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Info 03.05 Pro-Contra-Dimension Medizin | Digitalisierung - Meine Daten, meine Entscheidung! | bpb.de

Digitalisierung - Meine Daten, meine Entscheidung! Didaktische Konzeption B1: Umgang mit Daten (Befragung) M 01.01 Impulsbild M 01.02 Datentagebuch M 01.03 Musterfragebogen M 01.04 Selbsttest M 01.05 Hypothesen bilden M 01.06 Auswertungshilfen M 01.07 Vergleichsdaten Info 01.01 Brainstorming und Umfragen im Unterricht Info 01.02 Datenauswertung mit GrafStat B2: Digitales Gold - Data Mining M 02.01 "Daten sind das neue Öl" M 02.02 Film Weg der Daten M 02.03 Etappen beim Data Mining M 02.04 Datenschutz & Datensparsamkeit M 02.05 Lückentext Datenschutz M 02.06 Lückentext Surfen & Browser M 02.07 Algorithmus M 02.08 Cookies M 02.09 Tracking M 02.10 VPN-Verbindung Info 02.01 Schaubild Etappen beim Data Mining Info 02.02 Steckbriefe und Infoflyer B3: Digitalisierte Welt M 03.01 Utopie (Podcast) M 03.02 Dystopie (Podcast) M 03.03 Quiz M 03.04 Dimension Bildung M 03.05 Dimension Medizin M 03.06 Dimension Staat & Verwaltung M 03.07 Dimension Unterhaltung, Konsum, Lifestyle M 03.08 Dimension Wirtschaft M 03.09 Dimension Information & Kommunikation M 03.10: Dimension Politik Info 03.01 Transkript "Utopie" Info 03.02 Transkript "Dystopie" Info 03.03 Digitale Mindmap Info 03.04 Dimension Bildung Info 03.05 Dimension Medizin Info 03.06 Dimension Staat & Verwaltung Info 03.07 Dimension Unterhaltung, Konsum, Lifestyle Info 03.08 Dimension Wirtschaft Info 03.09 Dimension Information & Kommunikation Info 03.10 Dimension Politik B4: Datenökonomie M 04.01 Zitate M 04.02 Ist-Zustand Datenökonomie M 04.03 Daten als privates Gut M 04.04 Daten als Allgemeingut M 04.05 Daten als Allmende M 04.06 Daten-Treuhandschaft M 04.07 Auswertungsmatrix Info 04.01 Auswertungsmatrix B5: Digital aktiv werden M 05.01 Digitalität und Gesundheit M 05.02 Digitalität und Information M 05.03 Digitalität und politische Willensbildung M 05.04 Wusstest du schon? (Gesundheit) M 05.05 Wusstest du schon? (Information) M 05.06 Wusstest Du schon? (Politische Willensbildung) M 05.07 Aktionsformen Glossar Redaktion

Info 03.05 Pro-Contra-Dimension Medizin

Team "Forschen mit GrafStat"

/ 8 Minuten zu lesen

Das folgende Infomaterial zeigt beispielhaft und nur als möglichen Ausschnitt, wie das Ergebnis der Bearbeitung für die Dimension "Medizin" durch die Schülerinnen und Schüler strukturiert und aufgearbeitet werden könnte. Zahlreiche andere Aspekte und Argumente wäre hier möglich und wünschenswert.

Die Digitalisierung von Krankenhäusern schreitet weiter voran; immer mehr Geräte sind digital miteinander verbunden, und bis 2021 soll jeder Patientin und jedem Patienten eine elektronische Patientenakte (ePA) zur Verfügung gestellt werden.
Pro

  • Eine digitale Akte kann nicht so leicht vom Tisch fallen. Die Anfertigung einer Kopie ist eine Sache von Sekunden. Unleserliche Handschrift? Kein Problem! Mittels digitaler Ordnungs- und Verarbeitungssysteme können lebenswichtige Informationen deutlich schneller übermittelt werden.

