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Datenspende fĂŒr alle

Was Datenspende ist und wem sie nutzt

FĂŒr ein gesĂŒnderes Leben und eine bessere Medizin braucht es gute Forschung. Doch gleichzeitig sind Forscher hierfĂŒr auf den Zugang zu Gesundheitsdaten angewiesen. Denn alle Analysen, Tests und Versuche sind immer nur so aussagekrĂ€ftig wie die Gesundheitsdaten, auf denen sie beruhen. Damit Wissenschaftler wirklich allen Menschen helfen können, sind sie also umgekehrt auch auf die Hilfe aller Menschen angewiesen. Und dies gelingt nur mit einer freiwilligen Datenspende. Data4Life informiert.

1. Was bedeutet Datenspende?

Die Digitalisierung bietet große Chancen in der Medizin. Das betrifft Forscher, aber auch jeden Einzelnen von uns. Denn dank neuer Technologien können Menschen die Informationen ĂŒber ihren Gesundheitszustand – wie zum Beispiel Röntgenbilder, Laborbefunde oder Smartwatchdaten – zunehmend der medizinischen Forschung zur VerfĂŒgung stellen. 

So können Wissenschaftler diese Daten fĂŒr Analysen nutzen und dadurch neue Erkenntnisse gewinnen. Das ermöglicht eine Forschung, die genauer auf die individuellen Besonderheiten und Einzigartigkeiten von Menschen eingehen kann. Damit kriegt jeder einzelne Mensch eine Behandlung, die genau zu ihm passt. Das ist die Idee der medizinischen Datenspende.

Definition von Datenspende:

Datenspende ist die freiwillige, anonyme und unentgeltliche Bereitstellung von Gesundheitsdaten fĂŒr Forschungszwecke. Dabei geht es letztlich um nichts anderes als Informationen, die fĂŒr die Gesundheit einer Person wichtig sind, der Wissenschaft zugĂ€nglich machen zu können [1, 2].

Dabei sind Gesundheitsdaten wirklich alle Daten, die sich auf eine Person beziehen und Informationen zu ihrem Gesundheitszustand enthalten. Insofern entstehen diese Daten in allen Lebensbereichen – vom Arztbesuch bis zum Alltagsverhalten [1, 3-7].

Viele Menschen denken bei dem Wort „Gesundheitsdaten“ vielleicht an die dicken Papierakten, mit denen in KrankenhĂ€usern oder Arztpraxen lange alle Informationen zu einem Patienten gesammelt wurden. Doch diese Aktenberge enthielten nur einen Bruchteil aller wichtigen Gesundheitsdaten. Denn diese entstehen wirklich ĂŒberall und damit an viel mehr Orten als nur in medizinischen Einrichtungen [3-7].

Wo Gesundheitsdaten entstehen:

In medizinischer Versorgung:

  • zum Beispiel in Kliniken, Arztpraxen, Altenheimen, Pflegedienst, Psychotherapie, Apotheken und SanitĂ€tshĂ€usern

Im Privatleben:

  • durch Lebensstil und Gewohnheiten (Rauchen, Alkohol, ErnĂ€hrung, Bewegung, Schlaf und Sozialleben)

Im Arbeitsleben:

  • zum Beispiel durch körperliche Belastung, Stresslevel, Work-Life-Balance, ArbeitsunfĂ€higkeit und Arbeitslosigkeit

Ohnehin ist mittlerweile bekannt, dass der eigene Lebensstil und das Verhalten im Alltag den grĂ¶ĂŸten Effekt auf die Gesundheit eines Menschen haben. Allerdings haben Forscher aktuell nur wenig Zugang zu diesen Informationen. So geht wichtiges Wissen verloren [8, 9]. 

2. Wem Datenspende nutzt

Datenspende nutzt letztlich allen Menschen. Denn jeder Mensch ist auf gute Forschung angewiesen, um die bestmögliche medizinische Versorgung zu erhalten. Um Erkrankungen besser zu verstehen, frĂŒher zu erkennen, gezielter zu behandeln oder sogar komplett vorzubeugen, brauchen Wissenschaftler jedoch Zugang zu den relevanten Gesundheitsdaten. 

