BackgroundSystems medicine is the name for an assemblage of scientific strategies and practices that include bioinformatics approaches to human biology ; “big data” statistical analysis; and medical informatics tools. Whereas personalized and precision medicine involve similar analytical methods applied to genomic and medical record data, systems medicine draws on these as well as other sources of data. Given this distinction, the clinical translation of systems medicine poses a number of important ethical and epistemological challenges for researchers working to generate systems (...) medicine knowledge and clinicians working to apply it.DiscussionThis article focuses on three key challenges: First, we will discuss the conflicts in decision-making that can arise when healthcare providers committed to principles of experimental medicine or evidence-based medicine encounter individualized recommendations derived from computer algorithms. We will explore in particular whether controlled experiments, such as comparative effectiveness trials, should mediate the translation of systems medicine, or if instead individualized findings generated through “big data” approaches can be applied directly in clinical decision-making. Second, we will examine the case of the Riyadh Intensive Care Program Mortality Prediction Algorithm, pejoratively referred to as the “death computer,” to demonstrate the ethical challenges that can arise when big-data-driven scoring systems are applied in clinical contexts. We argue that the uncritical use of predictive clinical algorithms, including those envisioned for systems medicine, challenge basic understandings of the doctor-patient relationship. Third, we will build on the recent discourse on secondary findings in genomics and imaging to draw attention to the important implications of secondary findings derived from the joint analysis of data from diverse sources, including data recorded by patients in an attempt to realize their “quantified self.”SummaryThis paper examines possible ethical challenges that are likely to be raised as systems medicine to be translated into clinical medicine. These include the epistemological challenges for clinical decision-making, the use of scoring systems optimized by big data techniques and the risk that incidental and secondary findings will significantly increase. While some ethical implications remain still hypothetical we should use the opportunity to prospectively identify challenges to avoid making foreseeable mistakes when systems medicine inevitably arrives in routine care. (shrink)

Machine learning-driven clinical decision support systems (ML-CDSSs) seem impressively promising for future routine and emergency care. However, reflection on their clinical implementation reveals a wide array of ethical challenges. The preferences, concerns and expectations of professional stakeholders remain largely unexplored. Empirical research, however, may help to clarify the conceptual debate and its aspects in terms of their relevance for clinical practice. This study explores, from an ethical point of view, future healthcare professionals’ attitudes to potential changes of responsibility and decision-making (...) authority when using ML-CDSS. Twenty-seven semistructured interviews were conducted with German medical students and nursing trainees. The data were analysed based on qualitative content analysis according to Kuckartz. Interviewees’ reflections are presented under three themes the interviewees describe as closely related: (self-)attribution of responsibility, decision-making authority and need of (professional) experience. The results illustrate the conceptual interconnectedness of professional responsibility and its structural and epistemic preconditions to be able to fulfil clinicians’ responsibility in a meaningful manner. The study also sheds light on the four relata of responsibility understood as a relational concept. The article closes with concrete suggestions for the ethically sound clinical implementation of ML-CDSS. (shrink)

ZusammenfassungMit der Vielzahl von Daten aus genetischen Untersuchungsverfahren wächst das Problem von „Zufallsbefunden“, d. h. von zufällig erhobenen Nebenbefunden, die mit der ursprünglichen Fragestellung nicht in Verbindung stehen und dennoch eine Bedeutung für Gesundheit und Reproduktionsverhalten der untersuchten Person selbst oder ihrer Anverwandten haben. In Ermangelung nationaler oder internationaler Richtlinien greifen die Autoren die aktuelle Diskussion um den Umgang mit genetischen Zufallsbefunden in Behandlungs- und Forschungskontext auf. Dabei nehmen sie auf die für Deutschland relevanten rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen Bezug. Nach (...) Gendiagnostikgesetz (GenDG) muss in Deutschland im Rahmen eines Behandlungsvertrages auf die Möglichkeit von Zufallsbefunden hingewiesen werden. Es ist Bestandteil der Aufklärung und Einwilligung, inwieweit Zufallsbefunde mitgeteilt werden, wobei das Recht auf Nichtwissen und der Schutz nicht-einwilligungsfähiger Personen berücksichtigt werden müssen. Im Forschungskontext greift das GenDG nicht, aber auch hier sollte über mögliche Zufallsbefunde aufgeklärt werden, wenngleich eine Rückmeldung nicht zwingend, aber bei Befunden mit hohem klinischen Nutzen ethisch geboten sein kann. Folgende Aspekte sind im Umgang mit Zufallsbefunden zu berücksichtigen: 1) Art und Umfang der Aufklärung und Einwilligung bei einer unüberschaubaren Zahl von möglichen Befunden. 2) Einordnung der klinischen Bedeutung einer genetischen Veränderung im Sinne von gesichertem, wahrscheinlichem, möglichem oder fraglichem/unbekanntem klinischen Nutzen. 3) Prozessierung des Informationsrückflusses für Gegenwart und Zukunft. 4) Ressourcenplanung im Hinblick auf die klinische Validierung, die Erläuterung von Befunden und den Transfer in die klinische Praxis. Im Umgang mit genetischen Zufallsbefunden besteht erheblicher empirisch-ethischer Forschungs- und politischer Regelungsbedarf. Zeitgleich ist es unabdingbar, die Wahrnehmung und das Verständnis der untersuchten Personen sowie die Grundhaltung gegenüber Zufallsbefunden im Rahmen von Studien zu beleuchten und entsprechende Bildungs- und Kommunikationswerkzeuge zu entwickeln. (shrink)

