{"id":3512,"date":"2022-05-18T15:31:29","date_gmt":"2022-05-18T15:31:29","guid":{"rendered":"https:\/\/medicalvalues.de\/?p=3512"},"modified":"2024-01-03T10:52:20","modified_gmt":"2024-01-03T10:52:20","slug":"diversitaet-in-der-labordiagnostik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/diversitaet-in-der-labordiagnostik\/","title":{"rendered":"Diversit\u00e4t in der Labordiagnostik"},"content":{"rendered":"\t\t
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Personalisierte Medizin<\/span><\/h4>\n

Die klassische Medizin ist darauf ausgerichtet, diagnoseorientiert Vorschl\u00e4ge f\u00fcr eine geeignete Therapie zu machen. Durch eine Modernisierung der Diagnostikverfahren ist bereits in den letzten Jahren eine neue Form der Medizin, basierend auf Charakteristika der individuellen Person, entstanden. Dazu k\u00f6nnen das Alter, der Allgemeinzustand oder die Familienanamnese z\u00e4hlen [1]<\/a>. Besonders genetische, zellul\u00e4re und molekulare Merkmale werden, unterst\u00fctzt durch neue Diagnostikverfahren eine noch gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen. Genutzt wird dies beispielsweise in der Brustkrebstherapie: Ein Her2\/neu Oberfl\u00e4chenrezeptor an den Krebszellen galt lange Zeit als negativer prognostischer Faktor. Durch die Zulassung des effektiven monoklonalen Antik\u00f6rpers Trastuzumab, der diese Andockm\u00f6glichkeit nutzt, k\u00f6nnen Brustkarzinome mit diesem Merkmal heute sogar besser behandelt werden <\/span>[2]<\/a><\/span>. <\/span> <\/p>\n

In Deutschland sind derzeit 98 Medikamente zur personalisierten Therapie zugelassen. Neben dem Vorhandensein von Oberfl\u00e4chenrezeptoren beruht die spezifische Therapie auf dem Vorliegen von definierten Mutationen, die mithilfe neuartiger Gendiagnostik im Vorfeld \u00fcberpr\u00fcft werden muss [3]<\/a><\/span>. <\/span> <\/p>\n

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Gendermedizin<\/h4>\n

Eine zielgerichtete Therapie und Diagnostik beginnt allerdings bereits im Hinblick auf das Geschlecht der Person, welches nicht als zwei gegen\u00fcberliegende Pole, sondern vielmehr als Kontinuum verstanden werden soll. Denn, so ist sich die Genderforschung einig, beruht das Geschlecht nicht allein auf der Kombination der Geschlechtschromosomen, sondern auch auf dem gonadalem, genitalem, mentalem und sozialem Geschlecht[4]<\/a>. Eine differenzierte Betrachtungsweise ist wichtig, da diese nicht zwangsl\u00e4ufig kongruent sind. Eine vererbbare Androgenresistenz kann beispielsweise trotz eines m\u00e4nnlichen Genotyps (XY) bei den Betroffenen zu einem weiblichen \u00e4u\u00dferen Erscheinungsbild f\u00fchren. Bei vollst\u00e4ndiger Resistenz zeigt sich eine blind endende Vagina bei in der Bauchh\u00f6hle liegenden Hoden. Ein angemessener medizinischer Umgang muss hier zwangsl\u00e4ufig personalisiert stattfinden und sich nach der Geschlechtsidentit\u00e4t des Kindes richten [4]<\/a><\/span>. <\/span> <\/p>\n

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Eine vererbbare Androgenresistenz f\u00fchrt zu einem weiblichen Ph\u00e4notyp trotz eines m\u00e4nnlichen Genotyps.<\/i><\/span><\/p>\n

