Diagnosen: Wann sind mehrere Ärzte besser als einer?

Studie untersucht Voraussetzungen für das Entstehen kollektiver Intelligenz

Methoden der kollektiven Intelligenz können zu erheblich genaueren medizinischen Diagnosen führen, aber nur unter bestimmten Voraussetzungen. Eine Studie unter Leitung des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung untersucht den Einfluss der Gruppenzusammensetzung auf das Ergebnis kollektiver Entscheidungen. Die Ergebnisse sind in der Online-Ausgabe der Fachzeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) veröffentlicht.

Ärztliche Entscheidungen lassen sich verbessern, wenn mehrere unabhängige Meinungen zusammengeführt werden. Das konnten Studien des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung und des Leibniz-Instituts für Gewässerökologie und Binnenfischerei anhand von Haut- und Brustkrebsdiagnosen bereits zeigen. In einer Folgestudie untersuchten die Wissenschaftler nun, wie die Diagnosegenauigkeit der einzelnen Ärztinnen und Ärzte das kollektive Ergebnis beeinflusst. „Kollektive Intelligenz ist ein vielversprechender Ansatz, um bessere Entscheidungen zu treffen. Wir haben untersucht, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit die Gruppe erfolgreicher ist als der beste Einzelne in der Gruppe“, sagt Ralf Kurvers, Erstautor der Studie und Wissenschaftler am Forschungsbereich „Adaptive Rationalität“ des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung.

Die Studie zeigt, dass sich die Ärzte hinsichtlich ihrer Diagnosegenauigkeit ähneln müssen. Nur so können die kombinierten Entscheidungen mehrerer Ärzte die Entscheidung des besten Arztes der Gruppe überflügeln. Das funktioniert nicht, wenn die Diagnosegenauigkeit der Ärzte zu unterschiedlich ist. Dieser Effekt zeigt sich auch bei verschiedenen Gruppengrößen oder unterschiedlichen Leistungsniveaus des besten Arztes innerhalb der Gruppe. „Es ist nicht so, dass Gruppen immer zu besseren Entscheidungen gelangen. Sind die individuellen Fähigkeiten innerhalb der Gruppe zu unterschiedlich, sollte man der Diagnose des besten Arztes innerhalb der Gruppe vertrauen“, so Ralf Kurvers.

Für ihre Studie nutzten die Wissenschaftler zwei bereits vorhandene, große Datensätze aus zwei früheren Studien zur Brust- und Hautkrebsdiagnose. So konnten sie auf über 20.000 Bewertungen von mehr als 140 Ärzten zurückgreifen und die Diagnosegenauigkeit der einzelnen Ärzte berechnen. Mit diesen Informationen simulierten sie, unter welchen Bedingungen die mittels Regeln der kollektiven Intelligenz kombinierten Diagnosen treffsicherer sind als Einzeldiagnosen. Angewendet wurden dabei die Konfidenz- und die Mehrheitsregel. Während bei der Konfidenzregel pro Fall die Diagnose desjenigen Arztes gilt, der sich seiner Einschätzung am sichersten ist, gilt bei der Mehrheitsregel pro Fall diejenige Diagnose, welche am häufigsten von den Ärzten genannt wurde.

„Das Studienergebnis ist ein weiterer wichtiger Baustein zum Verständnis, wie kollektive Intelligenz entstehen kann“, sagt Mitautor der Studie Max Wolf, der am Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei über das Auftreten von kollektiver Intelligenz in der Natur forscht. Das Ergebnis unterstreiche die Bedeutung der Diagnosegenauigkeit der einzelnen Entscheider für das Gesamtergebnis. Dies sollte auch in der Praxis berücksichtigt werden – beispielsweise bei der unabhängigen Doppelbefundung einer Mammografie-Aufnahme durch zwei Ärzte. Zukünftig möchten die Wissenschaftler herausfinden, welche Informationen in der Praxis notwendig sind, um möglichst schnell etwas über die Diagnosegenauigkeit eines Arztes herauszufinden.