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170 B Anwendung Ein Beispiel hierfür ist die Entwicklung eines Behandlungsalgorithmus für Pneumo- nie-Patienten am University of Pittsburgh Medical Center. Ziel war es, Patienten mit geringem Komplikationsrisiko zu identifizieren, um diese anstelle der stationären der ambulanten Versorgung zuzuführen. Dazu wurden verschiedene KI-Methoden zur Entwicklung eines entsprechenden Algorithmus genutzt. Neuronale Netze lieferten die besten Ergebnisse, allerdings fiel im Nachgang auf, dass der Algorithmus emp- fahl, Patienten, die zusätzlich unter Asthma litten, trotzdem ambulant zu behandeln, obwohl diese Gruppe eigentlich ein besonders hohes Komplikationsrisiko aufweist. Der Grund hierfür war, dass in den bisherigen Behandlungsrichtlinien des Kranken- hauses vorgesehen war, Patienten dieser Gruppe auf der Intensivstation zu überwa- chen. Wegen der intensiven Behandlung dort hatten sie genau deshalb kaum schwere Komplikationen (Caruana et al. 2015). Damit einher geht ein negativer psychologischer Aspekt, wenn sowohl für die Ärztin oder den Arzt sowie für Patientinnen und Patienten nicht deutlich wird, warum eine spezifische Diagnose oder Therapie gestellt bzw. ausgewählt wurde. An der Erhö- hung der Transparenz von DL-Algorithmen wird jedoch bereits geforscht (Beuth 2017). Herausfordernd für die KI-Nutzung in der Medizin ist schließlich auch die Ausgestal- tung des Datenschutzrechts. So stellt der Deutsche Ethikrat in seinem Gutachten zu Big Data und Gesundheit fest: „Die traditionellen datenschutzrechtlichen Grund- sätze des Personenbezugs, der Zweckbindung und Erforderlichkeit der Datenerhe- bung, der Datensparsamkeit, der Einwilligung und Transparenz stehen in ihrer gegenwärtigen Ausgestaltung der spezifischen Eigenlogik von Big Data entgegen.“ Um die Vorteile von Big Data umfänglich nutzen zu können, fordert der Rat daher alternative Gestaltungsoptionen und Regelungsmechanismen (Deutscher Ethikrat 2017). Ein Baustein der Medizin der Zukunft Big Data und KI entfachen in der Debatte um die Medizin der Zukunft viele Hoffnun- gen auf bessere Diagnostik und Behandlung. Eng verwoben mit diesen Technologien sind allerdings offene Fragen rund um Patientensouveränität und Datenschutz. Spä- testens mit dem Gutachten des Deutschen Ethikrats (2017) wurde deutlich, wie wichtig es ist, KI-Anwendungen in der Medizin nicht den großen Internetfirmen zu überlassen. Ein Umdenken in Bezug auf die Ausgestaltung von Datenschutzaspekten ist notwendig, bei dem auch der Gesetzgeber gefordert sein wird. Dass KI dazu beitragen kann, die Qualität und Effizienz der Behandlung von Patien- ten zu steigern, belegen seit vielen Jahren Assistenz- und Expertensysteme, die sich in der radiologischen Bildgebung fest etabliert haben. Zahlreiche Forschungsprojekte