Möglichkeiten durch Datenspende:

Gesundheitsdaten können auf innovative Weise gewonnen, per Datenspende mit Forschern geteilt und anschließend mit Hilfe neuer Technologien analysiert werden. Daraus ergeben sich viele Möglichkeiten [1, 7]:

  • Erkenntnisgewinn zur Entstehung, Diagnose und Behandlung von Krankheiten
  • Fortschritte in der Gesundheitsvorsorge und PrĂ€vention
  • eine individualisierte Versorgung von Patienten

Mit einer Datenspende wird also nicht nur bessere Forschung ermöglicht, sondern damit auch der Weg zu neuen Erkenntnissen geebnet. So entsteht eine bessere Gesundheitsversorgung und somit höhere LebensqualitĂ€t fĂŒr alle. Dabei bedeuten mehr Daten in Summe auch mehr Erkenntnisse. Neben Forschern und Spendern hilft eine Datenspende am Ende der Gesellschaft als Ganzes:

Abbildung Gruppen aus Unternehmen, Organisationen und Individuen, die von einer Datenspende profitieren
Wem nutzt eine Datenspende? Übersicht ĂŒber Unternehmen, Organisationen und Individuen. Quelle

Sogar kĂŒnftige Generationen werden somit maßgeblich von den Datenspenden der Vergangenheit profitieren und weiter darauf aufbauen können. 

2.1. Nutzen fĂŒr Forscher

Die meisten Wissenschaftler sind von dem unbedingten Willen angetrieben, uns Menschen und unsere Welt ein bisschen besser zu verstehen. Doch der Weg dahin ist lang. Denn egal, ob Recherche, Planung, Umsetzung oder Auswertung von Experimenten: Jeder Teilschritt im Leben eines Forschers ist extrem aufwendig. 

FĂŒr Forscher sind die Chancen und Vorteile einer Datenspende daher enorm [1, 7, 10, 11].

Vorteile einer Datenspende fĂŒr Forscher:

Mehr Optionen durch grĂ¶ĂŸeren Datenpool:

  • Schnellere Suche nach relevanten Daten und passenden Studienteilnehmern
  • Machbarkeit von Studien im Vorfeld beurteilbar
  • PrĂ€zisere Aussagen ĂŒber Individuen mit seltenen Eigenschaften möglich

Höhere Forschungsstandards möglich:

  • einheitliche, sichere und transparente Nutzungsbedingungen
  • Goldstandards fĂŒr DatenqualitĂ€t
  • InteroperabilitĂ€t zwischen verschiedenen Systemen
  • VerknĂŒpfung von Grundlagenforschung mit klinischer Forschung

Neue Analysemöglichkeiten:

  • mehr „Werkzeuge“ fĂŒr Forscher zum Abfragen und Analysieren der Daten
  • Live-Analysen zu Zusammensetzung und Stand einer Studie

Mehr Austausch und Zusammenarbeit:

  • Ermöglichung von kollaborativem Arbeiten, Informationsaustausch und Validierung von Ergebnissen zwischen verschiedenen Forschergruppen

BĂŒrokratieabbau durch digitale Lösungen:

  • komplett digitale Dokumentation in Studien, dadurch langfristig schnellere AblĂ€ufe möglich

Quellen: 1, 7, 10, 11

Die Liste mag lang erscheinen und doch zeigt sie wohl nur ein einzelnes Sandkorn von einem riesigen Strand. Die Möglichkeiten fĂŒr Forscher durch Datenspende sind jedenfalls schier unendlich und können die Medizin des 21. Jahrhunderts auf ein ganz neues Niveau heben. 

2.2. Nutzen fĂŒr einzelne Menschen

Datenspende hat eine Vielzahl an Vorteilen fĂŒr uns alle. Bestimmte Vorteile betreffen jede spendende Person selbst und andere Vorteile entstehen eher fĂŒr die Gesellschaft als Ganzes. Zudem treten einige Vorteile unmittelbar auf, wĂ€hrend andere sich erst zeitlich verzögert zeigen. 

