CERES-Studie zur Gesundheitsversorgung
Algorithmen können Effizienz und Qualität steigern
Kölner Forscherinnen und Forscher haben im Auftrag der Bertelsmann Stiftung eine Analyse zu den Chancen und Risiken des Einsatzes von Algorithmen in der digitalen Gesundheitsversorgung vorgelegt. Neben Qualität und Effizienz müssen auch ethische und soziale Konsequenzen diskutiert werden.
Algorithmen können etwa eine verbesserte Früherkennung sowie schnellere und genauere Diagnosen ermöglichen, beispielsweise im Bereich psychischer Erkrankungen oder in der Onkologie. Zudem können sie medizinisches Fachpersonal von Routineaufgaben entlasten. Demgegenüber stehen allerdings auch Herausforderungen wie die schwierige Kontrollierbarkeit von automatischen Abläufen, Beschränkungen in der Leistungsfähigkeit von Algorithmen und die unklare Zuschreibung von Verantwortung für algorithmische Entscheidungen.
Die ethischen Fragestellungen, die sich aus der Anwendung von intelligenten digitalen Systemen für die einzelnen Anwender und Betroffene, für institutionelle Akteure im Gesundheitswesen und für die Gesellschaft als Ganzes ergeben, stehen im Mittelpunkt der Analyse. Dabei handelt es sich beispielweise um Fragen nach Verteilungsgerechtigkeit und dem Schutz vor Diskriminierung, nach der Haftung für algorithmenbasierte Entscheidungen, nach den anstehenden Veränderungen im Verhältnis zwischen Arzt und Patient und nicht zuletzt nach dem Vertrauen in das Gesundheitssystem als solches.
Aus ihren Ergebnissen leiten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler konkrete Handlungsempfehlungen ab. Dazu gehören etwa die Etablierung einheitlicher Standards für die Verarbeitung und den Austausch von Daten sowie die Einrichtung von interdisziplinären Teams zu ethisch fundierter Planung, Programmierung, Verwendung und Kontrolle von Algorithmen. Auch sollten geeignete Aufklärungsansätze entwickelt werden, um Patienten beim Einsatz von Algorithmen eine informierte Einwilligung zu ermöglichen.
Studie: Algorithmen in der Gesundheitsversorgung – Ein interdisziplinäre Analyse
(me)
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