Im jüngst erschienenen Artikel in der Zeitschrift JEADV analysieren Theresa Willem, Prof. Alena Buyx und Kolleg:innen die potenziellen Risiken und Vorteile von dermatologischen Machine-Learning-Anwendungen für verschiedene Nutzergruppen (Patient:innen, Mediziner:innen) und stellen diese auch in den gesamtgesellschaftlichen Kontext. Sie zeigen mit ihrem Artikel, dass die medizinethische Forschung zur Entwicklung von Machine-Learning-Modellen in der Dermatologie noch nicht ausreichend entwickelt ist, um diese neuen Technologien standardisiert einzusetzen und zu regulieren.

Visuelle Daten eignen sich besonders gut für maschinelle Lernverfahren. Da die klinische Fotografie als visuelles Verfahren für die Hautüberwachung, -dokumentation und Verlaufskontrollen etabliert ist, stellt die Dermatologie einen idealen Entwicklungs- und Anwendungsbereich für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen (englisch: Machine learning health care applications, ML-HCAs) dar. Mehrere ML-HCAs erkennen maligne Hautläsionen bereits auf ähnlichem Niveau wie Expert:innen und finden visuelle Muster, die mit bestimmten dermatologischen Erkrankungen korrelieren. Parallel zu diesen Entwicklungen werden in der Fachgemeinschaft die ethischen und sozialen Auswirkungen von ML-HCAs diskutiert, dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Debatte.

Auf der Grundlage einer thematischen, stichwortbasierten Literaturrecherche haben wir eine ethische Analyse anhand etablierter medizinethischer Frameworks durchgeführt und unsere Ergebnisse mit aktueller, relevanter normativer Literatur aus der Machine Learning Ethik kombiniert, um den Status quo der Ethik von ML-HCAs in der Dermatologie zu ermitteln: Der potenzielle Nutzen von ML-HCAs reicht von verbesserten Behandlungsergebnissen über einen besseren Zugang zu Wissen für Mediziner:innen bis hin zur Verringerung von Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung, d. h. von Versorgungsstandards verschiedener Bevölkerungsgruppen. Die mit ML-HCAs verbundenen Risiken reichen von Fragen der Vertraulichkeit über potenziell verschlechterte Behandlungsergebnisse bis hin zur Verschärfung bestehender Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung. In unserem Artikel erörtern wir die praktischen Auswirkungen für alle Phasen der dermatologischen ML-HCA-Entwicklung.

Dabei stellen wir fest, dass ML-HCAs für Patient:innen, Angehörige der Gesundheitsberufe und die Gesellschaft spezifische Risiken bergen, die gesondert betrachtet werden müssen. Wir kommen zu dem Ergebnis, dass es an disziplinspezifischer medizinethischer Forschung fehlt, welche die unterschiedlichen Entwicklungsstadien von ML-HCAs (Design, Umsetzung, Anwendung und Regulierung) von ML-HCAs in ausreichendem Maße begleiten, um eine ethisch und sozial verantwortliche Entwicklung und klinische Umsetzung, insbesondere im Bereich der Dermatologie, zu gewährleisten.

Der Artikel ist aufrufbar unter: https://doi.org/10.1111/jdv.18192