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News: Siri statt Mensch?

Wie sieht die Medizin der Zukunft aus?

xafford / 104 Antworten / Flachansicht Nickles
(Foto: Pixabay)

(Originalmitteilung) Siri, ist mein Blutdruck normal? - Noch sind medizinische Fragen an digitale gesundheitliche Assistenzsysteme die Ausnahme. Das soll sich laut Professor Erwin Böttinger, Leiter des Digital Health Center am Potsdamer Hasso-Plattner-Institut (HPI), aber möglichst schnell auch in Deutschland ändern.

Im Gespräch mit Moderator Leon Stebe erläutert er im neuen Podcast, wie die Medizin der Zukunft in Anbetracht der heutigen technischen Möglichkeiten schon bald aussehen könnte.

Er spricht über datenschutzrechtliche Grundsatzfragen, die mit digitalen Lösungen im Gesundheitsbereich einhergehen und plädiert für ein Gesundheitssystem, das viel stärker auf Prädiktion und Prävention ausgerichtet ist. "Ärzte kennen ihre Patienten viel zu wenig", beklagt Böttinger, "denn sie gehen erst zum Arzt, wenn es ihnen schlecht geht." Dabei wäre es wichtig für sie, auch die Werte ihrer Patienten im gesunden Zustand zu kennen, um bei Veränderungen schnell reagieren zu können. Diese Lücke könne durch digitale Technologien geschlossen werden.

"Mein Anliegen ist es, digitale Lösungen und Innovationen zur Gesundheitserhaltung einzusetzen", so Böttinger. Fundiertes Wissen über die digitale Welt, anschaulich und verständlich erklärt - das bietet der Wissenspodcast "Neuland" mit Experten des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) unter: https://podcast.hpi.de, bei iTunes und Spotify.

Alle 14 Tage sprechen sie bei Neuland über aktuelle und gesellschaftlich relevante Digitalthemen, ihre Forschungsarbeit und über Chancen und Herausforderungen digitaler Trends und Entwicklungen. Die nächste Folge wird am 20. Februar ausgestrahlt. Im Gespräch dann: HPI-Professor Christoph Meinel zum Thema Blockchain.

Pauschalurteile sind immer falsch!!!
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Borlander mawe2

„Das möchte ich einfach mal grundsätzlich anzweifeln. Wie will Amazon auf meinen Blutdruck, meine Körpertemperatur oder ...“

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Wie will Amazon auf meinen Blutdruck, meine Körpertemperatur oder meine Sehfähigkeit schließen,

Wenn Du ein Blutdruckmessgerät bestellst und Bücher über Bluthochdruck anschaust dann ist das schon ein Indiz dafür, dass Du selbst oder eine Person Deines Umfeld davon betroffen bist.

Ansonsten muss man sich bewusst sein, dass man viele Informationen indirekt über andere Indikatoren gewinnen kann. Beispiel:

"Lots of people buy lotion, but one of Pole’s colleagues noticed that women on the baby registry were buying larger quantities of unscented lotion around the beginning of their second trimester." [https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/]

Die Menge der Daten die gesammelt wurden und die verfügbaren Analysewerkzeuge sind in den letzten 7 Jahren sicherlich nicht weniger geworden…

Ich denke mal, Big Data liefert oft genug  einfach nur Schwachsinn, weil eben ganz bestimmte Informationen, die zur Auswertung wichtig wären, nicht vorliegen. Ein Problem kann sich dennoch ergeben, wenn jemand meint, der Schwachsinn würde die Realität abbilden.

Die, die sich damit auskennen, wissen jedoch dass man (meistens) keine absoluten Aussagen aus den Daten bekommt, sondern nur Wahrscheinlichkeiten. Und damit kann man schon eine ganze Menge anstellen. Selbst vermeintlich geringe Wahrscheinlichkeiten kann man nutzen um die Gewichtung von Werbeeinblendungen leicht anzupassen und mit A/B-Testing kann man am Ende sogar in der Realität messen ob man durch eine solche über den Kunden praktisch nicht feststellbare Maßnahme mehr Geld verdient. Amazon und Google sind so groß dass sich die Investition zur Umsetzung lohnt…

Lebensversicherungen wissen auch nicht ob ein Mensch bis zum Ende der Laufzeit noch lebt. Die wissen aber wie wahrscheinlich das ist. Und wenn die Wahrscheinlichkeit zu gering ist dann bekommt die Person keine Versicherung. So lief das auch schon lange bevor man überhaupt an "Big Data" gedacht hat. Für personenbezogene Versicherungen wäre es jedoch trotzdem lukrativ durch BigData ihre Prognose der Schadenswahrscheinlichkeit zu verbessen…

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