Mit der Vielzahl von Daten aus genetischen Untersuchungsverfahren wächst das Problem von „Zufallsbefunden“, d. h. von zufällig erhobenen Nebenbefunden, die mit der ursprünglichen Fragestellung nicht in Verbindung stehen und dennoch eine Bedeutung für Gesundheit und Reproduktionsverhalten der untersuchten Person selbst oder ihrer Anverwandten haben. In Ermangelung nationaler oder internationaler Richtlinien greifen die Autoren die aktuelle Diskussion um den Umgang mit genetischen Zufallsbefunden in Behandlungs- und Forschungskontext auf. Dabei nehmen sie auf die für Deutschland relevanten rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen Bezug. Nach (...) Gendiagnostikgesetz (GenDG) muss in Deutschland im Rahmen eines Behandlungsvertrages auf die Möglichkeit von Zufallsbefunden hingewiesen werden. Es ist Bestandteil der Aufklärung und Einwilligung, inwieweit Zufallsbefunde mitgeteilt werden, wobei das Recht auf Nichtwissen und der Schutz nicht-einwilligungsfähiger Personen berücksichtigt werden müssen. Im Forschungskontext greift das GenDG nicht, aber auch hier sollte über mögliche Zufallsbefunde aufgeklärt werden, wenngleich eine Rückmeldung nicht zwingend, aber bei Befunden mit hohem klinischen Nutzen ethisch geboten sein kann. Folgende Aspekte sind im Umgang mit Zufallsbefunden zu berücksichtigen: 1) Art und Umfang der Aufklärung und Einwilligung bei einer unüberschaubaren Zahl von möglichen Befunden. 2) Einordnung der klinischen Bedeutung einer genetischen Veränderung im Sinne von gesichertem, wahrscheinlichem, möglichem oder fraglichem/unbekanntem klinischen Nutzen. 3) Prozessierung des Informationsrückflusses für Gegenwart und Zukunft. 4) Ressourcenplanung im Hinblick auf die klinische Validierung, die Erläuterung von Befunden und den Transfer in die klinische Praxis. Im Umgang mit genetischen Zufallsbefunden besteht erheblicher empirisch-ethischer Forschungs- und politischer Regelungsbedarf. Zeitgleich ist es unabdingbar, die Wahrnehmung und das Verständnis der untersuchten Personen sowie die Grundhaltung gegenüber Zufallsbefunden im Rahmen von Studien zu beleuchten und entsprechende Bildungs- und Kommunikationswerkzeuge zu entwickeln. (shrink)

ZusammenfassungDer Aufsatz analysiert den Konnex zwischen Individualisierter Medizin und der Forderung nach mehr gesundheitlicher Eigenverantwortung, der oft als plausibel angenommen wird, wenn der Individualisierten Medizin das Potential zugesprochen wird, das solidarisch finanzierte Gesundheitssystem in Deutschland zu transformieren. Ausgehend von einer logischen Rekonstruktion des Verantwortungsbegriffs, die dessen Operationalisierbarkeit unter anderem an Sanktionsvollmachten der jeweiligen Verantwortungsinstanz bindet, und basierend auf einem terminologisch präzisierten Verständnis von Individualisierter Medizin wird folgende These entwickelt: Die Annahme, im Rahmen Individualisierter Medizin sei eine verlässliche Prädiktion anlagebedingter und (...) zugleich lebensstilabhängiger Erkrankungsrisiken möglich, verpflichtet logisch nicht zur Übernahme der Forderung, Lebensstile mit negativem Einfluss auf persönliche Erkrankungsrisiken seien zu sanktionieren. Weil die Forderung nach mehr gesundheitlicher Eigenverantwortung aus dem Programm der Individualisierten Medizin logisch nicht ohne Hinzunahme normativer Prinzipien abzuleiten ist, kann man dieses Programm selbst gut heißen, ohne sich die politische Forderung nach einem Umbau des solidarisch finanzierten Gesundheitssystems unter dem Vorzeichen gesundheitlicher Eigenverantwortung zu eigen machen zu müssen. (shrink)

ZusammenfassungDer Aufsatz analysiert den Konnex zwischen Individualisierter Medizin und der Forderung nach mehr gesundheitlicher Eigenverantwortung, der oft als plausibel angenommen wird, wenn der Individualisierten Medizin das Potential zugesprochen wird, das solidarisch finanzierte Gesundheitssystem in Deutschland zu transformieren. Ausgehend von einer logischen Rekonstruktion des Verantwortungsbegriffs, die dessen Operationalisierbarkeit unter anderem an Sanktionsvollmachten der jeweiligen Verantwortungsinstanz bindet, und basierend auf einem terminologisch präzisierten Verständnis von Individualisierter Medizin wird folgende These entwickelt: Die Annahme, im Rahmen Individualisierter Medizin sei eine verlässliche Prädiktion anlagebedingter und (...) zugleich lebensstilabhängiger Erkrankungsrisiken möglich, verpflichtet logisch nicht zur Übernahme der Forderung, Lebensstile mit negativem Einfluss auf persönliche Erkrankungsrisiken seien zu sanktionieren. Weil die Forderung nach mehr gesundheitlicher Eigenverantwortung aus dem Programm der Individualisierten Medizin logisch nicht ohne Hinzunahme normativer Prinzipien abzuleiten ist, kann man dieses Programm selbst gut heißen, ohne sich die politische Forderung nach einem Umbau des solidarisch finanzierten Gesundheitssystems unter dem Vorzeichen gesundheitlicher Eigenverantwortung zu eigen machen zu müssen. (shrink)