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immer auch bayeSsche Einflüsse. Dass darauf nicht rekurriert wird
liegt daran, dass die mathematischen Statistiker das bayeSsche
Theorem ablehnen, woher es auch in den Lehrbüchern der Medizinstatistik
nicht auftaucht (Swoboda 1971). Die Ablehnung
erfolgt aus zwei Gründen: Zum einen gehe man dabei von einem
a-priori-Wissen aus, das keine ausreichende theoretische
Basis habe; zum anderen können a-priori-Wahrscheinlichkeiten
u.U. allzu leicht über den Daumen gepeilt sein und auf relativ
wenigen Beobachtungen basieren. Es ist selbstverständlich,
dass „Verstehen“ umso besser funktioniert, je umfangreicher
das A- priori-Wissen ist. Daher auch die dringende Empfehlung
zur theoretischen Weiterbildung bevor man unverstanden ein
vom „Guru“ wortreich erklärtes Verfahren annimmt (z.B. all diese
quantenphysikalischen Bezüge medizinischer Problematiken
von Leuten, die dafür kein ausreichend fundiertes Wissen haben).
Den Einwänden gegen das bayeS-Theorem kann leicht widersprochen
werden. Denn, wie gezeigt, stecken in den angeblich
objektiven Methoden der herrschenden Lehrmeinung sehr
viele subjektive Ansichten, weil häufig für die Einschätzung einer
Situation ganz einfach nicht genug statistische Daten vorliegen.
Halten wir fest: Während Verstehen unmittelbare logisch
begründete Folgerungen nach sich zieht, bleibt Erklären
in Interpretationen stecken.
Ein nicht messbarer Parameter für Erklären wie Verstehen ist
die Bedeutung guter Ideen d.h. die für die Medizin so wichtige
Intuition. Die Amerikaner sagen, „man findet einen roten Hering“.
Die gute Idee wird in der Medizinstatistik als power bezeichnet
und besagt, warum anzunehmen ist, dass die neue Therapie
wahrscheinlich besser sei als die alte. Allerdings bleibt in jedem
Fall die große Unbekannte, wie kommt man zu guten Ideen?
Schon Platon und alle Philosophen nach ihm haben darüber
gerätselt. Gerade hier ist das bayeSsche Theorem, d.h. die Bedeutung
des Vorwissens zu einem Problem von größter Bedeutung.
Denn dadurch wird meine Wahrnehmung für das anstehende
Problem erweitert. Dies verschafft mir die Möglichkeit meine
Vorstellungen zu variieren, die ganz unabhängig von meinen
Erfahrungen sein können, aber möglicherweise den Geistesblitz
einer Idee beinhalten. Um eine Idee dann in die Wahrnehmung
bringen zu können, muss sie beschrieben werden, d.h. ein Sachverhalt
daraus gemacht werden. Diesen muss ich erst verstanden
haben, bevor ich ihn anderen zu verstehen geben kann.
Gerade das auf Wahrnehmungen beruhende ärztliche Tun
wird umso erfolgreicher sein, je größer das Vorwissen und damit
die Ideenhaftigkeit bzw. Intuition ist. Erst dann kann der Prozess
der Interpretation einsetzen, der dann mit Statistik behaftet sein
kann. Die Interpretation von Modellen ist der übliche Weg in den
technischen Wissenschaften und hat sich auch in der Medizin
festgesetzt. Man therapiert Modelle von Krankheiten aber keine
Patienten. Die ärztliche Kunst ist etwas ganz anderes: Sie beruht
auf individuellem Vorwissen, Erfahrungen und verstehendem
Wahrnehmen. Der in diesem Sinne Wahrnehmende hat etwas
mit dem speziell Wahrgenommenen, d.h. dem Patienten gemeinsam.
Beide werden teilhaftig aneinander. Dies bedarf keiner
Statistik.
Ich schließe mit bert brecht aus dem „Leben des Galilei“:
„Eine Hauptursache der Armut in den Wissenschaften ist meist
eingebildeter Reichtum. Es ist nicht ihr Ziel, der unendlichen
Weisheit eine Tür zu öffnen, sondern eine Grenze zu setzen dem
unendlichen Irrtum“.
Zusammenfassung
ZAEN
In der klinischen Forschung wird die Befunderhebung durch
Signifikanztests unter Ausschaltung subjektiver Einflüsse objektiviert.
Dadurch entstehen Erklärungsmodelle für die untersuchten
Probleme, die jedoch selbst wieder zur Hypothesenbildung
führen. Da die Signifikanztests der klinischen Forschung irreal
sind, sind auch die Ergebnisse äußerst fraglich. Dies kann jedoch
durch ein Vorwissen experimenteller und analytischer Labordaten
abgefedert werden. Das bayeSsche Theorem der Hypothesenprüfung
nutzt dies und stützt sich von vornherein auf ein problemorientiertes,
subjektives Vorwissen („a priori“). Dieses Wissen
kann im Verlauf der Untersuchung weiter strukturiert werden
(„a posteriori“) und führt zu einer dynamischen Hypothesenprüfung,
die schließlich zum Verstehen des untersuchten Problems
führt.
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Anschrift des Verfassers:
Prof. Dr. rer. nat. med. habil. Hartmut Heine
Privates Forschungsinstitut
Billerbeckweg 1-3
D-75242 Neuhausen
8 5/2010