Ethische Herausforderungen einer sogenannten Big-Data basierten Medizin

Big-Data verändert die Medizin, wie wir sie bisher kennen. Das liegt zum einen an den neuen technischen Möglichkeiten von Big-Data, die zum Teil schon jetzt genutzt werden, größtenteils aber noch Versprechen für die Zukunft darstellen. Zum anderen scheint sich aber mit dem Einzug von Big-Data auch e...

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Authors: Braun, Matthias 1984- (Author) ; Dabrock, Peter 1964- (Author)
Format: Electronic/Print Article
Language:German
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Published: Brill mentis, an imprint of the Brill Group [2016]
In: Zeitschrift für medizinische Ethik
Year: 2016, Volume: 62, Issue: 4, Pages: 313-329
Standardized Subjects / Keyword chains:B Mass data / Medicine / Self-determination
IxTheo Classification:NCH Medical ethics
NCJ Ethics of science
Online Access: Volltext (doi)

MARC

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520 |a Big-Data verändert die Medizin, wie wir sie bisher kennen. Das liegt zum einen an den neuen technischen Möglichkeiten von Big-Data, die zum Teil schon jetzt genutzt werden, größtenteils aber noch Versprechen für die Zukunft darstellen. Zum anderen scheint sich aber mit dem Einzug von Big-Data auch ein Paradigmenwechsel von einer primär kurativen hin zu einer primär prädiktiv-digitalisierten Medizin anzudeuten. Ob dem so ist und welche möglichen ethischen, wissenschaftstheoretischen und gesellschaftlichen Konsequenzen sich daraus ergeben können, wird im Rahmen dieses Artikels untersucht, um abschließend Gestaltungsperspektiven für den Umgang mit Big-Data – nicht nur, aber auch – im Gesundheitsbereich zu skizzieren. 
520 |a Big-Data appears to change medicine as we are familiar with. On the one hand this transformation is caused by new technological possibilities of Big-Data, which in some instances have already been used, however largely represent promises for the future. But on the other hand, the launch of Big-Data also accelerates a paradigm shift, from a former curative medicine to a primarily predictive-digital one. Furthermore, in the era of Big-Data – and especially demonstrated by processes such as data mining, deep learning or self-tracking – the familiar distinctions between different domains within society such as medicine, finances, sports or other seem to fade. This article scrutinizes how such predictable changes could be systematically mapped and what kind of possible ethical, epistemological, and societal consequences may come with it. In doing so, the article aims at outlining perspectives for the coping with Big-Data – not only, but also – in medicine. 
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