Letzteres verdeutlicht ein altes Sprichwort: „Den wahren Geschmack des Wassers erkennt man in der WĂŒste.” Bei der Datenspende ist es Ă€hnlich. Erst in dem Moment, wo wir selbst oder Angehörige erkranken, realisieren viele Menschen, wie wichtig gute Medizin ist. Und erst wenn sich fĂŒr eine bestimmte Krankheit keine wirksame Behandlung findet, blicken Menschen hoffnungsvoll auf die Forschung. 

Dabei beruht die aktuelle Medizin immer auf der Forschung, die in der Vergangenheit gemacht wurde. Die Datenspende kann also einen riesigen Beitrag dazu leisten, Krankheiten kĂŒnftig besser zu verstehen. So können Menschen zum Beispiel zur Entdeckung von Therapien beitragen, noch bevor sie selbst zum „Durstigen in der WĂŒste“ werden. 

Jeder kann also einen Beitrag leisten, der allen hilft [1, 7, 10, 11].

Vorteile einer Datenspende fĂŒr Individuen:

Generell gilt, dass umso mehr Menschen ihre Daten spenden, desto:

  • grĂ¶ĂŸer, vielfĂ€ltiger und breiter wird der Datenpool,
  • mehr neue Erkenntnisse entstehen,
  • spezifischer und relevanter werden die Forschungsergebnisse fĂŒr jede Einzelperson.

Daraus ergeben sich:

FĂŒr die Gesundheits- und Krankenversorgung

  • schnellerer Zugang zu den passenden Ärzten und medizinischen Anlaufstellen
  • ein insgesamt weniger bĂŒrokratischer Zugang zum Gesundheitssystem
  • ein grĂ¶ĂŸerer Fokus auf die tatsĂ€chliche LebensqualitĂ€t von Menschen

FĂŒr die Medizin

  • ein tieferes VerstĂ€ndnis zur Krankheitsentstehung
  • eine frĂŒhzeitigere Krankheitserkennung
  • wirksamere Behandlungen
  • eine bessere FrĂŒherkennung und Vorbeugung von Erkrankungen

FĂŒr die Gesundheitsbildung von Menschen

  • mehr aktive Teilhabe an der Forschung
  • die Möglichkeit, die eigenen Gesundheitsdaten digital besser einsehen und visualisieren zu können
  • mehr SelbstverstĂ€ndnis in der eigenstĂ€ndigen Verwaltung und im Teilen von Gesundheitsdaten
  • ein tieferes VerstĂ€ndnis darĂŒber, welche Gesundheitsdaten wichtig sind

FĂŒr das Gemeinwohl

  • eine große Gelegenheit, einen Beitrag zu leisten und der Gesellschaft etwas zurĂŒckzugeben

Quellen: 1, 7, 10, 11

Zudem können die Studienergebnisse und -statistiken, zu denen ein Datenspender beigetragen hat, kĂŒnftig digital per App oder Website angezeigt werden. So wird Forschung zum interaktiven und gemeinsamen Austausch. 

Auch können Menschen per Datenspende-App zur regelmĂ€ĂŸigen Erfassung ihres Gesundheitszustands per Symptom-Tagebuch ermutigt werden. Dies birgt viele weitere Vorteile fĂŒr ihre langfristige Gesundheit. 

3. Wie Datenspende umgesetzt werden kann

Je nach Land, Institut oder Einrichtung kann der Ablauf der Datenspende komplett unterschiedlich organisiert sein. Dabei können verschiedene EntwĂŒrfe unterschiedliche Vor- oder Nachteile mit sich bringen. 

Zum Beispiel hat die Forschung im privaten Sektor einerseits einen großen Anteil an medizinischen DurchbrĂŒchen. Andererseits ist die Bereitschaft unter Deutschen, ihre Daten auch diesem Bereich zugĂ€nglich zu machen, deutlich kleiner als bei Datenspenden fĂŒr öffentliche Forschungseinrichtungen. Dementsprechend gehen verschiedene LĂ€nder hier andere Wege [1, 11, 12].   

