Forschung Einfach

An welchen Themen formen wir bei uns am Lehrstuhl für Systematische Theologie II (Ethik)? Welche Forschungsfragen stehen dabei im Zentrum und auf welche Ergebnisse sind wir bisher gekommen?

Im Teilprojekt Ethik Einfach gewähren wir Einblick in diese Fragen. Wir stellen die Forschungsprojekte des Lehrstuhls vor, an denen wir als Wissenschaftliche Mitarbeitende arbeiten – und vermitteln in verständlichen Videos einen Überblick über diese.

Projektleiter: Matthias Braun
Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Max Tretter
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Die Prozesse von Digitalisierung und der Anwendung Künstlicher Intelligenz prägen und verändern sowohl die Gesundheitsforschung als auch die medizinische Praxis. Die Geschwindigkeit und Eingriffstiefe dieser Entwicklungen erfordert Überlegungen zu einer verantwortungsvollen, effektiven und differenzsensiblen Governance.
CwiC ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt, welches sich zum Ziel setzt, die Lücke zwischen grundlegender normativer Theoriebildung und angewandtem Systemdesign an der Schnittstelle von Wissenschaft, Gesellschaft und Technologie kleiner werden zu lassen. Das Projekt basiert auf einem allgemeinen anthropologischen und soziologischen Grundgedanken: Die gegenseitige Anerkennung, die für uns als Gesellschaft und als Individuen wesentlich ist, ist eng mit unserer gemeinsamen Unsicherheit über die Zukunft verbunden.
Das Verbundprojekt wird vom BMBF für drei Jahre gefördert und besteht aus einem rechtlichen (Steffen Augsberg, Gießen), einem ethischen (Matthias Braun, Erlangen) und einem verhaltensökonomischen (Nora Szech, Karlsruhe) Teilprojekt.

Datensouveränität in klinischen Big-Data-Regimes. Ethische, rechtliche und Governance-Herausforderungen (DABIGO)

(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)

Projektleitung: ,
Projektstart: 1. Oktober 2017
Projektende: 30. April 2020
Akronym: DABIGO
Mittelgeber: Bundesministerium für Gesundheit (BMG)

Abstract:

DABIGO adressiert die Frage, wie der Umgang mit individuellen (Gesundheits-)Daten in Zeiten von Big-Data verantwortlich gestaltet werden kann. Ziel ist es, ethische und rechtliche Orientierungsmarker für die Entwicklung eines multidimensionalen Konzepts von Datensouveränität in klinischer Forschung und Versorgung zu entwickeln. Methodologisch wird der Konnex zu diesem Anwendungsbereich, dem Ansatz einer konkreten Ethik folgend, durch Verknüpfung der ethischen und rechtlichen Fragestellungen mit einem international führenden klinischen Case gewährleistet. Im Rahmen des PRAEGNANT-Netzwerks werden an der Frauenklinik des Universitätsklinikums Erlangen hochvolumige Datenströme zusammengebracht, mit dem Ziel, die Krebsprädiktion, -diagnose und -therapie signifikant zu verbessern.  Die Datenströme bestehen dabei sowohl aus Whole-Genome-Sequenzierungsdaten von Tumor und Keimbahn, mit einer Größe von 250-500 GB und ca. 6 Milliarden Variablen pro Patientin, als auch Lifestyle-Daten der Patientinnen und schließlich klinischen sowie epidemiologischen Daten. Die nicht-genomischen Daten beinhalten ca. 500-600 Variablen.

Genutzt wird Big-Data in dem skizzierten klinischen Case erstens, um herauszufinden, welche klinischen Studien für welche Patientin am besten geeignet sein könnten. Während dies noch mit einfachen Datenbankabfragen geschehen kann, geht es zweitens darum, die Informationen zu nutzen, um Therapieentscheidungen im klinischen Alltag zu unterstützen. Drittens konnte durch sog. deep-learning-Prozesse bereits gezeigt werden, dass gewisse Indikationsstellungen mit einer relativ hohen Zuverlässigkeit auf der Basis vorhandener Informationen durch Computeralgorithmen gestellt werden können. 

