Datensicherheit und Gender Data Gap: Herausforderungen für KI im Gesundheitsbereich
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Medizin, indem sie datenbasierte Diagnosen, Therapieempfehlungen und Gesundheitsanwendungen ermöglicht. Dabei ist jedoch Vorsicht geboten: Datenschutz und der Gender Data Gap sind kritische Herausforderungen, die KI-Algorithmen überwinden müssen, um diskriminierungsfreie und effektive Gesundheitslösungen zu bieten.
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Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Gesundheitsversorgung grundlegend zu verändern, indem sie Diagnosen und Therapien personalisiert und durch digitale Gesundheitsanwendungen wie „Apps auf Rezept“ ergänzt. Diese KI-basierten Tools, die strengen Zulassungs- und Datenschutzvorgaben unterliegen, können unter anderem individuelle Empfehlungen zur Medikation oder Lebensführung geben. Gleichzeitig birgt der Gender Data Gap, also die Ungleichheit in der Datengrundlage zwischen den Geschlechtern, das Risiko, bestehende Benachteiligungen zu reproduzieren. Besonders in der Gendermedizin, etwa bei zyklusbasierten Anwendungen wie femble, ist die Berücksichtigung von Geschlecht, Alter und Herkunft essenziell, um personalisierte und gerechte Lösungen zu schaffen. Neben der Datenqualität bleibt auch der Schutz sensibler Gesundheitsdaten eine zentrale Aufgabe für die Integration von KI in die Medizin…
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