Auch abseits von diesen Ph\u00e4nomen gibt es in der Gender Medizin in den n\u00e4chsten Jahren noch viel zu tun. M\u00e4nner werden in der Medizin weiterhin als „Norm“ wahrgenommen. Dies beginnt in Arzneimittelstudien, in denen h\u00e4ufiger M\u00e4nner eingeschlossen werden. Das liegt neben der m\u00f6glichen Schwangerschaft bei Frauen, deren Ausschluss ein Mehraufwand darstellen kann, laut Gendermedizinern auch in der weniger kritischen Herangehensweise der M\u00e4nner und ist zudem in sozialen Faktoren begr\u00fcndet. Tierstudien werden prim\u00e4r an m\u00e4nnlichen M\u00e4usen durchgef\u00fchrt, da der weibliche Zyklus als „disruptiv“ wahrgenommen wird.[5]<\/a><\/span> Unterschiede lassen sich jedoch auch im klinischen Alltag finden. Ein Herzinfarkt bei Frauen \u00e4u\u00dfert sich zum Beispiel anders als bei M\u00e4nnern und bleibt somit h\u00e4ufiger unentdeckt <\/span>[6]<\/a><\/span>. <\/span> <\/p>\n

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Ethnien<\/h4>\n

Lange galt der Grundsatz, dass die kulturelle Identit\u00e4t auf die richtige Therapie hinweist. Das w\u00e4re nat\u00fcrlich sehr praktisch, wenn \u00e4u\u00dfere Merkmale, wie Augen-, Hautfarbe oder Gesichtsform etc., eine zielgerichtete Therapie erm\u00f6glicht. So einfach ist es aber aus verschiedenen Gr\u00fcnden nicht: Zum Einen muss sich die Frage gestellt werden, ob und inwiefern die \u00e4u\u00dferliche Erscheinung \u00fcberhaupt auf die Ethnizit\u00e4t deutet. Wie kann beispielsweise ein:e Studienteilnehmer:in sicher sein, welche Herkunft vorliegt? Oft sind n\u00e4mlich nur zwei bis drei Generationen bekannt. Au\u00dferdem l\u00e4sst sich die Abstammung oft gar nicht in Schubladen einsortieren. Eine Angabe der ethnischen Subgruppen innerhalb von wissenschaftlichen Studien bis auf die Nachkommastelle erscheint vor diesem Hintergrund wenig sinnvoll. \u00c4hnlich vorsichtig m\u00fcssen die daraus abgeleiteten Folgerungen betrachtet werden. Entsprechend wurde bis heute nicht ein einziges Basenpaar gefunden, dass die Unterschiede der kulturellen Identit\u00e4t erkl\u00e4rt [7]<\/a><\/span>.<\/p>\n

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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI)<\/h4>\n

Eine hohe Relevanz erh\u00e4lt dieses Thema mit dem Hintergrund der Verbreitung von KI-Systemen. Es ist bekannt, dass die Daten, mit denen KI-Systeme trainiert werden, nicht die gesamte Bev\u00f6lkerung abdecken. Amerikanische Trainingsdaten bilden beispielsweise zum gro\u00dfen Teil nur Personen aus den drei Bundesstaaten Kalifornien, Massachusetts und New York ab [8]<\/a><\/span>. Nur ausgewogene Trainingsdaten k\u00f6nnen allerdings eine zufriedenstellende Funktionalit\u00e4t f\u00fcr jeden bieten. Das f\u00fchrt beispielsweise dazu, dass die KI bei CT-Aufnahmen des weiblichen Thorax weniger gute Ergebnisse erzielen. Gleiches gilt f\u00fcr die Diagnostik von Hautkrebs auf stark pigmentierte Haut, da sich diese in Trainingsdaten seltener finden l\u00e4sst <\/span>[9]<\/a><\/span>. Neben den Verzerrungen, die durch einseitige Trainingsdaten entstehen, gib es weitere Mechanismen, die vorhandene soziale Ungleichheiten verst\u00e4rken k\u00f6nnen. Amazon hat zum Bespiel eine KI, die zur Anstellung von neuen Mitarbeitern entwickelt wurde, gestoppt, nachdem bekannt wurde, dass sie M\u00e4nner bevorzugt, da sie in ihren Bewerbungen \u00f6fter W\u00f6rter wie „executed“ oder „captured“ verwenden <\/span>[10]<\/a><\/span>. Au\u00dferdem nehmen Natural Language Programme Stereotypen auf, die in den Texten, die sie zu Trainingszwecken erhalten, vorhanden sind, und reproduzieren diese <\/span>[11]<\/a><\/span>. <\/span><\/p>\n

