Tagung

Die Gesundheitsdaten als wertvolle Quelle für Künstliche Intelligenz

Personenbezogene Gesundheitsdaten sollten kontinuierlich für Maschinelles Lernen nutzbar gemacht werden, so eine Forderung bei der Jahrestagung der Plattform Lernende Systeme.

Von Matthias WallenfelsMatthias Wallenfels Veröffentlicht:
KI könnte Gesundheitsdaten auswerten und für die Forschung nutzbar machen.

KI könnte Gesundheitsdaten auswerten und für die Forschung nutzbar machen.

© fotomek / stock.adobe.com

BERLIN. Personenbezogene Gesundheitsdaten von Versicherten, Leistungserbringern und Kostenträgern in der Regelversorgung sollten kontinuierlich für Maschinelles Lernen nutzbar gemacht werden. Diese Empfehlung hat die Arbeitsgruppe „Gesundheit, Medizintechnik, Pflege“ am Mittwoch bei der Jahrestagung der Plattform Lernende Systeme (PLS) gegeben.

Im Mittelpunkt der Tagung unter dem Motto „KI – Made in Germany“ steht die Frage, wie Künstliche Intelligenz (KI) in Deutschland und Europa zum Wohle des Menschen – und damit im Einklang mit der im vergangenen Jahr von der Bundesregierung verabschiedeten, nationalen KI-Strategie – genutzt werden kann.

„Um die Potenziale von KI für Wirtschaft und Gesellschaft zu nutzen, müssen aus der in Deutschland vorhandenen KI-Expertise vertrauenswürdige Anwendungen entstehen, die den Menschen zugutekommen“, heißt es von PLS-Seite. Die Forderung nach der Vertrauenswürdigkeit entsprechender Lösungen hat jüngst auch die OECD in ihren im Mai veröffentlichten intergouvernementalen politischen Leitlinien zur KI hervorgehoben.

Plädoyer für Digital Health Institute

Die Gesundheitsexperten der PLS plädieren in ihrem am Mittwoch veröffentlichten Bericht „Prävention, Diagnose, Therapie – Lernende Systeme im Gesundheitswesen“ neben der eingangs erwähnten Verwertbarkeit von Patientendaten für Maschinelles Lernen in puncto Gesundheitsdaten für weitere, umfassende Maßnahmen. Die Empfehlungen im Überblick:

  • Daten aus allen Sektoren des Gesundheitswesens austauschen;
  • Bestehende Datenschätze sichtbar machen, erschließen, auf Nutzbarkeit prüfen und vernetzen, beispielsweise öffentlich erfasste Daten aus dem Krebs- und Herzklappenregister, Studienergebnisse, Hygienedaten etc.;
  • Eine repräsentative, strukturierte und kontrollierte Gesundheitsdatenbasis aufbauen, die in einem Zentrum für digitale Gesundheitsdaten oder Digital Health Institute nach dem Vorbild europäischer Nachbarländer organisiert sein könnte;
  • Deutschen und europäischen Forschungseinrichtungen und Unternehmen einen gleichberechtigten Zugang zu anonymisierten Gesundheitsdaten verschaffen, um Monopole einzelner Unternehmen zu vermeiden;
  • Gesundheitsdaten möglichst in dezentralen Architekturen speichern und trainieren, um die Sicherheit und den Datenschutz zu erhöhen und somit die Schutzbedürfnisse von Gesunden und Kranken zu garantieren;
  • Optionen für rechtliche und technische Rahmenbedingungen für eine freiwillige und sichere Datenspende (inklusive Datentreuhänder-Modell) erarbeiten;
  • Die Konformität mit den im internationalen Vergleich strengen Vorgaben der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zu einem Vorteil im globalen Wettbewerb machen.

Die PLS-Gesundheitsexperten sind sich durchaus des ethisch sensiblen Kontextes ihrer Empfehlungen zum effektiven Umgang von Gesundheitsdaten in KI-basierten Unterstützungslösungen für die Medizin bewusst. Deshalb fordern sie mit Blick auch auf den Gesetzgeber, die Rahmenbedingungen für die Datensouveränität aller zu gewährleisten – dabei sollten definierte Regeln etwa zur Anonymisierung, Pseudonymisierung, das Recht auf Nichtwissen oder eine Opt-out-Option eine zentrale Rolle spielen.

Bei der rechtlichen Rahmensetzung raten sie, eine sorgfältige Interessenabwägung zwischen medizinischen Vorteilen und dem Schutz der Persönlichkeitsrechte vorzunehmen. Des Weiteren, so heißt es, sollten die Voraussetzungen dafür geschaffen werden, dass Entscheidungen von KI-basierten Systemen sowie dahinterstehende Annahmen für alle Nutzer nachvollziehbar seien.

Zudem sprechen sie sich dafür aus, die Folgen von KI auf das gesellschaftliche Verständnis von Gesundheit, Krankheit und das Menschenbild zu reflektieren und zu diskutieren. „Eine klare, ehrliche und evidenzbasierte Diskussion über die Chancen und Risiken von KI im Gesundheitswesen führen, die den Vorstellungen, Interessen und Bedenken aller Stakeholder Raum gibt“, steht als Empfehlung ebenfalls im Bericht der PLS-Arbeitsgruppe.

Abschließend regen sie an, in Ethikkomitees auf Träger- und Einrichtungsebene sowie auf nationaler Ebene Standards für KI-basierte Mensch-Maschine-Interaktionen im Gesundheitswesen zu entwickeln.

Nutzen auch für Gesunde

Wie es in dem Bericht weiter heißt, stifteten medizinische KI-Anwendungen nicht nur für kranke Patienten einen Nutzen. Denn Smartphone-Apps oder Wearables böten auch gesunden Menschen die Möglichkeit, die eigenen Gesundheitsdaten zu erfassen und auszuwerten.

Dieses Selftracking diene den Nutzern durchaus dazu, sich auf Basis der gesammelten und ausgewerteten Daten ihren Alltag gesünder gestalten oder Krankheitssymptome früh als solche identifizieren. „Gerade in der Prävention und Früherkennung von Krankheiten birgt KI ein großes Potenzial. Statt Heilen rückt Vorbeugen in den Mittelpunkt“, schreiben die Autoren in ihrem Bericht.

Plattform Lernende Systeme

  • Gründung: Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) hat 2017 auf Anregung des Fachforums Autonome Systeme des Hightech-Forums, des zentralen Beratungsgremiums der Bundesregierung zur Umsetzung der Hightech-Strategie 2025, und acatech, die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, die Plattform Lernende Systeme (PLS) ins Leben gerufen.
  • Aufgabe und Arbeitsweise: Die PLS bringt führende Experten aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und zivilgesellschaftlichen Organisationen aus den Bereichen Lernende Systeme und Künstliche Intelligenz zusammen. Diese erörtern die Chancen, Herausforderungen und Rahmenbedingungen für die Entwicklung und den verantwortungsvollen Einsatz Lernender Systeme – und entwickeln Szenarien, Empfehlungen oder Roadmaps.
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