Auch werden Fragen des Datenschutzes und der PrivatsphĂ€re in unterschiedlichen LĂ€ndern sehr unterschiedlich gehandhabt. Bleiben die Menschen hinter den Gesundheitsdaten anonym? Damit wĂ€re der Personenbezug fĂŒr immer unwiederbringlich entfernt. Eine Alternative bietet die sogenannte Pseudonymisierung. Hier könnten die Gesundheitsdaten – zumindest ohne Zusatzinformationen wie Zuordnungstabellen – nicht mehr einer spezifischen Person zugeordnet werden [1, 13, 14].

Zudem kann komplett unterschiedlich geregelt werden, ob eine Datenspende an einen bestimmten Zweck (wie ein spezifisches Forschungsprojekt) gebunden ist oder aber breiter („broad consent“) und langfristiger („blanket consent”) genutzt werden darf. Auch können EinverstĂ€ndniserklĂ€rung sowie Widerrufsrecht unterschiedlich gehandhabt werden [1, 14].

Private oder öffentliche Datenspende:

Grob vereinfacht gibt es zwei Hauptarten von Datenspende:

Private Datenspende

  • die gĂ€ngigste Art in Deutschland
  • Zugang zu Datensatz nur fĂŒr ausgewĂ€hlte (Forscher-)Gruppe
  • oft mit zeitlicher Begrenzung

Öffentliche Datenspende

  • öffentliche Lizenz nötig
  • Zugang zu Datensatz fĂŒr mehrere Beteiligte mit jeweils eigenen Fragestellungen und Analysen

Wie so oft gibt es auch hier nicht den einen Königsweg. Und so hat jeder Ansatz andere Vor- und Nachteile. Entscheidend ist vor allem, jedem Datenspender alle Details verstĂ€ndlich und transparent zu machen.  

3.1. Langfristige Datensammlung ĂŒber einzelne Studien

Unter den vielen Varianten der Datenspende ist die langfristige Datensammlung ĂŒber einzelne Studien ein Pfad, der kĂŒnftig Potenzial verspricht. So könnten Menschen, die an Studien teilnehmen, ihre Daten langfristig an die dazugehörigen Forschungseinrichtungen spenden. 

Eine Einrichtung könnte sich zum Beispiel vorwiegend mit der Entstehung und Vorbeugung von einer bestimmten seltenen Erkrankung beschĂ€ftigen. Mit jeder weiteren Studie kĂ€men somit wertvolle Daten zu dieser vordefinierten Bevölkerungsgruppe hinzu. Damit wĂŒrde der Datensatz mit der Zeit immer weiter wachsen und mehr Leute beinhalten. 

So wĂŒrde die Aussagekraft der Datenanalysen steigen, wovon letztlich auch die Datenspender selbst profitieren wĂŒrden (siehe oben). Bei jeder einzelnen Studie könnten die Gesundheitsdaten der Teilnehmer somit generell breiter erfasst werden als fĂŒr die einzelne Fragestellung notwendig. Denn in dem Wissen, dass die Daten Relevanz fĂŒr spĂ€tere Analysen haben könnten, besteht nicht mehr nur der kurzfristige Forschungsfokus.

Auf diesem Weg könnten auch verschiedene Forschungseinrichtungen gut miteinander kooperieren.

3.2. Direkter Zugang zu großen DatensĂ€tzen

Eine weitere Variante der Datenspende sieht vor, einen möglichst großen Pool an frei verfĂŒgbaren Daten aufzubauen, der zeitlich und thematisch unbegrenzt fĂŒr eine große Gruppe aus Instituten, Forschungseinrichtungen und anderen verfĂŒgbar gemacht wird. Die Datenspende wĂŒrde in diesem Szenario auch unabhĂ€ngig von einer Studienteilnahme erfolgen.

Bei dieser Variante wĂŒssten die einzelnen Forscher im Vorhinein gar nicht, welche Daten in dem riesigen Datenpool vorhanden sind. Der umfangreiche Datensatz kann den Forschern jedoch dabei helfen, neue ZusammenhĂ€nge und Hypothesen fĂŒr bestimmte Forschungsfragen ausfindig zu machen. Auch ließen sich passende Studienteilnehmer fĂŒr bestimmte Studien mithilfe dieses Pools leichter ermitteln. 