 

Eine der wesentlichen Governance-Herausforderungen im Umgang mit den Big-Data-getriebenen Veränderungen im Gesundheitswesen besteht darin, dass sich durch die zunehmende Komplexität und Selbsttätigkeit der Big-Data-Anwendungen die Zugriffs- und Steuerungsmöglichkeiten sowohl für die Datenspender als auch die Datennutzer im Gesundheitsbereich massiv verändern. Wie aber müssen ethische Kriterien in welchem rechtlichen Rahmen aussehen, um sowohl eine verantwortliche Nutzung der Daten zu ermöglichen als auch die möglichen Herausforderungen für die klinische Big-Data-Nutzung gleichermaßen mit Blick auf die Datenspender wie Datennutzer nachhaltig adressieren zu können?

Publikationen:

Smarte Sensorik in der Schwangerschaft - Ein integratives Konzept zur digitalen, präventiven Versorgung schwangerer Frauen

(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

Projektleitung:
Projektbeteiligte: , , , , , , , , , , , , , ,
Projektstart: 1. März 2020
Projektende: 31. August 2022
Akronym: SMART Start
Mittelgeber: Bundesministerium für Gesundheit (BMG)

Publikationen:

vALID: KI-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme in der Klinik. Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Herausforderungen

(Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)

Projektleitung:
Projektbeteiligte: ,
Projektstart: 1. November 2019
Projektende: 31. Oktober 2022
Akronym: vALID
Mittelgeber: BMBF / Verbundprojekt

Abstract:

Künstliche Intelligenz (KI) scheint in aller Munde. Von zunehmender Bedeutung sind Anwendungen von KI im Bereich klinischer Entscheidungsfindung. Liegen einige der denkbaren Anwendungen klinischer KI noch in der Zukunft, verändern andere bereits die Praxis. Das Projekt vALID unternimmt eine normative, rechtliche und technische Analyse der Frage, wie KI-gesteuerte klinische Entscheidungsunterstützungssysteme mit dem Ideal der Arzt- und Patientensouveränität in Einklang gebracht werden können.

vALID besteht aus vier Teilprojekten. Im ethischen Teilprojekt wird auf Basis einer eingehenden Analyse bestehender normativer Arbeiten zur KI in der Klinik untersucht, welche Aspekte das Ideal der Souveränität von ÄrtzInnen und PatientInnen umfasst. Das rechtliche Teilprojekt wird auf Basis einer De Lege Lata Analyse verschiedene Regulierungsoptionen im nationalen und internationalen Kontext analysieren und bewerten. Beide Teilprojekte untersuchen, wie Konzepte von Vertrauenswürdigkeit, Transparenz, Akteurschaft und Verantwortung durch klinische KI beeinflusst und verschoben werden—sowohl auf theoretischer Ebene als auch im Hinblick auf konkrete moralische und rechtliche Konsequenzen.

Im technischen Teilprojekt werden vor dem Hintergrund einer eingehenden Analyse technisch möglicher sowie in der Klinik bereits eingesetzter Anwendungen Mock-Up-Simulationen von konventionellen, automatisierten sowie integrativen Entscheidungsunterstützungssystemen entworfen. Im empirischen Teilprojekt werden anhand dieser Mock-Ups sowie mittels quantitativer und qualitativer Erhebungsmethoden die Perspektiven und Argumentationsmuster von Patientinnen und ÄrztInnen zu einer Bandbreite von Designs und Implementierungen KI-getriebener, klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme systematisch erfasst.

Während dieses Prozesses sind die Teilprojekte fortwährend methodologisch verzahnt: Die normwissenschaftlichen Teilprojekte erarbeiten einerseits den konzeptionellen Rahmen für die empirischen Untersuchungen, und nehmen andererseits deren Zwischenergebnisse in die Argumentationsgänge auf.

Auf Basis dieser Arbeiten werden die vier vALID-Teilprojekte schließlich gemeinsam eine ethisch, rechtlich, technisch, und empirisch informierte Governance-Perspektive für KI-getriebene Entscheidungsunterstützungssysteme im Kontext eines shared decision-making erarbeiten.

Publikationen:

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