Big Data in der Medizin: konzeptionelle, rechtliche und ethische Aspekte
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , , , |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Freiburg ; München
Verlag Karl Alber
[2020]
|
| Ausgabe: | Originalausgabe |
| Schriftenreihe: | Ethik in den Biowissenschaften
Band 22 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 124 Seiten 21.5 cm x 13.5 cm, 180 g |
| ISBN: | 9783495491911 3495491910 |
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INHALT
VORWORT 9
I. BIG DATA IN DER MEDIZIN: KONZEPTIONELLE,
ORGANISATORISCHE UND TECHNISCHE ASPEKTE 13
1. EINLEITUNG 13
2. DIGITALISIERUNG UND DAS LERNENDE GESUNDHEITSSYSTEM 14
3. WIE WURDEN DATEN GROSS? 16
4. DIE BEDEUTUNG VON DATEN: MESSUNGEN, BEOBACHTUNGEN,
KONTEXTE 18
5. DIE INTEGRATION VON DATEN: BEGRIFFSSYSTEME UND DATEN-
MODELLE 20
6. DATEN UEBER DATEN: METADATEN UND IHR MANAGEMENT . 23
7. ALGORITHMISCHE DIAGNOSE UND PHAENOTYPISIERUNG 24
8. AUSGEWAEHLTE SOFTWAREPRODUKTE ZUR INTEGRATION VON DATEN . 25
8.1 HBI UND TRANSMART 25
8.2 OBSERVATIONAL HEALTH DATA SCIENCES AND INFORMATICS (OHDSI) . 27
8.3 DATENINTEGRATIONSZENTREN 29
8.4 VERFAHREN ZUM DATENSCHUTZ UND ZUR GEMEINSAMEN DATEN-
NUTZUNG 30
9. INTERNATIONALE UND NATIONALE IT-INFRASTRUKTUREN 32
9.1 EUROPAEISCHE IT-INFRASTRUKTUREN FUER BIOWISSENSCHAFTLICHE
FORSCHUNG: ELIXIR UND EUROPEAN OPEN SCIENCE CLOUD
(EOSC) 32
9.2 EUROPAEISCHE IT-INFRASTRUKTUREN FUER KLINISCHE FORSCHUNG . . 35
9.3 AUFBAU DER NATIONALEN FORSCHUNGSDATENINFRASTRUKTUR (NFDI)
IN DEUTSCHLAND 35
INHALT
10. BEISPIELE UND ANWENDUNGSFAELLE (USE CASES) AUS DEN USA:
CABIG, WATSON UND CANCERLINQ 36
10.1 DIE CANCER BIOMEDICAL INFORMATICS GRID (CABIG) INITIATIVE . . 37
10.2 MD ANDERSON UND DAS WATSON COGNITIVE COMPUTING SYSTEM . . 37
10.3 CANCERLINQ 38
11. ABSCHLUSSBEMERKUNGEN 40
LITERATURVERZEICHNIS 42
II. BIG DATA IN DER MEDIZIN: RECHTLICHE ASPEKTE 49
1. EINLEITUNG 49
2. AUSGANGSFRAGE: BIG DATA ALS VERARBEITUNG PERSONENBEZOGENER
DATEN? 51
2.1 BEISPIEL: SCHWEINEGRIPPE EINERSEITS, COVID-19 ANDERERSEITS . 51
2.2 GENERELL: ANONYME DATEN IN ZEITEN VON BIG DATA? 53
2.3 PSEUDONYMISIERUNG 55
3. DIE SPEZIFISCHEN HERAUSFORDERUNGEN VON BIG DATA AUS
RECHTLICHER PERSPEKTIVE 56
3.1 GESCHWINDIGKEIT (VELOCITY) 57
3.2 DATENMENGE (VOLUME) 58
3.3 DATENVIELFALT (VARIETY) 59
4. DIE ANTWORTEN DES RECHTS AUF BIG DATA 60