Zudem könnten bei diesen riesigen DatensĂ€tzen neue Technologien (siehe unten) zur Anwendung kommen, fĂŒr die es bisher – wegen eines Mangels an qualitativ hochwertigen Daten – kaum Einsatzmöglichkeiten in der Medizin gab.

4. Datenspende: Wege und Zukunftstrends

4.1. Wearables und Apps

Gesundheits-Apps, Smartwatches und andere Körpersensoren prĂ€gen zunehmend unseren Alltag und verĂ€ndern Medizin sowie Gesundheitssystem. Denn noch nie war es so leicht, seine eigene Gesundheit zu tracken und sich mithilfe des Smartphones einen Überblick ĂŒber seinen körperlichen Zustand zu verschaffen. 

DarĂŒber hinaus lassen sich die gesammelten Daten immer enger miteinander verknĂŒpfen. Die Informationen verschiedener MessgerĂ€te können an einem Ort gebĂŒndelt und beispielsweise in eine sogenannte elektronische Patientenakte hochgeladen werden. Somit verfĂŒgt jeder Mensch ĂŒber einen Schatz an Daten. Dieser trĂ€gt nicht nur dazu bei, die eigene Gesundheit zu verbessern, sondern kann auch helfen, andere Menschen – per Datenspende-Forschung – gesĂŒnder zu machen.

Erfassung von Gesundheitsdaten ĂŒber Anwendungen, GerĂ€te und Sensoren:

Wearables

Sind kleine GerĂ€te oder Sensoren, die man am Körper oder Kopf trĂ€gt. Beispiele sind Smartwatches, aufklebbare „Patches” und Fitnesstracker. Je nach Wearable können so bestimmte Körperfunktionen gemessen werden. Dazu zĂ€hlen Herzschlag, Atmung, Blutdruck, Körperhaltung, Hauttemperatur sowie Bewegungsparameter als SchrittzĂ€hler oder mittels GPS.

Gesundheits-Apps

Dies umfasst verschiedenste Anwendungen auf Tablet oder Smartphone und reicht von Mess-Apps ĂŒber Diagnostik-Apps hin zu Vorsorge-Apps und mehr. Manche Apps können sogar bereits per Rezept vom Arzt verschrieben werden. Die Daten können dabei auch von externen Sensoren, Wearables oder Dienstleistern zugefĂŒhrt werden.

Elektronische Gesundheitsakte

Auf einer einheitlichen digitalen Plattform können sĂ€mtliche Gesundheitsdaten gespeichert, analysiert und bei Bedarf mit anderen Personengruppen wie Ärzten geteilt werden.

Quellen: 1, 15-19

Gut zu wissen: NatĂŒrlich können all diese Möglichkeiten auch miteinander kombiniert und dann verknĂŒpft genutzt werden. Die Maximalform von all dem – aktuell noch ferne Zukunftsmusik – wird als „tiefe PhĂ€notypisierung” (deep phenotyping) bezeichnet. Diese beinhaltet dann alle messbaren und digital speicherbaren biopsychosozialen Eigenschaften eines Menschen [7].

4.2. Big Data und KĂŒnstliche Intelligenz

In 2017 allein haben Menschen etwa 1,2 Billionen Fotos mit ihren Smartphones gemacht. Wer versucht, sich bildlich vorzustellen, wie viel FlĂ€che diese Fotos ausgedruckt einnehmen wĂŒrden, hat dabei schon lĂ€ngst die Grenzen der eigenen Vorstellungskraft ĂŒberschritten [20]. 

Die Menge an Gesundheitsdaten, die tĂ€glich durch Wearables und Apps entstehen, dĂŒrften diese Zahlen jedoch um ein Vielfaches ĂŒbersteigen. Denn niemand muss hierfĂŒr aktiv einen „Auslöser” drĂŒcken. Diese DatensĂ€tze werden allgemein als „Big Data“ bezeichnet und spielen fĂŒr die Zukunft der medizinischen Forschung eine große Rolle [7, 21, 22].

