Hier finden Sie die Leitfragen zu dem Datenraum „Gesundheit“. Weitere Details zu den Datenräumen finden Sie im Eckpunkte-Papier (PDF).
- Welche Maßnahmen und Regelungen sollten auf Landesebene noch angegangen werden, um die erfolgreiche Translation von datengetriebenen Entwicklungen von Gesundheitsanwendungen zu beschleunigen?
- Wie sollten Beschäftigte im Gesundheitswesen Datenkompetenzen vermittelt bekommen? Welche Formate und Inhalte sind dabei zielführend?
- Welche Maßnahmen braucht es, um eine Interoperabilität von Gesundheitsdaten und damit die Nutzbarkeit für die Forschung und Krankenversorgung zu verbessern?
- Wie können datenbereitstellende und datennutzende Akteurinnen und Akteure unterstützt werden, um eine niedrigschwellige und reibungsarme Beteiligung an einem Datenpool zu Forschungszwecken sicherzustellen?
- Wie können Patientinnen und Patienten eingebunden und Vorbehalte gegen eine Nutzung eigener Gesundheitsdaten für Forschungszwecke abgebaut werden?
Kommentare
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Datenräume
• Auch das ist ein wichtiger Punkt – und die Bedeutung smarter Daten für evidenzbasierte Prävention und Versorgung in Medizin und Pflege kann gar nicht stark genug betont werden. Hier stellt sich ggf. noch die Frage, inwiefern (wie und durch wen) die unterschiedlichen Datenräume geeignet miteinander verzahnt bzw. vernetzt werden können.
• Zudem ist gerade die Pflege eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe, die auch dazu führt, dass eben sehr viele (heterogene) private und öffentliche Akteure involviert sind, was sowohl die Eingabe- als auch Ausgabeseite der Daten beeinflusst. Ein Beispiel: um konkrete Bedarfe auf kommunaler Ebene aus datengetriebenen KI-Systemen ableiten zu können, müssen die sozialräumlichen Gegebenheiten („im Quartier“) bekannt sein. Hier gilt es Anonymisierung und Pseudonymisierung geeignet abzuwägen. Einerseits müssen die Daten örtlich – mitunter sehr kleinräumlich – zugeordnet werden können, andererseits tangiert das aber Fragen des Datenschutzes, wenn diese Daten und Informationen – zwar pseudonymisiert aber aufgrund weniger Fällen („small N“) eben doch manchmal sehr einfach zuordbar – auf einer zentralen, übergeordneten Ebene zusammengeführt (und ausgewertet) werden. Kurzum: mit Blick auf den Sozialraum darf die Anonymisierung und Pseudonymisierung nicht zu früh beginnen (Quartier ist relevant für Korrelationen, aber vor allem auch um Kausalitäten ableiten zu können), aber auch nicht zu spät enden, um doch noch Anonymisierung zuzulassen.
Vermittlung von Datenkompetenzen für Beschäftigte im Gesundheitswesen
Wie sollten Beschäftigte im Gesundheitswesen Datenkompetenzen vermittelt bekommen? Welche Formate und Inhalte sind dabei zielführend?
Integration in die Ausbildung von Gesundheitsberufen
• Themen wie Digitalisierung, Datenmanagement und Künstliche Intelligenz (KI) sollten Bestandteil der Curricula für alle Gesundheitsberufe sein.
• Interprofessionelle Lehrmodule, die das gemeinsame Lernen von Mediziner*innen, IT-Expert*innen und Jurist*innen ermöglichen.
Fort- und Weiterbildungsangebote
• Schulungs- und Weiterbildungsangebote zur Vermittlung der Kompetenzen in den medizinischen Einrichtungen aufbauen (z.B. konkret zum Umgang mit digitaler Patientenakte oder KI-Anwendungen).
• Flexible Online-Formate, die individuelle Lernbedarfe abdecken.
Inhalte der Formate
• Grundlagenwissen über Datenerhebung, -verarbeitung, -annotation, -schutz sowie KI
• Anwendungsbezogenes Wissen (z.B. ePA, TI, Gesundheitsanwendungen)