  • Die sogenannte ePA wird für die Patientinnen und Patienten selbst einsehbar und einige ihrer Inhalte sollen löschbar sein. Ab 2022 sollen Patientinnen und Patienten für jedes einzelne Dokument in der Akte entscheiden können, welche Ärztinnen und Ärzte es einsehen können – und welche nicht. Diese Funktionen der Patientenakte erhöhen die Möglichkeiten zur Selbstbestimmung im Umgang mit den eigenen Gesundheitsdaten erheblich.

Contra

  • Die Digitalisierung von Patientendaten, Diagnostik und logistischen Abläufen im Krankenhaus sorgt auch für neue Schwachstellen im Bereich des Datenschutzes und führt zu einer grundsätzlichen Anfälligkeit für Cyber-Attacken mit Lösegeldforderungen, welche die Arbeit im Krankenhaus empfindlich stören können.
    Fallbeispiel Ransomware: Im Juli 2019 waren mehrere deutsche Krankenhäuser Angriffen durch so genannte Ransomware (Erpressungssoftware) ausgesetzt.

  • Die fortschreitende Digitalisierung der Kliniken und Krankenhäuser hat einen entscheidenden Nachteil: Die empfindlichen Daten von Patientinnen und Patienten können, insofern Sicherheitsmängel bestehen, von Dritten eingesehen werden. Das kann direkte negative Folgen für die Patientinnen und Patienten haben (etwa durch drohende Diskriminierung: Schwerkranke könnten von Banken, Arbeitgebern, Versicherungsunternehmen etc. benachteiligt werden). Das Fallbeispiel zeigt: Digitale Medizindaten sind nicht sicher vor Zugriffen von außen.
    Fallbeispiel ungeschützte Patientendaten: Im September 2019 wurde bekannt, dass Patientendaten von Millionen Patientinnen und Patienten, darunter mit personenbezogenen Daten versehene Röntgenaufnahmen und MRT-Bilder, über Jahre hinweg frei zugänglich auf einem Server lagen. Die meisten MRT-Geräte speichern die entstandenen Bilder automatisch auf Servern, die gegebenenfalls nicht richtig gesichert sind.

Computerbasierte Algorithmen zur Auswertung großer Datensätze (Big Data) werden unter anderem in der Diagnostik eingesetzt, beispielsweise, um wiederkehrende Strukturen in MRT-Aufnahmen von Tumoren zu erkennen.
Pro

  • Der Einsatz von Big-Data-Analysen erleichtert und beschleunigt Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen. In einer rasch alternden Gesellschaft wie der unseren schadet es nicht, wenn Ärztinnen und Ärzten auf diese Weise Arbeit abgenommen wird, die von einem Algorithmus manchmal sogar besser erledigt werden kann als von Menschen.
    Fallbeispiel: Im Studienzentrum Berlin Mitte werden seit 2014 im Rahmen eines Langzeitprojektes große Mengen an Daten erhoben. Die gesundheitliche Untersuchung einer nationalen Kohorte soll Aufschluss über Risikofaktoren von Volkskrankheiten geben.

  • Computerbasierte Algorithmen retten Leben, da sie eine Fülle von Patientendaten in kurzer Zeit miteinander vergleichen und Zusammenhänge feststellen können. Auf diese Weise können die Algorithmen eine rasche und detaillierte Diagnosestellung maßgeblich unterstützen, welche sich insbesondere bei chronischen Krankheiten wie Krebs, Demenz oder multipler Sklerose positiv auf die Lebenserwartung der Patientinnen und Patienten auswirken kann.

  • Computerbasierte Algorithmen sind gleichbleibend präzise, werden nicht müde und verlangen kein Gehalt. Sind sie einmal entwickelt, haben sie das Potential, jene Kosten, welche durch die Diagnostizierung und Behandlung chronisch Kranker entstehen, deutlich zu senken – nicht nur, indem sie Ärztinnen und Ärzten Arbeit abnehmen, sondern auch, indem sie (im Idealfall) für jede Patientin und jeden Patienten die je optimale Therapieform vorschlagen. Auf diese Weise werden im Einzelfall keine Therapien vorgenommen, die aus statistischer Sicht weniger erfolgsversprechend sind als andere.
    Fallbeispiel personalisierte Krebstherapie: ImmunePredict ist ein von der Europäischen Union gefördertes Projekt der Universitätsklinik Köln zur Weiterentwicklung der personalisierten Krebstherapie. Innerhalb des Projektes wird KI eingesetzt, um jene Patientinnen und Patienten zu identifizieren, die von Immuntherapien voraussichtlich am meisten profitieren könnten.