Big Data in der Medizin:

Durch neue, kostengĂŒnstige Messmethoden und Speichermöglichkeiten entstehen heutzutage riesige Datenmengen in allen Bereichen des Alltags und der Medizin. Diese werden als „Big Data“ bezeichnet und sind mit frĂŒheren AnsĂ€tzen der Datenanalyse kaum zu bewĂ€ltigen [7, 14, 21, 22].

Big Data sorgt damit auch in der Medizin fĂŒr eine Zeitenwende, indem es:

  • verschiedene Fachrichtungen wie Grundlagenforscher, Kliniker und Informatiker nĂ€her zusammenbringt.
  • hilft, Muster und ZusammenhĂ€nge zu erkennen, die in der Vergangenheit ĂŒbersehen worden wĂ€ren.
  • Forschern mehr Ansatzpunkte liefert, auf denen diese ihre Hypothesen und gezielten Studien aufbauen können.

Die Limitation bleibt dabei immer die QualitÀt der Daten [22, 23].

Um das volle Potenzial dieser neuen, gigantischen DatensĂ€tze kĂŒnftig nutzen zu können, braucht es geeignete Speicherorte, eine hinreichende „Datenpflege“ sowie neue Technologien zur Datenanalyse. Erst wenn alles zusammenkommt, können die unglaublichen Möglichkeiten von Gesundheitsdaten ausgeschöpft werden. Zu den wichtigsten Technologien zĂ€hlt dabei die KĂŒnstliche Intelligenz.

KĂŒnstliche Intelligenz in der Medizin:

KĂŒnstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik und ein breites Forschungsfeld, das verschiedene Wissenschaften vereint. Heute werden damit meist Systeme gemeint, die Ă€hnlich wie Menschen selbst lernen können. Dieser Bereich der KI wird als „Machine Learning” bezeichnet [24-27].

Aktuell sind KI-Systeme vor allem in der Lage, einzelne klar definierte Aufgaben zu erledigen und Muster in großen DatensĂ€tzen zu erkennen. Allein daraus ergeben sich fĂŒr die Zukunft eine Reihe an Anwendungsbereichen in Medizin und Forschung [7, 15, 27]:

  • beim frĂŒhzeitigen Stellen von Diagnosen
  • bei der Entwicklung und Auswahl von passenden Therapien
  • beim Erkennen von AuffĂ€lligkeiten in Bildern (zum Beispiel bei HautverĂ€nderungen, Gewebeproben oder Röntgenbildern)
  • beim Identifizieren von Risikofaktoren und Krankheitswahrscheinlichkeiten
  • bei der Vereinfachung von administrativen TĂ€tigkeiten
  • bei der Koordination von Anlaufstellen der Gesundheitsversorgung
  • bei der Ursachenforschung von Krankheitsbildern
  • bei der Vorbeugung von Krankheitsentstehung

5. Datenspende und Ethik: Was ist wichtig?

Die Chancen der Datenspende fĂŒr Forschung, Medizin und damit eine bessere Gesundheit fĂŒr alle sind also riesig. Da der Nutzen mit jedem einzelnen Spender wĂ€chst, ist es wichtig, so viele Menschen wie möglich mit an Bord zu holen. Doch das geht nur, wenn Datenschutz, PrivatsphĂ€re und letztlich das Vertrauen aller Spender stets an erster Stelle kommen.

Daher muss eine langfristig erfolgreiche Datenspende vieles unter einen Hut bringen. Sie muss schnell, einfach, vertraulich, sicher, freiwillig, jederzeit widerrufbar und bei allem transparent sein.

