Eike Buhr

Abteilung Ethik in der Medizin, Department für Versorgungsforschung, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Der Einsatz KI-basierter Systeme in der Psychiatrie, etwa im Kontext prädiktiver Modelle oder kontinuierlicher Verhaltensdatenerfassung, geht mit einer Refiguration zeitlicher Strukturen psychiatrischer Diagnostik einher. Während psychiatrische Praxis zeitlich punktuelle Befunde in diagnostisch relevante Verlaufszusammenhänge integriert, tendieren KI-gestützte Anwendungen häufig dazu, diagnostische Evidenz durch die Aggregation zeitlich fragmentierter Datenpunkte, Muster und Risikoscores zu generieren. Der Beitrag untersucht epistemische und ethische Konsequenzen dieser unterschiedlichen Zeitlogiken für klinische Entscheidungsprozesse.

Zentral wird argumentiert, dass KI-basierte Modellierungen diagnostische Prozesse mit einer eigenen, teilweise sachfremden Zeitlogik versehen können, indem psychische Erkrankungen als aggregierte Risikoprofile statt als zeitlich eingebettete Verläufe erscheinen. Diese Verschiebung ist ethisch relevant, da klinische Bewertungen von Krankheitswert, Behandlungsbedürftigkeit und Wohlergehen wesentlich auf zeitlich gestreckten und kontextsensitiven Verständnissen psychischer Zustände beruhen. Exemplarisch zeigt sich dies bei affektiven Phänomenen wie Trauer, deren Bedeutung sich erst im zeitlichen Verlauf erschließt und die durch punktuelle Messungen vorschnell pathologisiert werden können. Umgekehrt kann eine stärker aggregierende Auswertung zeitlich begrenzte manische Episoden nivellieren, die für die diagnostische Abgrenzung depressiver Störungen von Persönlichkeitsstörungen klinisch zentral sind. Diese Beispiele verdeutlichen, dass unterschiedliche algorithmische Zeitlogiken diagnostische und normative Risiken erzeugen, ohne KI-gestützte Diagnostik pauschal in Frage zu stellen.

Auf der Grundlage einer konzeptionellen Analyse psychiatrischer Klassifikationslogiken (z.B. zeitliche Kriterien diagnostischer Kategorien) und psychopathologischer Verlaufsbegriffe (z.B. episodische oder chronische Krankheitsverläufe) zeigt der Beitrag, dass eine zeitlich sensible Medizinethik erforderlich ist, um den Einsatz KI-basierter Diagnostik normativ zu rahmen. Sie hat zu klären, unter welchen Bedingungen zeitlich fragmentierte Evidenz eine angemessene Grundlage klinischer Entscheidungen darstellen kann, wo biographische Zeitdimensionen unverzichtbar bleiben und inwiefern solche Zeitdimensionen Eingang in KI-basierte Diagnostik finden können.