4.1 VERBOTSPRINZIP - ABER MIT ERLAUBNISVORBEHAK 61
4.1.1 DIFFERENZIERTER ANSATZ 61
4.1.2 GESETZLICHE ERLAUBNISTATBESTAENDE (INSBESONDERE
FORSCHUNG) 62
4.2 EINWILLIGUNG 63
4.2.1 WIRKSAMKEITSVORAUSSETZUNGEN 63
4.2.2 INSBESONDERE: BESTIMMTHEIT DER EINWILLIGUNG . 64
4.2.3 BROAD CONSENT 65
4.2.4 DATENSPENDE 65
4.3 ZWECKBINDUNG - ZWECKVEREINBARKEIT 66
4.3.1 KRITERIEN EINER ZWECKVEREINBARKEIT 67
4.3.2 FORSCHUNGSPRIVILEGIERUNG 68
4.4 TRANSPARENZ UND RICHTIGKEIT 68
4.4.1 GESUNDHEITSALGORITHMEN ALS HERAUSFORDERUNG FUER DAS
RECHT 69
4.4.2 RECHTLICHE LOESUNGSANSAETZE 69
4.5 FAZIT: DIE VEREINBARKEIT VON DATENSCHUTZRECHT UND BIG DATA 71
INHALT
5. AUSBLICK: FORSCHUNGSPRIVILEGIERUNG 71
LITERATURVERZEICHNIS 72
III. BIG DATA IN DER MEDIZIN: ETHISCHE ASPEKTE 74
1. EINLEITUNG: CHANCEN UND RISIKEN VON BIG DATA IN DER
MEDIZIN 74
1.1 CHARAKTERISTIKA VON BIG DATA 78
1.2 MOEGLICHE PROBLEMFELDER VON BIG DATA IN DER MEDIZIN . 80
1.2.1 DIE 4-R-CBALLENGE 80
1.2.2 DAS RISIKO DER VERWECHSLUNG VON KAUSALITAET UND
KORRELATION 82
1.2.3 DAS RISIKO INTRANSPARENTER STRUKTUREN 83
1.2.4 DIE GEFAHR DER WISSENSCHAFTSGLAEUBIGKEIT 83
1.2.5 DAS PROBLEM DER KOMMERZIALISIERBARKEIT VON DATEN . 84
1.3 MOEGLICHE CHANCEN VON BIG DATA IN DER MEDIZIN 85
2. EINE PLURALITAET VON WERTEN UND MOEGLICHKEITEN DER
ABWAEGUNG: ENTWICKLUNG EINES ETHISCHEN RAHMENS FUER DIE
ANWENDUNG VON BIG-DATA-TECHNOLOGIEN IN DER MEDIZIN . . 86
2.1 DAS PRINZIP DER AUTONOMIE 88
2.2 DAS PRINZIP DER SCHADENSVERMEIDUNG 89
2.3 DAS PRINZIP DER FUERSORGE 90
2.4 DAS PRINZIP DER GERECHTIGKEIT 91
2.5 DAS PRINZIP DES VERTRAUENS 93
2.6 WERTEPLURALISMUS, MINIMAL ETHICAL THRESBOLD UND DAS PROBLEM
DER ABWAEGUNG 94
2.7 KONTEXTABHAENGIGKEIT UND PARTIKULARISMUS 97
3. AUTONOMIE UND INFORMATIONELLE SELBSTBESTIMMUNG IN DER
PRAXIS 99
3.1 AUTONOMIE-ZENTRIERTE ANSAETZE ZUR WEITERENTWICKLUNG DES
KONZEPTES DER INFORMIERTEN EINWILLIGUNG 102
3.1.1 DIE STELLVERTRETENDE EINWILLIGUNG 103
3.1.2 DIE DYNAMISCHE EINWILLIGUNG 104
3.1.3 HYBRIDE MODELLE 105
3.2 ANSAETZE ZUR ENTWICKLUNG EINES NEUEN ETHISCHEN RAHMENS
ZUM SCHUTZ VON AUTONOMIE 106
3.2.1 INFORMATION, KOMMUNIKATION UND TRANSPARENZ . . . 109
3.2.2 DAS SOLIDARITAETSPRINZIP 110
3.2.3 GERINGER SCHADEN ODER UNWAHRSCHEINLICHER SCHADEN . 110
INHALT
4. DIE BESONDERE ROLLE DES VERTRAUENS FUER DEN UMGANG MIT
BIG DATA IN DER MEDIZIN 112
4.1 DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN VERTRAUEN UND SELBST-
