Ein kritischer Blick auf die Idee eines Patient Preference ‚Predictors‘

Author:

Hiekel SusanneORCID

Abstract

ZusammenfassungWenn Patient*innen die Fähigkeit verlieren, in klinische Maßnahmen einzuwilligen, aber keine Patient*innen-Verfügung vorliegt, ist der mutmaßliche Wille zu ermitteln. Um dies besser als bislang gewährleisten zu können, wird der Einsatz eines Patient Preference Predictors diskutiert: ein Instrument, das auf der Basis algorithmischer Korrelationen (PPP) bzw. mit Hilfe eines Large Language Models (personalisierter PPP (P4)) die mutmaßliche Präferenz einer Person ermitteln soll. Ein Einsatz von PPPs/P4s ist allerdings kritisch zu sehen, da sowohl von epistemischer als auch von normativer Seite Bedenken anzumelden sind. So stellen nämlich rein korrelative Zusammenhänge keine adäquate Grundlage für die Ermittlung zu respektierender individueller (kontrafaktisch) autonomer Präferenzen dar. Der PPP ist daher abzulehnen. Bei einem P4 ist es fraglich, ob die notwendige Individualität und hinreichende Qualität der Präferenzermittlung gewährleistet werden kann. Sollte ein Ersatz menschlicher Stellvertreter*innen durch einen P4 erwogen werden, so ist zu kritisieren, dass notwendige Bedingungen zur Erfüllung des Prinzips des Respekts vor der Autonomie nicht erfüllt werden bzw. der darauf basierende Standard für stellvertretende Entscheidungen nicht gut eingehalten werden kann. Ein P4 sollte daher, wenn überhaupt, nur zur Unterstützung bei der Entscheidungsfindung herangezogen werden – und dies auch nur dann, wenn nachprüfbare Begründungen für eine Präferenzbestimmung durch den P4 bereitgestellt werden.

Funder

Universität Münster

Publisher

Springer Science and Business Media LLC

Reference65 articles.

1. Ach, J.S. und B. Schöne-Seifert: Aufklären, Verstehen und Einwilligen in der Medizin: Nachfragen und Präzisierungen. Brill/Mentis: Paderborn. Im Erscheinen

2. Anscombe, G.E.M. (1957): Intention. Harvard University Press: London

3. Beauchamp, T. L. und J. F. Childress (20198): Principles of Biomedical Ethics. Oxford University Press: New York, Oxford

4. Bender, E.M., T. Gebru, A. McMillan-Major und S. Shmitchell (2021): On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Large Language Models Be Too Big? FAcct’21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency: 610-623

5. Benzinger, L., F. Ursin, W.-T. Balke, T. Kacprowski, S. Salloch (2023): Should Artificial Intelligence be Used to Support Clinical Ethical Decision-Making? BMC Medical Ethics 24: 48

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3