Digitale Medizin. Группа авторов
auch eine normative Valenz zustünde. Auch digitale Instrumente sind Instrumente, aber solche, die Wirklichkeit in einem eben auch berufskonkreten Sinne soweit transformiert, dass eine eigene Abbildung als Kompetenz nicht zuletzt vor einer nicht angemessenen Sicht auf die Digitalisierung schützt. Sonst entsteht zwar ethisch keine normative Valenz, denn aus Fakten folgen kein Normen, aber die Verführung, diesen Argumentationspfad einzuschlagen steigt, wenn die verantwortlichen moral agents, die Ärzte, sich der notwendigen medizinethisch ausgewiesenen Inanspruchnahme neuer Technologien nicht als Teil ihrer immer schon gelehrten Basiskompetenzen bewusst werden. Auch die interprofessionellen Kompetenzen sind festgeschrieben u.a. in „§ 19 Leistungsnachweise vor dem Ersten Abschnitt der Ärztlichen Prüfung (4)“. In der aktuellen Version war von Interprofessionalität noch keine Rede.
Begrüßenswert ist, dass die Ethik auch in der neuen ÄApprO eine Rolle bekommt und als Teil einerseits des Querschnittsbereichs „Geschichte, Theorie, Ethik der Medizin“ sowie mit Bezug auf Patienten und Angehörige in „§ 115 Inhalt des Vierten Abschnitts der Ärztlichen Prüfung“ und den grundsätzlichen Eingang in den Ordnungstext als für das ärztliche Handeln relevante Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten („§ 1 Ziele der ärztlichen Ausbildung“). Ein vertiefender Hinweis auf die ethische Reflexion insbesondere des digitalen Innovationsgeschehens in der Medizin wäre wünschenswert. Zudem ist es richtig, die wissenschaftliche Methodenkompetenz im Medizinstudium grundsätzlich zu stärken – der verantwortliche Akteur kann nur dann Verantwortung ausüben, wenn er grundsätzlich versteht, worum es bei beispielsweise bei der klinischen Datenauswertung geht und welche Wege methodisch sinnvoll sind und welche in die Irre, ja sogar in einen Bias führen können.
Die „klassische“ Literatur der meisten Fächer Medizinstudium an den einschlägigen Universitäten (je nach Ausrichtung des Studium mit differenzierten Ausgestaltungen) gibt wieder, was Jahrzehnte erfolgreich praktiziert: Anamnese, Anatomie/Neuroanatomie, Biochemie, Chemie, Chirurgie, Physik, Physiologie, Innere Medizin, Dermatologie, Histologie, Embryologie, Kardiologie, Anatomie, Hygiene, Mikrobiologie, Virologie, Mikrobiologie, Pathologie, Pharmakologie, Bildgebende Verfahren, Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Pharmakologie, Toxikologie, Prüfungsvorbereitung, Klinische Chemie/Labordiagnostik, Psychiatrie, Psychotherapie, Psychosomatik, Allgemeinmedizin, Physiologie, Gynäkologie, Pathologie, Urologie, Neurologie, Orthopädie, Pädiatrie, Geriatrie, Vorklinik und Klinik etc. „Digitalisierung“ wird man in den allermeisten Fällen vergeblich suchen. Freilich sind in der Medizininformatik der Fachlogik folgend verbindende Werke verfügbar. Zudem finden sich Beispiele „digitaler Transformation im Medizinstudium“.22 Die eigentliche Medizinerausbildung jedenfalls ist an dieser Stelle erst langsam auf dem Weg. Aber sie bewegt sich doch. Dies gilt auch für die Lehrangebote selbst, die zunehmend digitaler und agiler werden. Aber es entstehen auch ganz neue Angebote. Zum Beispiel bietet die Hochschule für Gesundheit (hsg Bochum) zum Wintersemester 2019/2020 erstmals den Bachelor-Studiengang „Gesundheitsdaten und Digitalisierung“ an.
„Die Ausbildung von Medizinstudierenden ist durch die Digitalisierung und die neuen Technologien gleich zweifach betroffen. Durch die ‚Digitalisierung der Lehre‘ auf der einen Seite finden immer mehr neue Lehr- und Lernformate (z.B. Online-Vorlesungen oder eLearning-Plattformen) Einzug in das Studium. Dabei ist die digitale Transformation der Lehre nicht technologiegetriebener Selbstzweck, sondern Mittel für ein neues Absolventenprofil. Auf der anderen Seite ist durch die ‚Digitalisierung als Lehrinhalt‘ das Thema Digitalisierung des Gesundheitswesens oder digitale Transformation präsent.“23
Die digitalen, agilen, ethischen und interprofessionellen Kompetenzen der digitalen der Medizin in der hier formulierten Impulsform Kernbestand neuen professionellen Handelns in der digitalen Medizin einer nicht mehr auf die „reine medizinische Lehre“ enggeführte Ausbildung im weitesten Sinne werden daher folgend adressiert, nicht zuletzt, um die Navigation im Sinnganzen des Medizinstudiums mit Blick auf die digitale Medizin zu erleichtern und zur kritischen Anschlussreflexion einzuladen. Freilich kann hier weder ein vollständiger Überblick geboten werden (was durchaus der Funktion nicht abträglich ist, da jener erstens schwerlich durchführbar und zweitens letztlich auch nicht notwendig ist), noch der Anspruch formuliert, eine systematisch durchentwickelte Struktur zu bieten. Wer sich allerdings die folgenden Inhalte aufmerksam erschließt, wird sich in seiner angestrebten oder bereits errungenen Profession besser in die dynamische Welt der digitalen Medizin einordnen können und Anregungen zum Weiterdenken und kontextinformierten Handeln finden.
