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

Inhaltsverzeichnis

• Gender-Erklärung
• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• 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
• 6 Anhang
• Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Bachelorarbeit beleuchtet die Bedeutung von Daten und deren Nutzung im medizinischen Bereich. Dabei werden aktuelle Anwendungsbeispiele von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin vorgestellt, um die vielfältigen Möglichkeiten und Herausforderungen im Kontext von Datenspende aufzuzeigen. Der Fokus liegt auf der Gestaltung eines individuellen und dynamischen Consent-Modells, welches die besonderen Bedürfnisse und Bedenken von Patienten in Bezug auf ihre Daten berücksichtigt. Die Arbeit analysiert den Einfluss des Zeitpunktes und des Umfeldes auf die Bereitschaft zur Datenspende und entwickelt eine innovative Herangehensweise, um den Meta Consent als ein zukunftsfähiges Modell für die Datennutzung im Gesundheitswesen zu etablieren.

• Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin
• Anwendungsbeispiele für KI in der Gesundheitsversorgung
• Datennutzung im Kontext von Datenspende
• Gestaltung von Consent-Modellen
• Datenschutz und -sicherheit im Gesundheitswesen

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung führt in das Thema der Bedeutung von Daten und deren Nutzung in der Medizin ein. Sie beleuchtet die Herausforderungen und Chancen, die sich aus dem demografischen Wandel, der zunehmenden Datenflut und den Fehlleistungen im Gesundheitswesen ergeben. Kapitel 2 bietet einen umfassenden Einblick in die Fähigkeiten von Daten für Patienten. Es werden verschiedene Anwendungsbeispiele für KI in der Medizin vorgestellt, die sich mit den Bereichen "Gesund bleiben", "Früherkennung von Krankheiten", "Diagnose", "Behandlung" und "Geriatrische Unterstützung" beschäftigen. Kapitel 3 befasst sich mit dem Thema "Datenspende" und analysiert die verschiedenen Möglichkeiten der Legitimierung einer Datenspende im Kontext des Datenschutzes. Der Fokus liegt dabei auf der Gestaltung eines individualisierten und dynamischen Consent-Modells, welches die spezifischen Bedürfnisse von Patienten berücksichtigt. In diesem Zusammenhang werden die Konzepte von "Informed consent", "Broad consent", "Blanket consent", "Meta consent" und "Right to be forgotten" sowie das Prinzip des "Opt-Out" beleuchtet. Die Kapitel 4 untersucht die Infrastruktur für medizinische Daten und präsentiert zwei erfolgreiche Modelle aus Australien: "My Health Record" und das "Population Health Research Network". Im abschließenden Kapitel 5 werden die Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich der Datenspende und der KI-basierten Medizin gegeben.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Medizin, Datenspende, Consent-Modell, Datenschutz, Patientenautonomie, Informed Consent, Broad Consent, Blanket Consent, Meta Consent, Opt-Out, Right to be forgotten, Gesundheitswesen, Infrastruktur, Datenverlinkung, My Health Record, Population Health Research Network, Australien, Deutschland