Die “Human Dx” App ist eine Smartphoneapp, mit der Ihr eure diagnostischen Fähigkeiten anhand realer Fälle trainieren könnt. Die App ist frei erhältlich in den gängigen Appstores.
Disclaimer: Es gibt keine finanziellen Verbindungen zwischen mir und der App! Ich finde die App einfach extrem cool und eine super Lernressource.
Die App ist kostenfrei, benutzen kann man Sie aber nur als registrierte*r Benutzer*in. Warum Sie kostenfrei ist und was noch hinter der App steckt, erkläre ich später im Artikel.
Wenn man sich dann einmal registriert hat, kann man gleich mit dem ersten Fall loslegen – oder man übespringt ihn und schaut den nächsten an. Es gibt Fälle aus allen Fachdisziplinen, wenngleich der Fokus auf der Inneren Medizin liegt. Jeder Fall ist mit der Hauptbeschwerde und ein paar Infos zur/zum Ersteller*in überschrieben. In der App ist auch ein Scoring System integriert, welches schnelles und effizientes Fallösen belohnen soll. Das empfinde ich persönlich als unnötiges Gimmick!
Die Informationen zu den Fällen sind in kleine Aliquots aufgeteilt, die nacheinander angezeigt werden. Los gehen die Fälle natürlich mit der Anamnese. Nach jedem neuen Aliquot wird man angehalten, seine Verdachtsdiagnose inklusive Differentialdiagnosen aufzuschreiben und auch immer in der Reihenfolge zu updaten. Wenn einem das Tippen zu lästig ist, kann man die Differentialdiagnosen auch einfach im Kopf behalten – das mache ich manchmal, da es doch hin und wieder Probleme mit dem User interface gibt.
Hauptsache man nimmt sich nach jedem Aliquot ein bisschen Zeit, aktiviert sein “system 2 thinking”, und überlegt ganz bewusst, welche Diagnosen in Frage kommen! Laborbefunde gehören genauso zu den Fällen wie radiologische Befunde.
Was ich total gut an diesem Aliquotsystem finde, ist, dass man gezwungen wird Diagnosen, zu formulieren ohne, dass schon diagnostische Tests vorliegen. In der klinischen Praxis wird meiner Meinung nach viel zu oft nach einem “Schrottschuss” Prinzip vorgegangen. Damit meine ich, dass man einen Haufen diagnostischer Tests gleichzeitig veranlasst, ohne die Vortestwahrscheinlichkeiten von den Krankheiten im Kopf zu haben. Dadurch generiert man einen Haufen falsch positiver Befunde, die Patient*innen schaden können.
Am Ende jedes Falles gibt es neben der Lösung noch spannende Teaching Points zu den Krankheitsbildern. Außerdem wird angezeigt, was andere User*innen für Differentialdiagnosen hatten.
Der/die skeptische Leser*in wird sich nun fragen: Wie kann es sein, dass eine so hochwertige und nützliche App kosten- und werbefrei ist?
Die Antwort dazu ist: Man zahlt mit seinen Daten. Was bedeutet das nun und welche Daten werden verwendet und wofür?
Hinter der App steckt ein größeres Projekt mit dem langfristigen Ziel das Diagnostizieren von Krankheiten durch Maschinenlernen zu revolutionieren.
Beim Maschinenlernen lernen Computer Muster in Datensätzen. Dabei muss man sich vor Augen halten, dass Ärzt*innen letztlich nichts anderes machen. Sie erkennen auch nur Muster (=Krankheitsbilder) in Daten, wenn Sie Anamnese, Labordaten, Bildgebungsbefunde, körperliche Untersuchung, und andere Dinge zusammenbringen, um die richtige Diagnose zu stellen.
Indem Ärzt*innen die App nutzen, Fälle hochladen und lösen, liefern Sie damit das Vorbild, anhand dessen ein Algorithmus die Muster lernen kann, die Sie bewusst und unterbewusst anwenden. In der Sprache des Maschinenlernens: Mit der App wird ein “gelabelten” Datensatz generiert. Denn eins muss man wissen: Es braucht große Datensätze um ein neuronales Netz gut zu trainieren. Ein Algorithmus ist immer nur so gut wie der Datensatz, auf dem er trainiert wurde.
Wie mächtig ein gut trainierter Algorithmus sein kann, wissen wir aus eigener Erfahrung. Man denke an die Youtube Empfehlungen und die Werbung auf Instagram, die die eigenen Vorlieben doch erschreckend gut kennen.
Ein gut trainierter Diagnosestellungsalgorithmus hätte das Potential, die medizinische Versorgung auf vielen Ebenen krass zu verbessern, sowohl für Patient*innen als auch Ärzt*innen. Genau das ist das Ziel hinter “The human diagnosis project” (Link: https://www.humandx.org/context/background).
Der Algorithmus könnte Patient*innen helfen, die richtige Diagnosen zu bekommen und damit auch die richtige Behandlung. Er könnte Ärzt*innen helfen, die richtige Diagnose zu stellen, und zwar schneller und effizienter. Diagnostik könnte so eingespart werden, was wiederum Patient*innen schützt und Geld spart. Er könnte verhindern, dass Diagnosen übersehen werden. Ich finde das Potential unglaublich und gebe dafür gerne meine Daten, zumal ich meinen “eigenen” Algorithmus stets mittrainiere!
Fazit:
- Die “Human Dx” App bietet interaktive “real life” Fälle von Ärzt*innen für Ärzt*innen, mit denen man die eigenen Diagnoseskills verbessern kann. Am Ende jedes Falles warten Erklärungen und klinische Tipps zu den jeweiligen Krankheitsbildern und Differentialdiagnosen.
- Mit den Daten, die die App sammelt wird, ein Datensatz generiert, der das Trainieren von Lernalgorithmen erlaubt, die das Potential haben, die medizinsche Versorgung langfristig zu revolutionieren.