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Personalisierungen in der Labormedizin<\/h4>\n

Was bedeutet dies f\u00fcr die Labormedizin? Bei klassischen Laborwerten entscheidet der Referenzbereich, ob ein pathologischer Wert vorliegt. Unter den angesprochenen Gesichtspunkten erscheint es sinnvoll diesen nicht f\u00fcr alle Patienten gleich auszulegen. Dies wird beispielsweise bei dem Hb-Wert so gehandhabt, der f\u00fcr Kinder und Neugeborene, aber auch f\u00fcr Frauen und M\u00e4nnern einen anderen Zielbereich aufweist. Die angesprochenen Punkte der Gendermedizin zeigen jedoch, dass sich nicht jede Person so einfach in diese vorhandene Polarit\u00e4t einordnen l\u00e4sst.<\/p>\n

Referenzbereiche werden so festgelegt, dass 95% der gesunden Personen, einen Wert in dieser Spanne aufweisen. [12]<\/a><\/span>. Damit sind Referenzbereiche abh\u00e4ngig von der Selektion der Menschen, die an den Studien teilnehmen. Kinder und alte Menschen werden beispielsweise selten untersucht. [13]<\/a><\/span>. <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ein Beispiel aus der P\u00e4diatrie<\/span><\/p>\n

Anwendungen zur \u00e4rztlichen Entscheidungsunterst\u00fctzung m\u00fcssen zusammenfassend besonders bei der Diagnostik von Krankheiten die demographischen Daten der jeweiligen Person beachten. Ein Beispiel daf\u00fcr stellt die Sepsis bei Neugeborenen dar, die besonders auch fr\u00fchgeborene Kinder betrifft. Die Inzidenz ist in den letzten Jahren stetig gestiegen und bei einer Mortalit\u00e4t von bis zu 18% in Industriestaaten ist eine ad\u00e4quate und schnelle Diagnosefindung unerl\u00e4sslich. Die Sepsis bei Neugeborenen stellt sich jedoch klinisch oft anders als bei Erwachsenen dar und ist damit mitunter schwieriger zu diagnostizieren. Die medicalvalues-Plattform nutzt daher individuelle Kriterien f\u00fcr die Sepsis bei Neugeborenen: In der \u00e4rztlichen Untersuchung k\u00f6nnen beispielsweise Neugeborene eine verst\u00e4rkte Nutzung der akzessorischen Atemmuskulatur oder thorakale Einziehungen zeigen. Au\u00dferdem \u201eKnorksen\u201c sie unter Umst\u00e4nden dabei. Dar\u00fcber hinaus sind neugeborene Kinder mit einer Sepsis h\u00e4ufig lethargisch und es f\u00e4llt ihnen schwer, die K\u00f6rpertemperatur aufrecht zu erhalten. Das Ganze kann verbunden mit einer Trinkschw\u00e4che sein. In der laborchemischen Analyse nehmen dar\u00fcber hinaus Interleukin-6 und Interleukin-8 als Infektparameter einen h\u00f6heren Stellenwert ein [14]<\/a><\/span>. Eine KI, die erlernte Kriterien von Trainingsdaten von Erwachsenen auch f\u00fcr die Diagnose einer Sepsis bei Neugeborenen nutzt, w\u00fcrde daher bei neugeborenen Kindern eine schlechtere Performance aufweisen.
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Eine Sepsis bei Neugeborenen ist schwierig zu diagnostizieren.
Sie k\u00f6nnen lethargisch wirken und blass sein.<\/i><\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Zusammenfassung<\/span><\/p>\n

Neue Diagnostikverfahren haben das Zeitalter der personalisierten Medizin eingel\u00e4utet. KI-Anwendungen m\u00fcssen daher den Spagat zwischen der Ber\u00fccksichtigung von individuellen Eigenschaften und der gleichzeitigen Vermeidung von Bias, die Personengruppen benachteiligen k\u00f6nnten, schaffen. Wie das Beispiel der Sepsis bei Neugeborenen zeigt, m\u00fcssen in der Diagnostik beispielsweise Laborparameter unterschiedlich gewichtet oder Untersuchungsergebnisse richtig eingeordnet werden.<\/p>\n