BESTIMMUNG 113
4.2 LOESUNGSANSAETZE ZUR FESTIGUNG VON VERTRAUEN IN BIG DATA:
DIE BEDEUTUNG VON TRANSPARENZ UND PARTIZIPATION 115
5. AUSBLICK 116
LITERATURVERZEICHNIS 117
KONTAKTINFORMATIONEN 123 |
| adam_txt |
INHALT
VORWORT 9
I. BIG DATA IN DER MEDIZIN: KONZEPTIONELLE,
ORGANISATORISCHE UND TECHNISCHE ASPEKTE 13
1. EINLEITUNG 13
2. DIGITALISIERUNG UND DAS LERNENDE GESUNDHEITSSYSTEM 14
3. WIE WURDEN DATEN GROSS? 16
4. DIE BEDEUTUNG VON DATEN: MESSUNGEN, BEOBACHTUNGEN,
KONTEXTE 18
5. DIE INTEGRATION VON DATEN: BEGRIFFSSYSTEME UND DATEN-
MODELLE 20
6. DATEN UEBER DATEN: METADATEN UND IHR MANAGEMENT . 23
7. ALGORITHMISCHE DIAGNOSE UND PHAENOTYPISIERUNG 24
8. AUSGEWAEHLTE SOFTWAREPRODUKTE ZUR INTEGRATION VON DATEN . 25
8.1 HBI UND TRANSMART 25
8.2 OBSERVATIONAL HEALTH DATA SCIENCES AND INFORMATICS (OHDSI) . 27
8.3 DATENINTEGRATIONSZENTREN 29
8.4 VERFAHREN ZUM DATENSCHUTZ UND ZUR GEMEINSAMEN DATEN-
NUTZUNG 30
9. INTERNATIONALE UND NATIONALE IT-INFRASTRUKTUREN 32
9.1 EUROPAEISCHE IT-INFRASTRUKTUREN FUER BIOWISSENSCHAFTLICHE
FORSCHUNG: ELIXIR UND EUROPEAN OPEN SCIENCE CLOUD
(EOSC) 32
9.2 EUROPAEISCHE IT-INFRASTRUKTUREN FUER KLINISCHE FORSCHUNG . . 35
9.3 AUFBAU DER NATIONALEN FORSCHUNGSDATENINFRASTRUKTUR (NFDI)
IN DEUTSCHLAND 35
INHALT
10. BEISPIELE UND ANWENDUNGSFAELLE (USE CASES) AUS DEN USA:
CABIG, WATSON UND CANCERLINQ 36
10.1 DIE CANCER BIOMEDICAL INFORMATICS GRID (CABIG) INITIATIVE . . 37
10.2 MD ANDERSON UND DAS WATSON COGNITIVE COMPUTING SYSTEM . . 37
10.3 CANCERLINQ 38
11. ABSCHLUSSBEMERKUNGEN 40
LITERATURVERZEICHNIS 42
II. BIG DATA IN DER MEDIZIN: RECHTLICHE ASPEKTE 49
1. EINLEITUNG 49
2. AUSGANGSFRAGE: BIG DATA ALS VERARBEITUNG PERSONENBEZOGENER
DATEN? 51
2.1 BEISPIEL: SCHWEINEGRIPPE EINERSEITS, COVID-19 ANDERERSEITS . 51
2.2 GENERELL: ANONYME DATEN IN ZEITEN VON BIG DATA? 53
2.3 PSEUDONYMISIERUNG 55
3. DIE SPEZIFISCHEN HERAUSFORDERUNGEN VON BIG DATA AUS
RECHTLICHER PERSPEKTIVE 56
3.1 GESCHWINDIGKEIT (VELOCITY) 57
3.2 DATENMENGE (VOLUME) 58
3.3 DATENVIELFALT (VARIETY) 59
4. DIE ANTWORTEN DES RECHTS AUF BIG DATA 60
4.1 VERBOTSPRINZIP - ABER MIT ERLAUBNISVORBEHAK 61
4.1.1 DIFFERENZIERTER ANSATZ 61
4.1.2 GESETZLICHE ERLAUBNISTATBESTAENDE (INSBESONDERE
FORSCHUNG) 62
4.2 EINWILLIGUNG 63
4.2.1 WIRKSAMKEITSVORAUSSETZUNGEN 63
4.2.2 INSBESONDERE: BESTIMMTHEIT DER EINWILLIGUNG . 64
