Daten-Inzucht vermeiden: Der Habsburger-Effekt in Urologie und Onkologie
KI kann hervorragend unterstützen – aber nur, wenn die Daten vielfältig sind. Kommen Trainingsdaten überwiegend aus nur einer Quelle, entsteht „Daten-Inzucht“: Die KI wirkt in ihrem gewohnten Umfeld sicher, wird aber außerhalb dieses „Stammbaums“ schnell fehleranfällig. Genau das nennen wir den „Habsburger-Effekt“ der KI.
Urologie: Prostata-KI im Praxisalltag
Ein System wird an der Uniklinik trainiert – Top-Geräte, perfekte Bildqualität, standardisierte Abläufe. In der Niederlassung ist die Realität oft anders: andere Geräte, variierende Bildqualität, andere Patientenprofile.
➡️ Ergebnis: mehr Fehlalarme oder übersehene Befunde – nicht, weil die KI „schlecht“ ist, sondern weil sie zu einseitig gelernt hat.
Hämatologie/Onkologie: Nebenwirkungen falsch eingeschätzt
KI-Modelle zur Vorhersage von Nebenwirkungen basieren teils auf Daten aus einem einzelnen Zentrum – mit bestimmten Protokollen, Dokumentationslogik und Supportivstandards. In anderen Settings kippt die Vorhersage.
➡️ Ergebnis: Risiken werden zu hoch oder zu niedrig bewertet – mit direkten Folgen für Therapieentscheidungen, Patientenführung und Sicherheit.
4 Fragen, die jede Praxis stellen sollte
- Woher kommen die Trainingsdaten (Setting/Region/Patientenmix)?
- Wurde das System im niedergelassenen Bereich validiert?
- Welche Grenzen sind dokumentiert (Bias, Datenqualität, Übertragbarkeit)?
- Gibt es Monitoring, Updates und klare Verantwortlichkeiten im Betrieb?
KI braucht Vielfalt – sonst wird sie zum Risiko.
Wie wir Praxen unterstützen
Wir unterstützt Ärztinnen und Ärzte im Rahmen von Praxisveranstaltungen, Vor-Ort-Coachings und Beratung, um KI-Risiken frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden – praxisnah, strukturiert und mit überschaubarem Zeitaufwand.
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