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Avatar #110206
am Samstag, 12. Januar 2019 um 09:23

Wie steht es den tatsächlich um die Genauigkeit der Evidenzbasierten Medizin?

Kommentar zur Nachricht
„Big Data“ in der Medizin nicht unproblematisch
vom Freitag, 11. Januar 2019
Wie soll man einen Satz verstehen: "Aus Sicht der evidenzbasierten Medizin ist dies ( das Durchforsten großer Datenbestände nach Zusammenhangsmustern ) nicht möglich, denn Wirksamkeit und Nutzen einer Behandlung können nur durch Kausalität und nicht auf Basis von Korrelationen belegt werden" ?
Erstens sind Korrelationen immer dann angebracht, wenn eine Kausalität nicht belegbar ist. In der Juristerei nennt man das einen Indizienbeweis.
Zweitens nimmt die Evidenzbasierte Medizin für sich den Alleinvertretung in Sachen wirksamer Therapie in Anspruch.
Darf sie das?
"Sorgfältigen klinische Studien auf die Testung von Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen" - was heißt das?
Eine Hypothese ist eine Aussage über eine vermutete Korrelation, mit der man eine Kausalität belegen möchte. Aha! Also ist das Desigbn einer prospektiven, randomisiwerten und doppelblind angelegten Studie nichts anderes als die Umsetzung eines Kausalitätsverdachts aufgrund bestehender Korrelationen.
Ein berühmt gewordenes Beispiel für angeblich falsche Kausalittsrückschlüsse ist die hohe Korrelation von Lungenkrebs und dem Besitz von Feuerzeugen. Die Evidenzbasiert Medizin würde so vorgehen, daß sie eine Kohorte mit Feuerzeugen ausstattet, eine andere nicht. Und nach zehn Jahren gäbe es keine Unteerschioede in der Krebsstatistik, also ist die Kausalität widerlegt.
Big Data allerdings würde feststellen, daß das Feuerzeugbesitzertum nahezu 1:1 korreliert mit Raucern und Nichtrauchern, und siehe da, man hätte eine Korrelation gefunden und eine Kausalität.
Sprich: die Evidenzbasierte Medizin ist nur so gut, wie die Deseigner einer prospektiven, randomisierten Studie über den Tellerrand hinaus blicken können.
Im Endeffekt ist es egal, ob man über prospektzive oder retrospektive Strudien zur Kausalität kommt. Einzig entscheidend ist es, den Überblick zu behalten und selbstkritisch zu bleiben. In beiden Ansätzen, EbM und Big Data ist das größte üproblem der BIAS.
Avatar #79783
am Samstag, 12. Januar 2019 um 17:31

Offensichtlich

kann sich das IQIG nur die drittklassigen "Experten" für "Machine Learning" und "Big Data" leisten, die nicht die geringste Ahnung auf diesem Gebiet haben. Die zitierten "Lieschen Müller-Vorstellungen", wie die Untersuchung und Verknüpfung großer Datenmengen durch selbstlernende Algorithmen funktionieren, sprechen für eine erbärmliche Inkompetenz des IQIG auf diesem Gebiet...
Wenn schon der Chef nichts davon versteht, versteht er auch nichts davon, ob seine Mitarbeiter kompetent sind.
Die sind das offensichtlich nicht!

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