Somit braucht es transparente und sichere Regelungen zur Datenspende, um die Rechte und PrivatsphĂ€re von Einzelpersonen einerseits zu schĂŒtzen und andererseits der medizinischen Forschung große Fortschritte zu ermöglichen. Hierbei ist unter anderem auf Folgendes zu achten [1, 3, 14]:

Maßnahmen fĂŒr eine sichere Datenspende:
  • Menschen ausreichend aufklĂ€ren und informieren
  • Freiwilligkeit durch Einwilligung sowie Widerspruchsrecht ermöglichen
  • Standards bei DatenqualitĂ€t sicherstellen
  • Möglichkeit zur Anonymisierung und Pseudonymisierung ausgiebig diskutieren
  • Datensicherheit und Datenschutz gewĂ€hrleisten
  • Verbindlichen Rechtsrahmen herstellen
  • Gesetzlich legitimierte und unabhĂ€ngige Überwachungsgremien einsetzen

Quellen [28]

  1. BMG Gutachten. „„Datenspende“ – Bedarf fĂŒr die Forschung, ethische Bewertung, rechtliche, informationstechnologische und organisatorische Rahmenbedingungen” [abgerufen am 12.02.2021].
  2. Deutsches Ärzteblatt. „Deutsche zur Datenspende fĂŒr medizinische Forschung bereit” [abgerufen am 12.02.2021].
  3. BMWI. „Orientierungshilfe zum Gesundheitsdatenschutz” [abgerufen am 12.02.2021].
  4. KBV. „Gesundheitsdaten” [abgerufen am 12.02.2021].
  5. KBV. „Gesundheitsdaten: Ambulante Versorgung” [abgerufen am 12.02.2021].
  6. UpToDate. „Telemedicine for adults: Software and data security” [abgerufen am 12.02.2021].
  7. Eric Topol. „Deep Medicine” [abgerufen am 12.02.2021].
  8. UpToDate. „Overview of preventive care in adults” [abgerufen am 12.02.2021].
  9. UpToDate. „Evidence-based approach to prevention” [abgerufen am 12.02.2021].
  10. Social Security Reform in Finland. „Secondary use of health and social data” [abgerufen am 12.02.2021].
  11. Bitkom. „Gesundheitsdaten retten Leben: geregelten Zugang und Nutzung fĂŒr private Forschung ermöglichen” [abgerufen am 12.02.2021].
  12. TMF. „Zusammenfassung der Befragung „Datenspende fĂŒr die medizinische Forschung"” [abgerufen am 12.02.2021].
  13. Datenethikkommission. „Gutachten der Datenethikkommission” [abgerufen am 12.02.2021].
  14. Deutscher Ethikrat. „Big Data und Gesundheit – DatensouverĂ€nitĂ€t als informationelle Freiheitsgestaltung” [abgerufen am 12.02.2021].
  15. McKinsey. „eHealth Monitor 2020” [abgerufen am 12.02.2021].
  16. BundesĂ€rztekammer. „Telemedizin und Telematik” [abgerufen am 12.02.2021].
  17. Handelsblatt. „Coronakrise sorgt fĂŒr Boom bei Gesundheits-Apps” [abgerufen am 12.02.2021].
  18. BBC. „The rise of employee health tracking” [abgerufen am 12.02.2021].
  19. Gabler Wirtschaftslexikon. „Wearables” [abgerufen am 12.02.2021].
  20. Business Insider. „People will take 1.2 trillion digital photos this year — thanks to smartphones” [abgerufen 12.02.2021].
  21. Deutsches Ärzteblatt. „Big Data in Medical Science–a Biostatistical View” [abgerufen am 12.02.2021].
  22. Deutsches Ärzteblatt. „Big Data in der klinischen Forschung: Vieles ist noch Wunschdenken” [abgerufen am 12.02.2021].
  23. Deep Background. „The Big Data Revolution” [abgerufen am 12.02.2021].
  24. Merriam-Webster. „artificial intelligence” [abgerufen am 12.02.2021].
  25. Stanford University. „Artificial Intelligence Definitions” [abgerufen am 12.02.2021].
  26. Stanford Encyclopedia of Philosophy. „Artificial Intelligence” [abgerufen am 12.02.2021].
  27. IBM. „Artificial Intelligence (AI)” [abgerufen am 12.02.2021].
  28. Med Device Online. „Digital Health Apps In Europe — The Road To Reimbursement Goes Through Security” [abgerufen am 12.02.2021].

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