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Literaturverzeichnis:<\/span> <\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[1]: https:\/\/www.vfa.de\/de\/arzneimittel-forschung\/personalisierte-medizin\/personalisierte-medizin-das-beste-medikament-fuer-den-patienten-finden.html (abgerufen am 15.02.2022)<\/span><\/span><\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[2]<\/a>: <\/span>https:\/\/www.pharmazeutische-zeitung.de\/ausgabe-402010\/10-jahre-trastuzumab\/<\/a> (abgerufen am 15.02.2022)<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[3]:<\/a> https:\/\/www.vfa.de\/de\/arzneimittel-forschung\/datenbanken-zu-arzneimitteln\/individualisierte-medizin.html?sort=MedikamentName#listmedikamentepersonalisiert-90747<\/a> (abgerufen am 15.02.2022)<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[4]<\/a>: https:\/\/next.amboss.com\/de\/article\/9k0NJT?q=androgenresistenz#Zb3c4fcebfe5dfd1ee451043cc940fc32<\/a> (abgerufen am 15.02.2022) <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[5]<\/a>: https:\/\/www.dgesgm.de\/files\/theme\/pdf\/Interview_Prof-Regitz-Zagrosek%20140105-FAS.pdf<\/a> (abgerufen am 15.02.2022)<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[6]<\/a>: https:\/\/www.ideal-versicherung.de\/magazin\/herzinfarkt-typisch-maennersache\/#herzinfarkt-frauen-erkennen<\/a> (abgerufen am 15.02.2022)<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[7]<\/a>: https:\/\/www.aerztezeitung.de\/Panorama\/Rassismus-und-Ethnizitaet-gehen-auch-klinische-Forscher-etwas-an-418451.html<\/a> (abgerufen am 15.02.2022)<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[8]: Kaushal, Amit, Russ Altman, and Curt Langlotz. \u201cGeographic Distribution of US Cohorts Used to Train Deep Learning Algorithms.\u201d JAMA 324, no. 12 (September 22, 2020): 1212\u201313. https:\/\/doi.org\/10.1001\/jama.2020.12067. <\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[9]: https:\/\/www.scientificamerican.com\/article\/health-care-ai-systems-are-biased\/<\/a> (accessed on 15 February 2022) <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[10]: https:\/\/www.reuters.com\/article\/us-amazon-com-jobs-automation-insight\/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G<\/a>(abgerufen am 15.02.2022) <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[11]: https:\/\/hbr.org\/2019\/10\/what-do-we-do-about-the-biases-in-ai<\/a> (abgerufen am 15.02.2022) <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[12]: https:\/\/www.netdoktor.de\/Diagnostik+Behandlungen\/Laborwerte\/Normalwerte-und-Referenzbereic-1383.html<\/a> (abgerufen am 15.02.2022) <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[13]: https:\/\/www.gesundheit.gv.at\/labor\/laborbefund\/normalwerte<\/a> (abgerufen am 15.02.2022) <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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[14]: https:\/\/viamedici.thieme.de\/lernmodul\/12425964\/4915617\/subject\/p\u00e4diatrie\/infektiologie\/sepsis+beim+kind<\/a>
(accessed on 15 February 2022) <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Idee von einer personalisierten Medizin, also eine auf den individuellen Patienten abgestimmte Diagnostik und Therapie soll die Gesundheitsversorgung effizienter und zielgerichteter machen. Gleichzeitig werden viele Laborreferenzwerte \u00fcber Geschlechter, Ethnien und Altersgruppen hinweg einheitlich gehandhabt. Ist hier ein Umdenken n\u00f6tig?<\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":4742,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[58],"tags":[],"class_list":["post-3512","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-diagnostics"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3512","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/10"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3512"}],"version-history":[{"count":48,"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3512\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6273,"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3512\/revisions\/6273"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4742"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3512"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3512"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/medicalvalues.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3512"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}