The Deception of Certainty: how Non-Interpretable Machine Learning Outcomes Challenge the Epistemic Authority of Physicians. A deliberative-relational Approach

Developments in Machine Learning (ML) have attracted attention in a wide range of healthcare fields to improve medical practice and the benefit of patients. Particularly, this should be achieved by providing more or less automated decision recommendations to the treating physician. However, some hopes placed in ML for healthcare seem to be disappointed, at least in part, by a lack of transparency or traceability. Skepticism exists primarily in the fact that the physician, as the person responsible for diagnosis, therapy, and care, has no or insufficient insight into how such recommendations are reached. The following paper aims to make understandable the specificity of the deliberative model of a physician-patient relationship that has been achieved over decades. By outlining the (social-)epistemic and inherently normative relationship between physicians and patients, I want to show how this relationship might be altered by non-traceable ML recommendations. With respect to some healthcare decisions, such changes in deliberative practice may create normatively far-reaching challenges. Therefore, in the future, a differentiation of decision-making situations in healthcare with respect to the necessary depth of insight into the process of outcome generation seems essential

Veränderungen des Armschwungs während des Gehens als Prodromalmarker des idiopathischen Parkinson-Syndroms

Die Erkrankung des IPS beginnt bereits Jahrzehnte vor der derzeit möglichen klinischen Diagnose. Eine frühere Diagnosestellung würde einen früheren Beginn neuroprotektiver Maßnahmen ermöglichen und so möglicherweise auch das Po-tential haben, die Progression der Erkrankung zu verlangsamen. Prodromale Marker, die präklinische Veränderungen anzeigen, stellen hierbei eine vielversprechende Chance für eine Früherkennung dar. In besonderer Weise konnten hierfür bereits motorische Frühzeichen während des Ganges festgestellt werden. Die Aufzeichnung mittels inertialer Sensorsysteme bildet hierbei eine kostengünstige, einfache und zuverlässige Möglichkeit, motorische Veränderungen insbesondere im Bereich von Gang zu erfassen. Die vorliegende Arbeit setzt sich mit der quantitativen Erfassung von Arm-schwungparametern während des Gehens unter verschiedenen Gangbedingun-gen (Normales Gehen, Schnelles Gehen, Schnelles Gehen unter DT-Bedingung) auseinander. Es wurden dabei Parameter des Armschwunges in Kohorten ohne und mit 1, 2 oder 3 PM (je mehr PM, desto höher dürfte das Risiko sein, in der Zukunft ein IPS zu entwickeln) sowie in eine Kohorte mit IPS-Patienten unter-sucht und miteinander verglichen

On the way to the digital homo vitruvianus? Medical self-tracking and digital health applications (DiGA) between empowerment and loss of control

<jats:title>Zusammenfassung</jats:title><jats:p>Zunehmend gewinnen Health Apps an Bedeutung für eine präventive und eigenverantwortliche Ausrichtung des Gesundheitssystems. Die meisten dieser digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA) basieren derzeit auf sog. Selftracking-Technologien, mit deren Hilfe physiologische und psychische Daten sensorgestützt aufgezeichnet und diese zumeist um personalisierte Alltagsinformationen ergänzt werden. Die digitalen Entwicklungen dieser Art lösten in den letzten Jahren eine intensive und deutlich polarisierte Debatte über die Chancen und Gefahren von gesundheitlichem Selftracking aus. Ziel dieser Arbeit ist es, nach einem kurzen Überblick über das Feld des medizinischen Selftracking den polarisierten Diskurs zunächst anhand seiner entscheidenden individuellen und gesellschaftlichen Potenziale zu systematisieren und zu prüfen. Es stellt sich heraus, dass Selbstvermessungstechniken keineswegs ein neues Phänomen, sondern vielmehr seit langem fester Bestandteil medizinischen Wirkens in Diagnostik und Therapie sind. Als für die Implementierung von Health Apps in die medizinische Regelversorgung besonders bedeutend wird das Spannungsfeld zwischen individuellem Empowerment und potentiellem Kontrollverlust der Nutzenden herausgestellt. Abschließend werden mögliche Implikationen für die aktuelle Ausgestaltung des neuen Digitale-Versorgung-Gesetzes (DVG) aufgezeigt und auf einige bestehende „blinde Flecken“ hingewiesen.</jats:p&gt

Digitalisierung, Daten und KI in Medizin und Pflege. Virtuelles Nachwuchskolloquium des „Netzwerks Junge Medizinethik“ (JMED)

<jats:title>Zusammenfassung</jats:title><jats:p>Kaum ein Begriff der ethischen Debatten der letzten Jahre hat eine solche Konjunktur erlebt wie der Begriff der Diskriminierung. Eine vergleichende Erörterung des Konzepts einschließlich seiner begrifflichen Nuancen und seiner ethischen Bedeutung für das Gesundheitswesen fehlte jedoch bislang. Ziel dieses Beitrags ist die Entwicklung eines differenzierten Verständnisses von Diskriminierung auf der Basis der philosophischen und soziologischen Literatur vor dem Hintergrund ethisch relevanter medizinischer und pflegerischer Szenarios. Anhand von praktischen Beispielen aus dem Gesundheitswesen erörtern wir die Besonderheiten direkter, indirekter und statistischer Diskriminierung, wir untersuchen die Bedeutung von Absichten und die Rolle von kollektiven Akteuren. Zudem diskutieren wir, welche sozialen Gruppen diskriminiert werden können und welche Rolle Formen epistemischer Ungerechtigkeit dabei spielen. Argumentiert wird, dass das Konzept trotz seiner Komplexität einen signifikanten Mehrwert bietet, weil es erlaubt, Formen der Benachteiligung aufzuzeigen, die über die Verletzung einzelner spezifischer Rechte oder Interessen hinausgehen. Als wissensbasiertes System von großem gesellschaftlichen Einfluss weist das Gesundheitswesen einige Eigenschaften auf, die Diskriminierung begünstigen können. Dies zu erkennen ist unerlässlich, um Diskriminierung wirksam entgegentreten zu können.</jats:p&gt