#105 Bloody thirties

Ja!

Wir dürfen die Schnauze voll haben…keine Lust auf das Finden des richtigen Periodenhygieneprodukts, keine Lust auf Schmerzen, keine Lust auf Bluten. Auch trotz langsamer, aber stetiger Entstigmatisierung der Periode. Sie darf trotzdem nerven.

Das Gegenteil ist Katrin: Sie hat den Wert ihres Zyklus nach ihren Schwangerschaften (neu) erkannt und schätzen gelernt. Trotzdem ermutigt sie in der Folge zu der Beschäftigung mit der Frage, ob man die Periode überhaupt für sich braucht. Und das schafft ganz neue Freiheiten…

Nebenbei erklären wir, warum sich die Wahrnehmung der Periode in den Jahren zwischen 30 bis 40 so oft verändern kann. Das liegt natürlich vor allem an Schwangerschaft(en) und Stillzeit(en).
Aber stimmt es wirklich, dass die Periode nach der Familiengründung oft schmerzhafter wird? Was ist dran an der „Verhütungsmethode Stillzeit“? Und kann ich etwas tun, um meine Periode für Kind Nummer 2 oder 3 oder 4 (…du weißt was wir meinen) schneller herbeizuzaubern?

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Nochmal die klasse Antwort unserer Hörerin Janine zum Nachlesen über Diversität vor dem Hintergrund des menschlichen Bias im KI-Training (DANKE!):
„[…]Da kann superleicht menschlicher Bias reproduziert werden, indem die Trainingsdatensätze nicht divers sind. Das beginnt schon damit, wo viel Funding für Forschung und das Anlegen solcher Datensätze vorhanden ist – oft eher im globalen Norden, was einerseits z.B. weiße Menschen überrepräsentiert. Das hat aber auch eine technische Komponente: vor kurzem habe ich eine Neuroimaging-Studie gesehen, die den Einfluss der Bildqualität auf die Vorhersagegenauigkeit von KI untersucht hat. Die KI wurde in Nordamerika mit Bildern von modernsten, teuren Geräten trainiert und konnte mit ähnlichen Bildern gute Vorhersagen machen. Wenn das gleiche KI-Modell auf Daten aus Afrika angewendet wurde, waren die Ergebnisse aber plötzlich gar nicht mehr gut. Der Grund ist, dass diese superteuren, modernen Neuoimaging-Geräte da gar nicht so verbreitet sind, sondern viel mehr Bilder von günstigeren Geräten mit niedrigerer Qualität im medizinischen Alltag Realität sind. Und damit hatte das KI-Modell einfach keine Erfahrung und kann es auch nicht von selbst lernen, wenn es nicht darauf trainiert ist. Das nur als Beispiel dafür, wie leicht sich der Human Bias in KI-Modelle einschleicht und wie leicht es ist, hier aus Versehen wieder nur medizinische Forschung für eine Gruppe von Menschen voranzutreiben.„

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Besten Dank für die kreative Unterstützung in Sachen Coverbild Coverbild [Oliver Köbler] (jetzt auch KI-unterstützt) und Jingle [Michael Bloß]!

Published on 1 month, 2 weeks ago

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