MÜNCHEN – Durch die Kombination traditioneller Forschungsmethoden mit massiver Rechenleistung und einer Fülle neuer Daten beginnt eine Phase des Umbruchs in der Medizin. Erst kürzlich hat Google verkündet, dass es ein System mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt hat, das Brustkrebs mit höherer Treffsicherheit erkennt als Radiologen. Und das ist nur das jüngste Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen und große Datenmengen zu neuen medizinischen Diagnosen, Therapien und Entdeckungen führen. Um das enorme Potenzial der künstlichen Intelligenz zu realisieren, müssen wir jedoch ein pragmatisches und auf internationaler Ebene vereinbartes Konzept für den Umgang mit der Sammlung und Nutzung sogenannter Real-World-Data, also „Gesundheitsdaten aus der realen Welt“ entwickeln.
Reale Daten umfassen alle Informationen, die dazu beitragen können, neuen medizinischen Forschungen den Weg zu weisen. Einige davon finden schon seit geraumer Zeit Verwendung. So nutzen Krebsforscher seit langem anonymisierte Gesundheitsdaten, um Patienten auszuwählen, die am ehesten gut auf neue und experimentelle Therapien ansprechen. Andere Arten von Daten sind allerdings erst seit kurzem verfügbar, ebenso wie die Technologie für ihre Analyse in großem Maßstab.
Die neuen Möglichkeiten, die KI und verwandte Technologien bieten, werfen komplizierte, manchmal kontroverse Fragen zum Datenschutz auf und darüber, wem die Daten gehören. Doch wir können diese Herausforderungen bewältigen, indem wir umfassende Regeln zum Schutz persönlicher Daten aufstellen. Die politischen Entscheidungsträger auf der ganzen Welt und innerhalb der globalen ordnungspolitischen Institutionen dürfen nicht zögern. In den Vereinigten Staaten, wo die breite Verfügbarkeit von anonymisierten Patientendaten eine neue Innovationswelle anstößt, sind führende Unternehmen im Bereich der medizinischen Wissenschaften bereits dabei, auf reale Daten gestützte Initiativen voranzutreiben.
MÜNCHEN – Durch die Kombination traditioneller Forschungsmethoden mit massiver Rechenleistung und einer Fülle neuer Daten beginnt eine Phase des Umbruchs in der Medizin. Erst kürzlich hat Google verkündet, dass es ein System mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt hat, das Brustkrebs mit höherer Treffsicherheit erkennt als Radiologen. Und das ist nur das jüngste Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen und große Datenmengen zu neuen medizinischen Diagnosen, Therapien und Entdeckungen führen. Um das enorme Potenzial der künstlichen Intelligenz zu realisieren, müssen wir jedoch ein pragmatisches und auf internationaler Ebene vereinbartes Konzept für den Umgang mit der Sammlung und Nutzung sogenannter Real-World-Data, also „Gesundheitsdaten aus der realen Welt“ entwickeln.
Reale Daten umfassen alle Informationen, die dazu beitragen können, neuen medizinischen Forschungen den Weg zu weisen. Einige davon finden schon seit geraumer Zeit Verwendung. So nutzen Krebsforscher seit langem anonymisierte Gesundheitsdaten, um Patienten auszuwählen, die am ehesten gut auf neue und experimentelle Therapien ansprechen. Andere Arten von Daten sind allerdings erst seit kurzem verfügbar, ebenso wie die Technologie für ihre Analyse in großem Maßstab.
Die neuen Möglichkeiten, die KI und verwandte Technologien bieten, werfen komplizierte, manchmal kontroverse Fragen zum Datenschutz auf und darüber, wem die Daten gehören. Doch wir können diese Herausforderungen bewältigen, indem wir umfassende Regeln zum Schutz persönlicher Daten aufstellen. Die politischen Entscheidungsträger auf der ganzen Welt und innerhalb der globalen ordnungspolitischen Institutionen dürfen nicht zögern. In den Vereinigten Staaten, wo die breite Verfügbarkeit von anonymisierten Patientendaten eine neue Innovationswelle anstößt, sind führende Unternehmen im Bereich der medizinischen Wissenschaften bereits dabei, auf reale Daten gestützte Initiativen voranzutreiben.