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Hintergrund: Die digitale Transformation des Gesundheitssystems verändert den Beruf des Arztes. Data Literacy wird hierbei als eine der führenden Zukunftskompetenzen erachtet, findet jedoch derzeit weder in den implementierten Curricula des Medizinstudiums noch in den aktuell laufenden Reformprozessen (Masterplan Medizinstudium 2020 und Nationaler Kompetenzbasierter Lernzielkatalog) Beachtung.
Ziel: Der Beitrag möchte zum einen die Aspekte beleuchten, die im Begriff der Data Literacy im medizinischen Kontext gebündelt werden. Zum andern wird ein Lehrkonzept vorgestellt, das Data Literacy im Zeichen der digitalen Transformation erstmals im Medizinstudium abbildet.
Material und Methoden: Das Blended-Learning-Curriculum „Medizin im digitalen Zeitalter“ adressiert in 5 Modulen den diversen Transformationsprozess der Medizin von digitaler Kommunikation über Smart Devices und medizinische Apps, Telemedizin, virtuelle/augmentierte und robotische Chirurgie bis hin zu individualisierter Medizin und Big Data. Diese Arbeit stellt Konzept und Erfahrungen der erstmaligen Implementierung des 5. Moduls dar, welches transdisziplinär und integrativ den Aspekt Data Literacy erläutert.
Ergebnisse: Die Evaluation des Kurskonzepts erfolgte sowohl qualitativ als auch quantitativ und demonstriert einen Kompetenzgewinn in den Bereichen Wissen und Fertigkeiten sowie eine differenziertere Haltung nach Kursabschluss.
Schlussfolgerungen: Die curriculare Integration von Data Literacy ist eine transdisziplinäre und longitudinale Aufgabe. Bei der Entwicklung dieser Curricula sollten die hohe Geschwindigkeit des Veränderungsprozesses der digitalen Transformation beachtet und die curriculare Anpassung im Sinne eines Agility by Design bereits bei der Konzeption adressiert werden.
Der technische Fortschritt ermöglicht die Auswertung großer Datenmengen mittels Algorithmen zur Feststellung bislang unbekannter Korrelationen. Schlagwortartig werden solche Analysen unter dem Begriff Big Data zusammengefasst. Häufig sind personenbezogene Daten Gegenstand von Big-Data-Anwendungen, sei es als Grundlage oder Ergebnis einer Auswertung. In diesen Fällen ist das Datenschutzrecht zu beachten.
Der Zweckbindungsgrundsatz fordert die Angabe eines Verarbeitungszwecks bereits bei Erhebung der Daten und eine Bindung des weiteren Datenumgangs an diesen Zweck. Damit besteht ein Spannungsverhältnis zu Big-Data-Anwendungen, die zu Verarbeitungsbeginn den Zweck allenfalls unspezifisch anzugeben vermögen. Auf Grundlage des alten Bundesdatenschutzgesetzes mit einzelnen Ausblicken auf die Datenschutzgrundverordnung untersucht die Arbeit die datenschutzrechtlichen Anforderungen an die Zweckfestlegung und welche Bindungen aus ihr folgen. Zudem nimmt der Autor mögliche Lösungen des Konflikts zwischen Big-Data-Anwendungen und dem Zweckbindungsgrundsatz in den Blick.