Daten und deren Nutzung in der Medizin. Gestaltung der Datenspende und aktuelle Anwendungsbeispiele

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Fehlleistungen, Datenflut und demografischer Wandel - Notwendigkeit von KI

1.2 Was ist eine Künstliche Intelligenz?

1.3 Quantität und Qualität von Daten

2 Fähigkeit von Daten für Patienten

2.1 Gesund bleiben – Under Amour und IBM

2.2 Früherkennung von Krankheiten

2.2.1 Cyrcadia Health

2.2.2 KI zur Früherkennung von Vorhofflimmern

2.3 Diagnose

2.3.1 Lungenkarzinomdiagnostik von Google

2.3.2 Die Charité und die Nocturne UG – von der Forschung zur klinischen Anwendung

2.4 Behandlung

2.4.1 AiCure

2.4.2 Watson for Oncology

2.5 Geriatrische Unterstützung - PARO

3 Datenspende

3.1 Thematische Einordnung der Spende

3.1.1 Der Spendenbegriff

3.1.2 Legitimierung einer Datenspende

3.1.2.1 Gesetzliche Möglichkeiten

3.1.2.2 Informed consent

3.1.2.3 Broad consent und Blanket consent

3.1.2.4 Meta consent

3.1.2.5 Right to be forgotten

3.1.2.6 Opt - Out

3.1.2.7 Spenden unter anderen Bedingungen

3.2 Auswahl eines Consentmodells – eine Annährung

3.2.1 Notwendigkeit einer individualisierbaren Konsentierung

3.2.1.1 Autonomie und informationelle Selbstbestimmung

3.2.1.2 Differenzen in der Spendenbereitschaft von Patienten – eine Fallstudie

3.2.1.3 Der Meta Consent – eine graphische Verdeutlichung

3.2.2 Einfluss des Zeitpunktes/Umfeldes der Abfrage auf eine Konsentierung

3.2.2.1 Sicht der Wissenschaft

3.2.2.2 Was wollen potentielle Datenspender? – eine Umfrage

3.2.2.2.1 Hintergrund und Methodik

3.2.2.2.2 Ergebnisse

3.2.2.2.3 Schlussfolgerungen für den Zeitpunkt und das Umfeld der Abfrage

4 Infrastruktur für medizinische Daten

4.1 Anforderungen an eine Infrastruktur zur Sekundärnutzung medizinischer Daten

4.2 My Health Record und Population Health Research Network – gesundheitliche Datenverlinkung in Australien

4.2.1 My Health Record

4.2.2 Population Health Research Network

4.3 Datenspende (-infrastruktur) in Deutschland

5 Fazit

5.1 Zusammenfassung

5.2 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen und analysiert, wie durch die intelligente Nutzung von Gesundheitsdaten die Qualität der Versorgung verbessert und gleichzeitig Kosten gesenkt werden können. Ein zentraler Fokus liegt auf der Gestaltung der medizinischen Datenspende und der Suche nach einem konsensbasierten Modell, das Patientenautonomie mit der Notwendigkeit hoher Datenverfügbarkeit für die medizinische Forschung in Einklang bringt.

• Potenziale von KI bei Prävention, Früherkennung und Diagnose
• Herausforderungen und Ansätze bei der medizinischen Datenspende
• Vergleich verschiedener Einwilligungsmodelle (Consentmodelle)
• Einfluss von Zeitpunkt und Umfeld auf die Spendenbereitschaft von Patienten
• Anforderungen an eine zukunftsfähige Infrastruktur zur Sekundärnutzung von Daten

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Notwendigkeit von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen, um Herausforderungen wie Fehlleistungen, Datenflut und den demografischen Wandel zu bewältigen.

2 Fähigkeit von Daten für Patienten: Dieses Kapitel zeigt anhand von Praxisbeispielen, wie KI-Anwendungen in den Bereichen Prävention, Früherkennung, Diagnose, Behandlung und Geriatrie Patienten unterstützen können.

3 Datenspende: Der Abschnitt diskutiert das Thema der medizinischen Datenspende, analysiert verschiedene Einwilligungsmodelle und präsentiert Ergebnisse zur Spendenbereitschaft von Patienten.

4 Infrastruktur für medizinische Daten: Dieses Kapitel analysiert Anforderungen an eine Dateninfrastruktur, untersucht das australische Modell als Beispiel und bewertet die Situation in Deutschland.

5 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Notwendigkeit einer intelligenten Datennutzung und einer angemessenen Infrastruktur.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, KI, Medizintechnik, Datenspende, Sekundärnutzung, Consentmodell, Meta consent, Patientenautonomie, Gesundheitsdaten, Digitalisierung, Prävention, Diagnostik, Infrastruktur, Gesundheitswesen, Forschung

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht die Potenziale und Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen, insbesondere im Hinblick auf die intelligente Nutzung medizinischer Daten zur Verbesserung der Patientenversorgung.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themen sind der Einsatz von KI-Anwendungen, die Bedeutung von medizinischen Datenspenden, verschiedene Einwilligungsmodelle (Consent) und die Anforderungen an eine notwendige Dateninfrastruktur.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das Ziel ist es, Wege aufzuzeigen, wie medizinische Daten in hoher Qualität und Quantität für die Forschung bereitgestellt werden können, ohne die Autonomie der Patienten zu verletzen.

Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?

Neben der theoretischen Analyse aktueller Entwicklungen und wissenschaftlicher Literatur wurde eine eigene, online durchgeführte Umfrage zur Spendenbereitschaft von Patienten genutzt, um den Einfluss von Zeitpunkt und Umfeld der Abfrage zu untersuchen.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Im Hauptteil werden zunächst Anwendungsbeispiele für KI erläutert, gefolgt von einer detaillierten Auseinandersetzung mit Modellen zur Datenspende und einer Untersuchung zu deren infrastrukturellen Voraussetzungen.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Künstliche Intelligenz, Datenspende, Consentmodell, Patientenautonomie und medizinische Forschung sind die zentralen Begriffe der Arbeit.

Warum ist das Modell des Meta consent laut dem Autor besonders vielversprechend?

Der Meta consent ermöglicht eine individualisierte Zustimmung, die sowohl auf persönliche Präferenzen der Spender eingeht als auch den Zeitpunkt der Abfrage berücksichtigt, was zu einer höheren Spendenbereitschaft und besseren Datenverfügbarkeit führt.

Welche Schlussfolgerungen zieht die Arbeit zur Datenspende in Deutschland?

Der Autor stellt fest, dass Deutschland in diesem Bereich noch am Anfang steht und fordert eine schnelle Etablierung einer sicheren Dateninfrastruktur, die eine einfache und freiwillige Spende von Gesundheitsdaten ermöglicht.