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Health Data as a Public Good. Routine health data, which are collected by health insurers and other agencies in the health care system, offer enormous potential for health monitoring and research. Germany has been slow to make such data available for socially beneficial purposes, partly due to concerns about privacy and data protection. Against this background, we discuss some of the most important potential uses of routine health data and call for a broader societal debate about the benefits, risks, and appropriate regulation of routine health data usage.We then review theWestern Australian Data Linkage System as an example of a data infrastructure that is characterized by high levels of stakeholder and patient involvement and a sophisticated method of privacy protection. While Germany does not need to copy this approach, we hope that the experiences of Western Australia and other countries will stimulate and inform the overdue debate about a modern, responsible, and sustainable approach to socially beneficial health data usage in Germany.
Der Denkanstoß 7„Apps und Wearables für die Gesundheit“ beschäftigt sich mit den Chancen und Herausforderungen, die durch sich stetig neu entwickelnde Gesundheitsapps und Wearables entstehen. Nicht alle dieser Apps und Wearables sind von gesundheitlichem Nutzen, sondern bedienen primär Marktinteressen. Andere, wie z.B. die Corona-Warn-App, bieten ein großes Potential für gesellschaftlichen und individuellen gesundheitlichen Nutzen. Die Entwicklungen im Bereich „Apps und Wearables für die Gesundheit“ sind teilweise so rasant, dass gesellschaftliche, ethische und rechtliche Fragestellungen kaum zeitnah und ausreichend diskutiert werden können. Der Nutzen der für die Forschung wichtigen Datenmengen, die mit Apps und Wearables generiert werden, wird dabei oftmals dem Datenschutz untergeordnet. Dieser „Denkanstoß“ möchte dazu anregen, über das Dilemma aus Datenschutz versus Datennutzen nachzudenken und Lösungen zu entwickeln.
Der Denkanstoß 11 „KI in der Medizin“ beleuchtet den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und von maschinellem Lernen in der Medizin. KI hält ein großes Potential für eine bessere medizinische Praxis und Forschung bereit. Der Sektor wartet mit fortwährenden Innovationen auf, deren Zahl sich in den kommenden Jahren noch erheblich steigern wird. Gleichzeitig gilt es, zahlreiche technische, rechtliche und ethische Herausforderungen zu klären. Insbesondere Fragen nach der Verantwortung, der Güte von Daten und Algorithmen und dem Schutz der individuellen Gesundheitsdaten sind in der Wissenschaft und der Öffentlichkeit ambivalent diskutierte Themen. Die zentrale Frage lautet dabei, wie digitale Daten für die wissenschaftliche Forschung sinnvoll und gewinnbringend genutzt werden können, ohne dabei den Datenschutz außen vor zu lassen oder ihm sogar einen so großen Raum zu geben, dass er wichtige Forschung verhindert. Diese Frage wird anhand von Beiträgen aus Theorie und Praxis diskutiert. Mit Beiträgen von Olaf Dössel, Tobias Schäffter, Fabian Schöck, Christoph Lippert, Iris Pigeot, Frauke Kreuter, Rico Barth, Daniel Strech et al.