Unconsious Bias DE

Unconscious Bias

Den blinden Flecken auf der Spur

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Was meint Unconscious Bias?

Unconscious Bias („unbewusste oder implizite Vorurteile“) beschreibt negative Assoziationen oder Einstellungen gegenüber Angehörigen spezifischer Gruppen, die tief verwurzelt und reflexartig unsere Wahrnehmung, unser Verhalten, unsere Interaktionen und Entscheidungen beeinflussen. Dieser Vorgang erfolgt unwillentlich und unbewusst – also ohne dass die handelnde Person sich dessen bewusst ist – und steht oft im Widerspruch zu bewusst vertretenen Einstellungen oder Haltungen. Im Kontext des Gesundheitswesens kann dies zu ungewollter Ungleichbehandlung und Benachteiligung von Patient:innen führen, beispielsweise aufgrund von Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Hautfarbe, oder sexueller Orientierung, etc.

Quellen:

• ZHAW Gesundheit (Institut für Public Health), URL: https://www.zhaw.ch/de/gesundheit/forschung/themendossiers/unconscious-bias (Stand: 22.07.2025)
• Meidert, U., Dönnges, G., Bucher, T., Wieber, F., & Gerber-Grote, A. (2023). Unconscious Bias among Health Professionals: A Scoping Review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(16), 6569. https://doi.org/10.3390/ijerph20166569

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Frage 1

Eine 52-jährige Frau mit chronischem Husten, Erschöpfung, Atemnot und langjährigem Nikotinkonsum wird auf eine psychosomatische Ursache abgeklärt.Ein 60-jähriger Mann mit vergleichbaren Beschwerden wird mit Verdacht auf eine chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) zur Lungenfunktionsdiagnostik überwiesen.

Antwort 1

Studien zeigen, dass medizinisches Personal durch unbewusste (implizite) Vorurteile weniger häufig COPD bei Frauen diagnostiziert, selbst wenn die klinischen Befunde vergleichbar sind. Der Bias basiert auf stereotypen Vorstellungen, dass COPD vor allem eine "Männerkrankheit“ sei, da Männer häufiger rauchen. Dies führt dazu, dass COPD bei Frauen später oder gar nicht erkannt wird – mit negativen Folgen für Diagnose, Therapie und Verlauf.

Quelle:

• Chapman, K. R., Tashkin, D. P., & Pye, D. J. (2001). Gender bias in the diagnosis of COPD. Chest, 119(6), 1691–1695. https://doi.org/10.1378/chest.119.6.1691

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Frage 2

Eine Patientin mit Adipositas berichtet über starke Schmerzen in den Beinen. Der behandelnde Arzt geht davon aus, dass die Beschwerden vor allem durch das Übergewicht verursacht sind, und verzichtet auf weiterführende Diagnostik.

Antwort 2

Studien zeigen, dass Patient:innen mit hohem Körpervolumen häufig mit impliziten Vorurteilen (Weight Bias) konfrontiert werden. Gesundheitsfachpersonen hören ihnen weniger aufmerksam zu, unterschätzen oder attribuieren Beschwerden fälschlicherweise ausschliesslich dem Übergewicht. Dies beeinträchtigt die Kommunikation, verzögert Diagnosen und führt zu unzureichender Behandlung.

Quellen:

• Phelan, S. M., Burgess, D. J., Yeazel, M. W., Hellerstedt, W. L., Griffin, J. M., & van Ryn, M. (2015). Impact of weight bias and stigma on quality of care and outcomes for patients with obesity. Obesity Reviews, 16(4), 319–326. https://doi.org/10.1111/obr.12266

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Frage 3

Eine 35-jährige Frau mit körperlicher Behinderung (Rollstuhl), Migrationshintergrund und eingeschränkten Sprachkenntnissen kommt mit Unterbauchschmerzen in die Notaufnahme. Sie wird von ihrer Ehefrau begleitet. Trotz medizinischer Indikation erfolgt keine gynäkologische Untersuchung. Sie wird mit Schmerzmitteln entlassen - ohne weitere Diagnostik.