Info

  • Eine Umfrage vom August 2019 hat ergeben, dass rund drei Viertel der Deutschen bereit wären, ihre anonymisierten Gesundheitsdaten für Forschungszwecke zur Verfügung zu stellen. Das klingt erst einmal löblich. Doch etwa ein Drittel derjenigen, die ihre Daten zur Verfügung stellen würden, würde gerne selbst entscheiden, für welche Forschungen diese Daten verwendet werden dürften – und für welche nicht. Ein Missbrauch von Gesundheitsdaten muss unbedingt verhindert werden, und zu diesem Zweck ist eine transparente Aufklärung der Datenspenderinnen und -spender ebenso wichtig wie vertrauenswürdige datenschutzrechtliche Bedingungen.

Contra

  • Hier ist Vorsicht geboten: Sprechen wir den Nutzen von Big Data für die Medizin, dienen uns oftmals unrealistische Vorstellungen vom digitalen Fortschritt im Gesundheitsbereich als Diskussionsgrundlage, die nicht dem Ist-Zustand der Forschung entsprechen. Auf diese Weise werden bei Patientinnen und Patienten rasch falsche Hoffnungen geweckt.

Durch die Lockerung des Fernbehandlungsverbots im Rahmen des Digitale-Versorgungs-Gesetzes dürfen Ärztinnen und Ärzte nun auch für Videosprechstunden werben.
Pro

  • Videosprechstunden sind insbesondere für ältere, mobil eingeschränkte und bettlägerige Patientinnen und Patienten von Vorteil. Auch ländliche Regionen mit wenig Fachärztinnen und -ärzten können von diesem Angebot profitieren. Darum ist es gut, wenn Medizinerinnen und Mediziner über dieses Angebot aufklären dürfen.

Contra

  • Selbstverständlich wird sich der Besuch bei der Ärztin oder bei dem Arzt durch Videosprechstunden nicht vermeiden lassen, denn es braucht in vielen Fälle weitere und direkte Untersuchungen. Doch gerade für ältere Patientinnen und Patienten, die nicht mehr so mobil sind und möglicherweise wenig Familienanschluss haben, fallen durch dieses und andere Digitalisierungsangebote Stück für Stück Ansporne weg, das Haus zu verlassen. Selbst das kurze Gespräch an der Bushaltestelle, im Wartezimmer oder mit den Arzthelferinnen und -helfern kann schon dazu beitragen, Vereinsamung vorzubeugen. Auch kommen besonders ältere Menschen oft nicht mit der neusten Technik zurecht oder besitzen keine entsprechenden Endgeräte.

Manche gesetzlichen Krankenkassen planen, Wearables * und Fitness-Apps zu bezuschussen, beziehungsweise deren Anschaffung und Verwendung in ihr jeweiliges Bonusprogramm aufzunehmen – bei anderen ist das schon lange Praxis. Das Digitale-Versorgungs-Gesetz sieht sogar vor, dass Ärztinnen und Ärzte künftig bestimmte Gesundheitsapps auf Rezept verschreiben können sollen; in diesem Fall müssen die Krankenkassen für die Kosten aufkommen. ,
Pro

  • Gesamtgesellschaftlich profitieren wir alle von einer steigenden Gesundheit der Bevölkerung. Wird Gesundheit als ein Gut aufgefasst, so müssen wir gemeinsam Wege finden, sie zu erhalten und zu verbessern.

