empfehlungen liefert, reproduziert genau die Verzerrungen, die wir in der Medizin überwinden wollen. gEndurance soll zeigen, dass es auch anders geht: geschlechtergerecht, datenbasiert und klinisch relevant.