Artificial intelligence in human genomics and biomedicine - Dynamics, potentials and challenges

The increasing availability of extensive and complex data has made human genomics and its applications in (bio)medicine an at­ tractive domain for artificial intelligence (AI) in the form of advanced machine learning (ML) methods. These methods are linked not only to the hope of improving diagnosis and drug development. Rather, they may also advance key issues in biomedicine, e. g. understanding how individual differences in the human genome may cause specific traits or diseases. We analyze the increasing convergence of AI and genom­ics, the emergence of a corresponding innovation system, and how these associative AI methods relate to the need for causal knowledge in biomedical research and development (R&D) and in medical prac­tice. Finally, we look at the opportunities and challenges for clinical practice and the implications for governance issues arising from this convergence.Die zunehmende Verfügbarkeit umfangreicher und komplexer Daten hat die Humangenomik und ihre Anwendungsbereiche in der (Bio-)Medizin zu einem attraktiven Bereich für künstliche Intelligenz (KI) vor allem in Form von fortgeschrittenen Methoden des maschinellen Lernens (ML) gemacht. Diese Methoden sind nicht nur mit der Hoffnung verbunden, Diagnosen und die Medikamentenentwicklung zu verbessern. Sie könnten auch darum, Kernthemen in der Biomedizin voranzubringen, z. B. zu verstehen, wie individuelle Unterschiede im menschlichen Genom bestimmte Merkmale oder Krankheiten verursachen können. Wir analysieren die zunehmende Konvergenz von KI und Genomik, das Entstehen eines entsprechenden Innovationssystems und wie diese assoziativen KI‑Methoden mit dem Bedarf an kausalem Wissen in der biomedizinischen Forschung und Entwicklung und in der medizinischen Praxis zusammenhängen. Schließlich betrachten wir die Potenziale und Herausforderungen für die klinische Praxis und die sich aus dieser Konvergenz ergebenden Implikationen für Governance-Fragen

Bürgerwissenschaftliche Forschungsansätze in Medizin und Gesundheitsforschung: ausgewählte Begriffe mit Fokus auf den Beteiligungsgrad

In den Bürgerwissenschaften, auch bekannt unter dem englischen Begriff Citizen Science, existiert eine Vielzahl an Forschungsansätzen und Methoden. Während diese in vielen wissenschaftlichen Disziplinen gut etabliert sind, finden sich augenscheinlich relativ wenige davon in der medizinischen und Gesundheitsforschung. Allerdings zeigt ein Blick in die Praxis, dass bürgerwissenschaftliche Ansätze in der Medizin und Gesundheitsforschung durchaus praktiziert werden, jedoch häufig unter anderen Namen. Der Artikel bietet aus interdisziplinärer Perspektive einen (selektiven) Überblick über Begriffe, reflektiert diese und die dahinterstehenden Methoden und diskutiert sie vergleichend. Im Fokus steht dabei der Grad der Beteiligung der Bürger*innen bzw. Patient*innen an wissenschaftlicher Forschung.In citizen science, a variety of research approaches and methods exist. While these are well established in many scientific disciplines, there are apparently relatively few of them in medical and health research. However, a glance at practice shows that citizen science approaches are indeed practiced in medical and health research, but often under different names. The paper therefore provides a (selective) overview of these terms, reflects on them and the methods behind them, and discusses them comparatively from an interdisciplinary perspective. The focus is on the degree of active participation of citizens and patients in research

Citizen science’s transformative impact on science, citizen empowerment and socio-political processes

Citizen science (CS) can foster transformative impact for science, citizen empowerment and socio-political processes. To unleash this impact, a clearer understanding of its current status and challenges for its development is needed. Using quantitative indicators developed in a collaborative stakeholder process, our study provides a comprehensive overview of the current status of CS in Germany, Austria and Switzerland. Our online survey with 340 responses focused on CS impact through (1) scientific practices, (2) participant learning and empowerment, and (3) socio-political processes. With regard to scientific impact, we found that data quality control is an established component of CS practice, while publication of CS data and results has not yet been achieved by all project coordinators (55%). Key benefits for citizen scientists were the experience of collective impact (“making a difference together with others”) as well as gaining new knowledge. For the citizen scientists’ learning outcomes, different forms of social learning, such as systematic feedback or personal mentoring, were essential. While the majority of respondents attributed an important value to CS for decision-making, only few were confident that CS data were indeed utilized as evidence by decision-makers. Based on these results, we recommend (1) that project coordinators and researchers strengthen scientific impact by fostering data management and publications, (2) that project coordinators and citizen scientists enhance participant impact by promoting social learning opportunities and (3) that project initiators and CS networks foster socio-political impact through early engagement with decision-makers and alignment with ongoing policy processes. In this way, CS can evolve its transformative impact

Von der Krankheitsbekämpfung zur Gesundheitsoptimierung. Aktuelle Technikvisionen für Medizin und Gesundheit

Der gesundheitspolitische Diskurs, aber auch aktuelle Technikvisionen, von denen drei vorgestellt werden, weisen in eine Entwicklungsrichtung weg von einer auf Heilung ausgerichteten Medizin hin zu einer präventiven, Gesundheit stärkenden bis optimierenden Perspektive

Quantified self as personal (citizen) science: Posted on May 11, 2017 by Petrie-Flom Center

This post is part of Bill of Health’s symposium on Critical Studies of Citizen Science in Biomedical Research. Here, drawing upon interviews with self-trackers, Nils Heyen analyzes the different types of activities that self-trackers engage in and reflects on what kind of knowledge they produce. Background on the symposium is here

ZEIG: Ein Bewertungstool für Innovationen im Gesundheitswesen

Welche Effekte hat eine bestimmte Innovation, eine Maßnahme oder eine Strategie auf zentrale Zielfelder im Gesundheitswesen