Digitalisierung im Gesundheitswesen soll Ärzt*innen und Patient*innen möglichst objektive Entscheidungen zu ermöglichen. Was aber heißt hier „objektiv“? Diese Fragen will unser Projekt am Beispiel von KI-basierten Diagnose-Apps erforschen. Ziel ist es empirisch zu untersuchen, wie „objektives“ Gesundheitswissen sowohl bei der Entwicklung als auch bei der Nutzung der Diagnose-Apps („Symptom-Checker“) soziotechnisch erzeugt wird. Die Wissenschaftsgeschichte und die (feministische) STS-Forschung haben gezeigt, dass „Objektivität“ keine a-historische Konstante ist, sondern durch die Wechselwirkung von sozialen Praktiken und technischen Artefakte hergestellt wird. Unsere Ausgangsthese ist, dass (u.a. statistische und medizinische) Klassifikation eine zentrale Praktik im digitalisierten Gesundheitswesen ist, die das Soziale und das Technische miteinander verbindet. Wie werden medizinische Klassifikationen in technische Infrastrukturen übersetzt und schließlich von Nutzer*innen gedeutet? Welche Kategorien werden gebildet, und welche Wissensformen, Nutzer*innengruppen und Praktiken was wird dabei ausgeschlossen? Wir werden sowohl Nutzer*innen als auch Software- Entwickler*innen zur wechselseitigen Beeinflussung von technischer Infrastruktur und medizinischem Wissen bzw. Gesundheitspraktiken teilnehmend beobachten und interviewen. Unsere Forschungsergebnisse werden die Debatte über Verzerrung (“Bias”) und Objektivität im Hinblick auf AI bereichern und einen bereiteren akademischen sowie öffentlichen Diskurs über die sozialen Auswirkungen automatischen Entscheidens im Gesundheitswesen ermöglichen.

Prof. Dr. Silja Samerski
Constantiaplatz 4, 26723 Emden
Tel. (04921) 807 - 1204
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