  • Die Bezuschussung so genannter Wearables durch Krankenkassen sind ein Ansporn, gesünder zu leben. Boni für Sporttreibende sind keineswegs neu, sodass die Bezuschussung lediglich als der logische nächste Schritt verstanden werden kann. Auf diese Weise leisten Krankenkassen einen echten Präventivbeitrag für unsere Gesundheit – anstatt nur reaktiv für die Kosten unserer medizinischen Behandlungen aufzukommen.

  • Wearables, Fitness-Tracker und Co. sind teuer in der Anschaffung. Das bedeutet, dass insbesondere Personen mit einem geringeren Einkommen von einer solchen Bezuschussung profitieren (würden). Derartige Maßnahmen könnten dazu beitragen, die noch immer gravierenden Unterschiede bezüglich der Lebenserwartung verschiedener Einkommensschichten in Deutschland langfristig auszugleichen.

Contra

  • Nur, weil man Wearables erwirbt und Fitness-Apps auf seinem Smartphone installiert, heißt das noch lange nicht, dass man dadurch auch gesünder lebt. Genauso gut könnten gesetzlichen Krankenkassen den Kauf von Turnschuhen bezuschussen. Anstatt Versicherte für gute Gesundheitsdaten zu belohnen, sollten die Kassen vielmehr gesundheitsförderndes Verhalten honorieren.

  • Wer garantiert uns, dass Menschen, die kein Self-Tracking betreiben wollen, aufgrund dieser Entscheidung nicht irgendwann benachteiligt werden? Eine solche flächendeckende Diskriminierung führe den Grundgedanken des Solidarprinzips (Zahlen nach Leistungsfähigkeit, Erhalten nach Bedürftigkeit), welches der gesetzlichen Krankenversicherung zugrunde liegt, ad absurdum. ,

  • Die Überwachung medizinischer Daten, die durch Self-Tracking entstehen und im Rahmen der Bonusprogramme an gesetzliche Krankenkassen (und ferner an Unternehmen, Arbeitgeber etc.) weitergegeben werden (könnten), ist paternalistisch (d.h. bevormundend), schränkt unsere Freiheit ein und kompromittiert unsere Privatsphäre – daran ändert auch der Umstand nichts, dass sich unser Gesundheitszustand auf diese Weise verbessern könnte. Stattdessen sollten besser positive Anreize durch Aufklärung geschaffen werden.

Self-Tracking ** mittels E-Health-Technologien liegt voll im Trend.
Pro

  • Der Wunsch nach Selbstoptimierung ist nicht neu; schon Goethe hielt Tag für Tag die großen und kleinen Bilanzen seines Lebens in Tagebüchern fest. E-Health-Technologien können diesen Wunsch unterstützen. Sie geben Sicherheit, indem sie es uns ermöglichen, den Erfolg einer Diät, eines Sportprogramms oder die Güte unseres Schlafes zu messen und auszuwerten. Dabei sind sie vor allem eins: Praktisch!

Contra

  • Woher wissen wir, wofür die Anbieter von Wearables und Gesundheits-Apps unsere Daten am Ende verwenden? Klar, einer Weitergabe müssen die Nutzerinnen und Nutzer zwar zustimmen – doch wer liest heute noch die AGBs, bevor er oder sie sich innerhalb von Sekunden eine App installiert? Hier wäre mehr Vorsicht durchaus angebracht.



* Wearables sind vernetzte Computer, die so klein sind, dass sie bequem am Körper getragen werden können. Sie werden üblicherweise dazu genutzt, Körperfunktionen wie den Puls oder die Schrittzahl zu messen.
** Self-Tracking meint das Protokollieren und Auswerten verschiedener Daten des alltäglichen Lebens zum Zwecke der Leistungssteigerung, zur Veränderung von Angewohnheiten und / oder zur Verbesserung des Gesundheitszustandes. Zur Datenerfassung werden diverse Hilfsmittel wie beispielsweise Tagebücher, Wearables, Kameras oder Fitness-Apps verwendet.

Team "Forschen mit GrafStat" Westfälische Wilhelms-Universität Münster Leitung: Prof. Dr. Andrea Szukala