Big Data in der Medizin der Gegenwart: Welche Daten? welche Medizin? welche Gesellschaft? Sabine Maasen

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1 Big Data in der Medizin der Gegenwart: Welche Daten? welche Medizin? welche Gesellschaft? Sabine Maasen Munich Center for Technology in Society 1

2 GLIEDERUNG 1. Auf welche Gesellschaft treffen Big Data? 2. Auf welche Medizin treffen Big Data? Szenarien für Big Data-Medizin Handlungsfelder für Big Data-Medizin 3. Big Data-Medizin: Was muss die Gesellschaft tun? Kompatibilitätsprobleme lösen Technikfolgenabschätzung betreiben Big Data und der Umgang mit Nicht-Wissen(-Wollen) Munich Center for Technology in Society 2

3 1. Woran erkennt man Wissensgesellschaften? Deutlichster ökonomischer und sozialer Ausdruck hocheffiziente neue Technologien Intelligente Maschinen dringen immer tiefer in alle Lebensbereiche Produktionsstraßen (smart production) über Büros (smart office) Küchen und Wohnzimmer (smart home) Spezifisches Merkmal dieser Technologien: menschliche Fähigkeiten und technische Leistungen zu erweitern, zu effektivieren und zu ersetzen Munich Center for Technology in Society 3

4 1. Woran erkennt man Wissensgesellschaften?... auch an ihren Schlüsseltechnologien Bio- und Gentechnologien, Nano- oder Energiespeichertechniken... und: Big Data ungeahnte Innovationsoffensiven und Effizienzsteigerungen vernetzte Produktionsprozesse, neue Produkte und Dienstleistungen sowie neue Organisationsformen von Unternehmen (Industrie 4.0) Veralltäglichung der gesundheitsbezogenen Selbstver-messung im Alltag (self-tracking) Aber auch an ihren unintendierten Nebeneffekten: Risikogesellschaften (Privatsphäre? Cyber-Kriminalität?...) Munich Center for Technology in Society 4

5 2. Auf welche Medizin treffen Big Data? Verwissenschaftlichtes Handlungsfeld Gesundheitsbereich zunehmende Akademisierung aller Berufe (z.b. Pflege) zunehmende Evidenzbasierung der Medizin Verwissenschaftlichung der Gesundheitspolitik Digitalisierung der Medizin Vielzahl neuer diagnostischer Technologien (Genetik, bildgebenden Verfahren) Alltagsdaten, die via Smartphones oder Sensoren gesammelt und gespeichert werden Treiber für Innovationen von Prozessen und Produkten im Gesundheitssektor Munich Center for Technology in Society 5

6 3. Big Data in der Medizin Wo fallen komplexe Daten an? Einige wichtige Felder In allen Bereichen der Diagnostik und Therapie Gesundheitsmanagement Krankenhausverwaltung Forschung, Bildung, Ausbildung Medizintechnik Rechnungs- und Abrechnungswesen Munich Center for Technology in Society 6

7 3. Big Data in der Medizin Wofür werden sie gebraucht? für die sich individualisierende und fallspezifische Medizinentwicklung (Personalisierte Medizin) für die Medizintechnik und -forschung, für die individuelle Patientenversorgung für den Kampf gegen Zivilisationskrankheiten Öffentliche Aufmerksamkeit richtet sich auf Datenschutz, Datensicherheit sowie Einhaltung zahlreicher Rechtsnormen Da ist jedoch noch vieles mehr Munich Center for Technology in Society 7

8 3. Szenarien für die Big Data Medizin von morgen Identifizierung und Ordnung vielfältiger Datenquellen Weiterentwicklung einer physischen Infrastruktur für Datentransport und speicherung Datenmanagement Zusammenführung von Daten für verschiedene Nutzergruppen Unterstützung, Empfehlung, Veranlassung von Entscheidungen Munich Center for Technology in Society 8

9 3. Handlungsfelder Big Data Medizin von morgen (z.b.) Health Education und Information Steuerung der Ressourcen und des Outputs Public Health Monitoring Produktentwicklung Prognose von Krankheiten Performance-Optimierung Coaching- oder Kontrollszenarien Munich Center for Technology in Society 9

10 4. Worüber man sprechen müsste: Eine Verlängerung der Tagesordnung über den Datenschutz hinaus 1. Das Problem der Interoperabilität zahlreiche lokale Infrastrukturen und Standards unterschiedliche Datentypen konkurrierende Terminologien heterogene organisationale Prozesse & berufliche Tätigkeiten Daten(sammlungen) kompatibel machen ist ein mühsamer und langwieriger Prozess (vgl. Teleinformatikinfrastruktur!) Munich Center for Technology in Society 10

11 4. Worüber man sprechen müsste: Eine Verlängerung der Tagesordnung über den Datenschutz hinaus 2. Das Problem des Nicht-Wissen(-Wollens) Technology Assessments Direkt: Expertisen, Bürgerhearings,... Indirekt: durch öffentliche Debatte (wie hier etwa!) Themen sind vielfältig Entgrenzung der Medizin Responsibilisierung der Patienten Standardisierung von gesundheitsbezogenen Arbeitsprozessen; Rationalisierung von Berufen Erhöhung der Mitwirkungschancen Munich Center for Technology in Society 11

12 4. Worüber man sprechen müsste: Eine Verlängerung der Tagesordnung über den Datenschutz hinaus 3. Das Problem der Technokratie & des Solutionismus (E. Mozorov) Hoffnung: datenintensiv Vernetzte sind natürliche Verbündete für einfache Lösungen durch Wissen Lehre aus der Wissensgesellschaft: Wissen, Werte und Interessen kommen nur im Plural vor und sind oft kontrovers Keine informations- und kommunikationstechnische Lösung ersetzt den dauerhaften politischen Diskurs über sie...am besten unter Mitwirkung aller Beteiligten Munich Center for Technology in Society 12

13 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Munich Center for Technology in Society 13

14 Munich Center for Technology in Society 14

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