1.3 Beispielhafte Aspekte digitaler Kompetenzen der digitalen Medizin in einer neuen Berufsausbildung
Ein wohl zentraler Aspekt digitaler Kompetenzen der digitalen Medizin in einer neuen Berufsausbildung dürfte in der data literacy24 zu finden sein. „Data literacy involves the ability to understand and evaluate the information that can be obtained from data.“25 Kuhn formuliert mit Recht, dass „[…] [v]or dem Hintergrund aktueller Diskussionen über den Arztberuf mit einer Neudefinition des professionellen Rollenverständnisses, der Kompetenzorientierung sowie des interdisziplinären und multiprofessionellen Arbeitens […] die Integration von Data Literacy in das Medizinstudium von großer Bedeutung [ist].“26 Offenkundig ist in der datengetriebenen Medizin der kompetente Umgang mit jenen Daten von erheblicher Bedeutung. Die Studie „Future Skills: Ein Framework für Data Literacy“ definiert mit dem Scope der Herleitung eines Kompetenzrahmens:
„Data Literacy ist das Cluster aller effizienter Verhaltensweisen und Einstellungen für die effektive Durchführung sämtlicher Prozessschritte zur Wertschöpfung beziehungsweise Entscheidungsfindung aus Daten.“27
Es geht also in einer ganzheitlicheren Sicht dezidiert auch um Einstellungen, Haltungen und eine verantwortliche Entscheidungsfindung. Damit ist eine gut entwickelte data literacy durchaus ein Schutzwall gegen eine auch ethisch inakzeptable Verantwortungsexternalisierung des Arztes an technische Systeme. Ebenso dürfen solche Systeme dem Arzt aber auch nicht grundsätzlich unverstehbar bleiben („black box“ vs. „explainable AI“) und die Haftungsfrage hat sich an fairen Spielregeln zu orientieren. So haftet der Arzt bei einem Roboter beispielsweise für die Mangelfreiheit, Funktionstüchtigkeit und die sachgerechte Bedienung. Bei dem medizinischen Einsatz von KI ist zumindest die vertragliche Haftung für Fehler in der Behandlung auszuschließen. Data literacy wird auch in solchen komplexen primär medizinischen Handlungskontexten zu einer wichtigen Kompetenz werden. Einige definitorische Ansätze zeigen bereits im kurzen Vergleich, dass hier unterschiedliche Schwerpunkte gesetzt werden. „Datenkompetenz in einem digitalisierten Gesundheitswesen (Digital Health Data Literacy) umfasst Kompetenzen zur Erhebung, Planung, Bearbeitung, Auswertung und Aufbereitung von fachlichen Aufgaben- und Problemstellungen im Kontext von Gesundheitsdaten.“28 – mit Blick auf das Gesundheitswesen und Kompetenzen; „Data Literacy ist das Cluster aller effizienter Verhaltensweisen und Einstellungen für die effektive Durchführung sämtlicher Prozessschritte zur Wertschöpfung beziehungsweise Entscheidungsfindung aus Daten.“29 – als deutlich umfassender angelegte Definition (die zudem nicht nur den HealthCare Bereich adressiert).
Zur Vermeidung von inakzeptablen Konsequenzen einer nicht sachgerechten Datennutzung im ethischen (und oft auch rechtlichen Sinne – beide Punkte fallen nicht immer notwendig in eins, so ist die ratio legis der DSGVO sicher sinnvoll, nur nicht im Gesetz durchdringend abgebildet) Sinne – wie beim Bias (selbst ein Genderbias, der nun wirklich vermeidbar scheint, ist nachweisbar und stört die Entwicklung einer geschlechtergerechten Medizin gesellschaftlich wie auch medizinisch30) ist eine ethische (Meta-)Kompetenzfacette in die Data Literacy zu integrieren (s. Abb. 3).
„Ethical Literacy im Rahmen von Data Literacy ist insbesondere die Fähigkeit, die Bedeutung von Daten zur Entscheidungsfindung vollständig zu erfassen, indem mögliche Interpretationen dieser Daten in unterschiedlicher Kontextualisierung reflektiert und kritisch bewertet werden.“31
Ärzte brauchen zwar