Gemeinsam zur besseren Diagnose gelangen
Durch das Zusammenführen unabhängiger Meinungen lassen sich unter bestimmten Voraussetzungen ärztliche Entscheidungen verbessern. So lautet das Resultat einer deutschen Studie. Nun wird eruiert, wie die Diagnosegenauigkeit einzelner Ärzte das kollektive Ergebnis beeinflusst.
Die Analyse von Haut- und Brustkrebsdiagnosen durch Forscher des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung und des Leibniz-Instituts für Gewässerökologie und Binnenfischerei ergab, dass das Zusammenführen unterschiedlicher, unabhängig gewonnener Diagnosen unter bestimmten Voraussetzungen zu erheblich genaueren medizinischen Diagnosen führt. Damit die kombinierten Entscheidungen mehrerer Ärzte die Entscheidung des besten Arztes der Gruppe überflügeln, müssen sich den Forschern zur Erzielung besserer Entscheidungen die Diagnosen ähneln. Dies trifft auch bei verschiedenen Gruppengrößen oder unterschiedlichen Leistungsniveaus des besten Arztes innerhalb der Gruppe zu.
Durch die Anwendung der Konfidenzregel (pro Fall gilt die Diagnose des Arztes, der sich seiner Einschätzung am sichersten ist) und der Mehrheitsregel (pro Fall gilt die am häufigsten von den Ärzten genannte Diagnose) wurden die Voraussetzungen für das Entstehen kollektiver Intelligenz erforscht.
Anhand von 21.133 Bewertungen von 141 Ärzten aus zwei bereits vorhandenen Datensätzen früherer Studien zur Brust- und Hautkrebsdiagnose berechnete das Team um Ralf Kurvers vom Max-Planck-Institut für Bildungsforschung und Iris Zalaudek von der Medizinischen Universität Graz die Diagnosegenauigkeit der einzelnen Ärzte.
Der Brustkrebs-Datensatz beinhaltet 16.813 Diagnosen und subjektive Einschätzungen, die von 101 Radiologen aufgrund von 182 Mammographien erstellt worden waren (Carney PA, et al. 2012, Association between time spent interpreting, level of confidence, and accuracy of screening mammography. Am J Roentgenol 198(4):970–978)
Der Hautkrebs-Datensatz besteht aus 4.320 Diagnosen und subjektiven Einschätzungen von 40 Dermatologen, die auf 108 Dermatoskopien pigmentierter Hautläsionen basierten (Argenziano G, et al. 2003, Dermoscopy of pigmented skin lesions: Results of a consensus meeting via the Internet. J Am Acad Dermatol 48(5):679–693)
Die Forscher simulierten, unter welchen Voraussetzungen die mittels Regeln der kollektiven Intelligenz kombinierten Diagnosen treffsicherer sind als Einzeldiagnosen. Insgesamt gelangten sie zu der erkenntnis, dass Gruppen nicht immer zu besseren Entscheidungen gelangen. Sind die individuellen Fähigkeiten innerhalb der Gruppe nämlich zu unterschiedlich, sollte man der Diagnose des besten Arztes innerhalb der Gruppe vertrauen.
Ralf H. J. M. Kurvers, Stefan M. Herzog, Ralph Hertwig, Jens Krause, Patricia A. Carney, Andy Bogart, Giuseppe Argenziano, Iris Zalaudek, Max Wolf
Boosting medical diagnostics by pooling independent judgments
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Advance online publication. doi:10.1073/pnas.1601827113
Quelle: Max-Planck-Institut für Bildungsforschung