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Reflexionen4 Min. Lesezeit

Das wandelnde Lexikon hat ausgedient. Wir bilden noch immer dafür aus.

Ein Jahrhundert lang wählten wir Ärzt:innen danach aus, was sie auswendig konnten — der Mensch war das Speichermedium. Das ist gelöst. Knapp bleibt die Fähigkeit, die wir kaum prüfen: aus einem Patienten klug zu werden, wenn die Daten einander widersprechen.

Dr. Sven Jungmann

Dr. Sven Jungmann

CEO

Eine erfahrene Ärztin und ein junger Kollege stehen bei der Visite am Krankenbett, sie blickt auf die Patientin, er zwischen Tablet und derselben Patientin hin und her.

Bei der Morgenvisite zählt der Assistenzarzt das Kalium der Patientin auf, das Kreatinin, die letzten drei Blutdruckwerte, das Antibiotikum samt Dosis — ohne ein einziges Mal in die Akte zu sehen. Das ist eine beeindruckende Vorstellung, und das meiste des vergangenen Jahrhunderts haben wir genau dafür ausgebildet. Der Mensch war das Speichermedium. Als die nächste Referenz eine Bibliothek die Straße hinunter war, war die Ärztin, die die meisten Fakten im Kopf trug, mit gutem Grund die sicherste auf der Station.

Auf dieser Annahme haben wir einen ganzen Berufsstand errichtet. Das Medizinstudium war zu großen Teilen eine Ausdauerleistung des Auswendiglernens: der Zitratzyklus, der Plexus brachialis, der lange Rattenschwanz seltener Krankheiten, denen man einmal im Berufsleben begegnet. Der stillschweigende Vertrag war einfach. Trage genug im Kopf, und du bist kompetent.

Dieser Vertrag ist klammheimlich ausgelaufen. Das Erinnern ist nicht mehr knapp. Eine Maschine kennt die Dosis von Vancomycin, passt sie an die Nierenfunktion an und gleicht sie mit der aktuellen Leitlinie ab, schneller als der Assistenzarzt sich räuspern kann. Die Fähigkeit, für die wir ein Jahrhundert lang ausgewählt haben, ist zum billigsten Faktor im Raum geworden.

Der gefährliche Arzt der Zukunft ist nicht der, der einen Fakt vergessen hat. Es ist der, der den Fakt der Maschine übernimmt, ohne das Urteil, ihn an der Patientin vor ihm zu prüfen.

Das Speichern war nie das Schwierige

Man ist versucht, darin eine Geschichte des Niedergangs zu lesen, von Ärzt:innen, die ihre Werkzeuge entmündigen. Es ist das Gegenteil. Das Auswendiglernen war immer das Geringste, was ein geschulter Verstand tat; es war nur zufällig das, was sich messen ließ, also maßen wir es und nannten es Begabung. Was sich nie in eine Prüfung pressen ließ, war die schwierigere Arbeit, die gute Kliniker:innen ohnehin leisteten, oft ohne sie zu benennen: zwei unvereinbare Signale zugleich auszuhalten und zu entscheiden, welchem zu glauben ist.

Conan Doyle hat das begriffen. Sherlock Holmes soll weder gewusst noch sich darum geschert haben, ob die Erde um die Sonne kreist; er weigerte sich, seinen Kopf mit Fakten vollzustellen, die er nachschlagen konnte, weil ihm der Ballast die eigentliche Arbeit verdrängte. Sein Genie lag nie in den Daten, die er hielt. Es lag in den Verbindungen, die er zwischen Dingen zog, die nicht offensichtlich zusammengehörten. Das, nicht das Erinnern, ist der Teil der Medizin, den noch keine Maschine übernommen hat.

Die Grauzone ist die eigentliche Arbeit

Die Routinefälle waren immer automatisierbar, und sie werden es. Das Protokoll existiert, die Antwort steht in der Leitlinie, und ein gut gebautes System erreicht sie zuverlässiger als ein erschöpfter Mensch um drei Uhr nachts. Das ist ein Gewinn, kein Verlust.

Was der Ärztin bleibt, ist die Grauzone, und sie macht das meiste dessen aus, was die Arbeit schwer macht. Der Laborwert, der sagt, der Patientin gehe es gut, während es ihr ersichtlich nicht gut geht. Die drei Leitlinien, die in drei Richtungen zeigen, für einen Menschen, der in keine ihrer Kohorten passt. Die soziale Vorgeschichte, die die Wiederaufnahme stillschweigend erklärt, die kein Algorithmus markiert hat. Die Frage lautet nicht mehr „was ist das Protokoll dafür?“, sondern „warum passt das Protokoll auf diese eine Patientin nicht?“ — und die zweite Frage ist die ganze Arbeit.

Was ein Bewerbungsgespräch prüfen sollte

Wenn das stimmt, dann misst vieles daran, wie wir junge Ärzt:innen noch immer beurteilen, das Falsche. Eine Frage, die eine Suchmaschine in einer Sekunde beantwortet, sagt fast nichts darüber, ob jemand Medizin praktizieren kann. Wer eine Bewerberin die Kriterien des Wells-Scores aufsagen lässt, sortiert sie nach einer Fähigkeit, die das Haus nicht mehr braucht.

Die aufschlussreichere Frage ist schwerer zu bewerten. Legen Sie einer Bewerberin drei einander widersprechende Empfehlungen vor, schildern Sie eine Patientin, auf die keine sauber passt, und bitten Sie sie, eine vertretbare Begründung für den Weg zu bauen, den sie ginge, und für die Regel, die sie bräche. Sie erkennen rasch, ob jemand den Widerspruch aushält, ohne zu zucken, oder ob er nach dem nächstbesten Protokoll greift, damit das Unbehagen verschwindet. Die Erste ist die Ärztin, die Sie wollen, wenn die Maschine sich selbstsicher irrt.

All das verlangt Ärzt:innen nicht weniger ab. Es verlangt mehr, und zwar von einer Art, die sich schwerer lehren und schwerer vortäuschen lässt. Die beste Ärztin ist nicht mehr die mit den meisten Antworten. Die Antworten sind inzwischen allgegenwärtig, beinahe umsonst. Knapp und damit wert, ausgewählt und ausgebildet zu werden, ist das Urteil, zu erkennen, wofür die Patientin im Bett die Ausnahme ist.

#Reflexionen#Medizinische Ausbildung#Klinische KI#Personalstrategie#Digitalisierung

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Diese Analyse stammt von den Leuten hinter Visite.

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