Antwort 3

• Gender Bias – weil gynäkologische Beschwerden von Frauen tendenziell weniger ernst genommen oder bagatellisiert werden.
• Ableismus – weil die körperliche Behinderung möglicherweise dazu führte, dass ihre Beschwerden vorschnell als Teil ihrer Vorerkrankung gewertet wurden.
• Heteronormativität – Die Anwesenheit der Ehefrau könnte unbewusst zu Irritation oder Distanz im medizinischen Team geführt haben.
• Rassismus – Die Herkunft oder sprachliche Barrieren könnten unbewusst zu Vorannahmen über Kompetenz, Kooperation oder Bildungsniveau geführt haben.
• Intersektionalität – weil mehrere Merkmale gleichzeitig (Behinderung, Sprache, kultureller Hintergrund, Geschlecht) zur Benachteiligung beigetragen haben könnten.

Unbewusste Vorurteile wirken nicht isoliert, sondern häufig intersektional – das heisst: Sie entstehen und verstärken sich durch das Zusammenspiel mehrerer Merkmale wie bspw. Geschlecht, Hautfarbe, Sprache, sozioökonomischer Status oder religiöser Zugehörigkeit.

Quelle:

• Bowleg, L. (2012). The problem with the phrase women and minorities: Intersectionality—an important theoretical framework for public health. American Journal of Public Health, 102(7), 1267–1273. https://doi.org/10.2105/AJPH.2012.300750

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Frage 4

Antwort 4

Unbewusste Vorurteile beeinflussen auch die Zusammenarbeit in interprofessionellen Gesundheitsteams, indem sie die Wahrnehmung von Kompetenz und die Kommunikation zwischen den Berufsgruppen verzerren. Dies kann das Vertrauen schwächen, die Effektivität der Teamarbeit reduzieren und somit letztlich die Qualität der Patient:innenversorgung mindern. Zudem haben auch Patient:innen unbewusste Vorurteile gegenüber Gesundheitsfachpersonen. So werden z. B. weibliche Ärztinnen häufiger als weniger kompetent wahrgenommen oder People of Color fälschlich dem Reinigungspersonal zugeordnet – was ebenfalls zu Spannungen, Missverständnissen und Ungleichbehandlung beitragen kann.

Quelle:

• Sukhera, J., Bertram, K., Hendrikx, S., Chisolm, M. S., Perzhinsky, J., Kennedy, E., Lingard, L., & Goldszmidt, M. (2022). Exploring implicit influences on interprofessional collaboration: a scoping review. Journal of interprofessional care, 36(5), 716–724. https://doi.org/10.1080/13561820.2021.1979946
• «People of Color» Glossar für diskriminierungssensible Sprache: https://www.amnesty.de/glossar-fuer-diskriminierungssensible-sprache (Stand: 12.9.25)

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Frage 5

Antwort 5

Unconscious Bias lässt sich zwar nicht vollständig eliminieren, aber durch eine Kombination aus individuellen Massnahmen wie Selbstreflexion, Bewusstseinsbildung, Trainings zu Kommunikations- und Perspektivwechseln sowie systemische und strukturelle Massnahmen wie diverse Teams und eine inklusive Organisationskultur kann man den Einfluss solcher Vorurteile abschwächen.

Quelle:

• Vela, M. B., Erondu, A. I., Smith, N. A., Peek, M. E., Woodruff, J. N., & Chin, M. H. (2022). Eliminating Explicit and Implicit Biases in Health Care: Evidence and Research Needs. Annual review of public health, 43, 477–501. https://doi.org/10.1146/annurev-publhealth-052620-103528

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Bonusfrage

Antwort

KI und Algorithmen gelten oft als neutral, doch sie übernehmen und verstärken bestehende Vorurteile, wenn sie mit verzerrten Daten trainiert wurden. In der medizinischen Praxis bedeutet das z. B., dass KI-Systeme Patient:innen systematisch benachteiligen können – etwa nach Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit, Körpergewicht oder sozioökonomischem Status etc.

Quelle:

• Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algo-rithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447–453. https://doi.org/10.1126/science.aax2342

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Weitere Informationen: Bücher:

• Banaji, M. R., & Greenwald, A. G. (2016). Blindspot: Hidden biases of good people. Bantam.
• Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. macmillan.
• Agarwal, P. (2020). Sway: Unravelling unconscious bias. Bloomsbury Publishing.

Podcasts:

• Hidden Brain "People like us" Unconscious Bias in medicine
• All in the Mind

Selbstlern Material:

• Selbstlerntool der Universität Konstanz (in Deutsch)
• Self study tool from Stanford School of Medicine on edx (in Englisch)

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