4.2.3 BROAD CONSENT 65
4.2.4 DATENSPENDE 65
4.3 ZWECKBINDUNG - ZWECKVEREINBARKEIT 66
4.3.1 KRITERIEN EINER ZWECKVEREINBARKEIT 67
4.3.2 FORSCHUNGSPRIVILEGIERUNG 68
4.4 TRANSPARENZ UND RICHTIGKEIT 68
4.4.1 GESUNDHEITSALGORITHMEN ALS HERAUSFORDERUNG FUER DAS
RECHT 69
4.4.2 RECHTLICHE LOESUNGSANSAETZE 69
4.5 FAZIT: DIE VEREINBARKEIT VON DATENSCHUTZRECHT UND BIG DATA 71
INHALT
5. AUSBLICK: FORSCHUNGSPRIVILEGIERUNG 71
LITERATURVERZEICHNIS 72
III. BIG DATA IN DER MEDIZIN: ETHISCHE ASPEKTE 74
1. EINLEITUNG: CHANCEN UND RISIKEN VON BIG DATA IN DER
MEDIZIN 74
1.1 CHARAKTERISTIKA VON BIG DATA 78
1.2 MOEGLICHE PROBLEMFELDER VON BIG DATA IN DER MEDIZIN . 80
1.2.1 DIE 4-R-CBALLENGE 80
1.2.2 DAS RISIKO DER VERWECHSLUNG VON KAUSALITAET UND
KORRELATION 82
1.2.3 DAS RISIKO INTRANSPARENTER STRUKTUREN 83
1.2.4 DIE GEFAHR DER WISSENSCHAFTSGLAEUBIGKEIT 83
1.2.5 DAS PROBLEM DER KOMMERZIALISIERBARKEIT VON DATEN . 84
1.3 MOEGLICHE CHANCEN VON BIG DATA IN DER MEDIZIN 85
2. EINE PLURALITAET VON WERTEN UND MOEGLICHKEITEN DER
ABWAEGUNG: ENTWICKLUNG EINES ETHISCHEN RAHMENS FUER DIE
ANWENDUNG VON BIG-DATA-TECHNOLOGIEN IN DER MEDIZIN . . 86
2.1 DAS PRINZIP DER AUTONOMIE 88
2.2 DAS PRINZIP DER SCHADENSVERMEIDUNG 89
2.3 DAS PRINZIP DER FUERSORGE 90
2.4 DAS PRINZIP DER GERECHTIGKEIT 91
2.5 DAS PRINZIP DES VERTRAUENS 93
2.6 WERTEPLURALISMUS, MINIMAL ETHICAL THRESBOLD UND DAS PROBLEM
DER ABWAEGUNG 94
2.7 KONTEXTABHAENGIGKEIT UND PARTIKULARISMUS 97
3. AUTONOMIE UND INFORMATIONELLE SELBSTBESTIMMUNG IN DER
PRAXIS 99
3.1 AUTONOMIE-ZENTRIERTE ANSAETZE ZUR WEITERENTWICKLUNG DES
KONZEPTES DER INFORMIERTEN EINWILLIGUNG 102
3.1.1 DIE STELLVERTRETENDE EINWILLIGUNG 103
3.1.2 DIE DYNAMISCHE EINWILLIGUNG 104
3.1.3 HYBRIDE MODELLE 105
3.2 ANSAETZE ZUR ENTWICKLUNG EINES NEUEN ETHISCHEN RAHMENS
ZUM SCHUTZ VON AUTONOMIE 106
3.2.1 INFORMATION, KOMMUNIKATION UND TRANSPARENZ . . . 109
3.2.2 DAS SOLIDARITAETSPRINZIP 110
3.2.3 GERINGER SCHADEN ODER UNWAHRSCHEINLICHER SCHADEN . 110
INHALT
4. DIE BESONDERE ROLLE DES VERTRAUENS FUER DEN UMGANG MIT
BIG DATA IN DER MEDIZIN 112
4.1 DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN VERTRAUEN UND SELBST-
BESTIMMUNG 113
4.2 LOESUNGSANSAETZE ZUR FESTIGUNG VON VERTRAUEN IN BIG DATA:
DIE BEDEUTUNG VON TRANSPARENZ UND PARTIZIPATION 115
5. AUSBLICK 116
LITERATURVERZEICHNIS 117
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