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Medizinethische Aspekte beim digitalen Umgang mit medizinischen Daten und Informationen
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Birgit Jutta Gerecke
- Herzzentrum der Universitätsmedizin Göttingen (UMG), Göttingen, Germany
| Published: | February 26, 2021 |
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Digitalisierung, Telemedizin, Big Data und künstliche Intelligenz haben eine zunehmende Bedeutung im Gesundheitssystem. Ihr Einsatz wird eher als Chance denn als Risiko gesehen, aber der Einsatz muss den Patienten gerecht werden.
In der Medizinethik bieten die Prinzipien Autonomie, Non-Malefizienz (Schadensvermeidung), Benefizienz (Fürsorge) und Gerechtigkeit Orientierung. Diese Prinzipien gelten auch für die Bereiche der Medizininformatik. Sie können in verschiedenen Situationen in Konkurrenz zueinander treten und müssen dann gegeneinander abgewogen werden.
Datenmanagement: Das Gebot der ärztlichen Schweigepflicht ist schon im antiken Eid des Hippokrates niedergelegt. Die Verschwiegenheitspflicht ist eng mit dem Datenschutz verknüpft und Verstöße werden rechtlich geahndet. Die EU Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) von Mai 2016 schützt die Grundrechte jeder natürlichen Person, insbesondere das Recht auf informationelle Selbstbestimmung. Aber gute medizinische Entscheidungen erfordern das Vorliegen von allen wichtigen Gesundheitsdaten und so konkurriert das Prinzip Benefizienz mit der Autonomie. Eine „ethisch gute” Technologie berücksichtigt die unterschiedlichen Bedürfnisse der Patienten in unterschiedlichen Phasen des Lebens. Datensparsamkeit und Datensicherheit müssen einen missbräuchlichen Zugriff minimieren (Nichtschaden).
Die Sekundärnutzung von anonymisierten oder pseudonymisierten Patientendaten kann zu einer besseren Versorgung, insbesondere bei seltenen Krankheiten, beitragen. Eine freiwillige Datenspende kann die Versorgungsforschung verbessern.
Telemedizin: Gerade im kardiologischen Bereich konnte durch den Einsatz von e-Health eine Verbesserung von Prognoseparametern gezeigt werden. Telemetrische Unterstützungen durch tertiäre Zentren können Versorgungsdefizite in der Peripherie verringern.
Künstliche Intelligenz: Algorithmen müssen verschiedene Patientengruppen berücksichtigen. In der Medizin finden sich aber große Datenlücken bei genderspezifischen (z.B. Frauen) oder generationsspezifischen Aspekten (z.B. Kinder oder Senioren). Solche Datenlücken führen zu einem Bias der Analysen und ggf. zu Fehlinterpretationen und verstoßen damit gegen die Prinzipen Gerechtigkeit und Fürsorge.
Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.
