Skip to main content
SpringerLink
Log in

Zwischen Automatisierung und ethischem Anspruch – Disruptive Effekte des KI-Einsatzes in und auf Professionen der Gesundheitsversorgung

  • Chapter
  • First Online:
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) und algorithmische Systeme der Entscheidungsfindung entwickeln sich rapide zu wichtigen neuen Technologien in unserem täglichen Leben und es kann kaum Zweifel geben, dass sie einen großen Einfluss auf die Gesellschaft haben – auch in Professionen der Gesundheitsversorgung. Aufgrund ihrer Wirkkraft auf vorhandene ökonomische und organisatorische Strukturen werden diesen Technologien gleichzeitig disruptive Effekte auf ihre jeweiligen Anwendungsdomänen zugesprochen. Im vorliegenden Beitrag wird an den Beispielen der klinischen Medizin sowie der Einzelfallhilfe der Sozialen Arbeit dargelegt, in welcher Weise KI professionelle Praxen in der Gesundheitsversorgung verändert, welche Konsequenzen daraus für die Professionen erwachsen und welche Handlungsaufforderungen sich für die jeweiligen Professionen ergeben.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 89.00
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Hardcover Book
USD 119.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Similar content being viewed by others

Literatur

  • Abbott, A. (1988). The system of professions. An essay on the division of expert labor. University of Chicago Press.

    Book  Google Scholar 

  • Agar, J. (2003). The government machine. A revolutionary history of the computer. MIT Press.

    Google Scholar 

  • Bastian, P. (2014). Statistisch Urteilen – Professionell Handeln. Überlegungen zu einem (scheinbaren) Widerspruch. Zeitschrift für Sozialpädagogik, 12(2), 145–164.

    Google Scholar 

  • Bastian, P. (2016). Die digitale Transformation von Urteil- und Diagnoseverfahren in der Sozialen Arbeit. Sozialmagazin, 41(1–2), 92–97.

    Google Scholar 

  • Bastian, P. (2019). Sozialpädagogische Entscheidungen Professionelle Urteilsbildung in der Sozialen Arbeit. Budrich.

    Book  Google Scholar 

  • Bastian, P., & Schrödter, M. (2014). Professionelle Urteilsbildung in der Sozialen Arbeit. Soziale Passagen, 6(2), 275–297. https://doi.org/10.1007/s12592-014-0175-5

    Article  Google Scholar 

  • Bastian, P., & Schrödter, M. (2015). Risikotechnologien in der professionellen Urteilsbildung der Sozialen Arbeit. In N. Kutscher, T. Ley, & U. Seelmeyer (Hrsg.), Mediatisierung (in) der sozialen Arbeit (S. 192–207). Schneider Verlag Hohengehren.

    Google Scholar 

  • Behrens, J. (2010). EbM ist die aktuelle Selbstreflexion der individualisierten Medizin als Handlungswissenschaft (Zum wissenschaftstheoretischen Verständnis von EbM). Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen, 104(8–9), 617–624. https://doi.org/10.1016/j.zefq.2010.09.021

    Article  Google Scholar 

  • Biller-Andorno, N., & Biller, A. (2019). Algorithm-aided prediction of patient preferences – An ethics sneak peek. The New England Journal of Medicine, 381(15), 1480–1485. https://doi.org/10.1056/NEJMms1904869

    Article  Google Scholar 

  • Blease, C., Bernstein, M. H., Gaab, J., Kaptchuk, T. J., Kossowsky, J., Mandl, K. D., Davis, R. B., & DesRoches, C. M. (2018). Computerization and the future of primary care: A survey of general practitioners in the UK. PLoS ONE, 13(12). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0207418

  • Bogdan, B. (2018). MedRevolution. Neue Technologien am Puls der Patienten. Springer.

    Book  Google Scholar 

  • Boyd, D. (2015). Undoing the neutrality of big data. Florida Law Review Forum, 67(1), 226–232. www.floridalawreview.com/wp-content/uploads/Boyd_Response_Published.pdf. Zugegriffen: 18. Mär. 2019.

  • Brinker, T. J., Hekler, A., Enk, A. H., Klode, J., Hauschild, A., Berking, C., Schilling, B., Haferkamp, S., Schadendorf, D., Holland-Letz, T., Utikal, J. S., & von Kalle, C. (2019). Deep learning outperformed 136 of 157 dermatologists in a head-to-head dermoscopic melanoma image classification task. European Journal of Cancer, 113, 47–54. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2019.04.001

    Article  Google Scholar 

  • Bureau, S., & Suquet, J.-B. (2009). A professionalization framework to understand the structuring of work. European Management Journal, 27(6), 467–475. https://doi.org/10.1016/j.emj.2009.02.001

    Article  Google Scholar 

  • Campayo, S. (2020). Professionelles Handeln mit Blick auf Digitalisierung. In N. Kutscher, T. Ley, U. Seelmeyer, F. Siller, A. Tillmann, & I. Zorn (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (S. 290–301). Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Carter, S. M., Rogers, W., Win, K. T., Frazer, H., Richards, B., & Houssami, N. (2020). The ethical, legal and social implications of using artificial intelligence systems in breast cancer care. Breast, 49, 25–32. https://doi.org/10.1016/j.breast.2019.10.001

    Article  Google Scholar 

  • Christensen, C. M. (1997). The innovator’s dilemma. When new technologies cause great firms to fail. Harvard Business School Press.

    Google Scholar 

  • Coiera, E. W. (1996). Artificial intelligence in medicine: The challenges ahead. Journal of the American Medical Informatics Association, 3(6), 363–366. https://doi.org/10.1136/jamia.1996.97084510

    Article  Google Scholar 

  • Datta, A., Tschantz, M. C., & Datta, A. (2015). Automated experiments on ad privacy settings: A tale of opacity, choice, and discrimination. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, 1, 92–112. https://doi.org/10.1515/popets-2015-0007

    Article  Google Scholar 

  • Dilsizian, S. E., & Siegel, E. L. (2014). Artificial intelligence in medicine and cardiac imaging: Harnessing big data and advanced computing to provide personalized medical diagnosis and treatment. Current Cardiology Reports, 16(1), 441. https://doi.org/10.1007/s11886-013-0441-8

    Article  Google Scholar 

  • Doraiswamy, P. M., Blease, C., & Bodner, K. (2020). Artificial intelligence and the future of psychiatry. Insights from a global physician survey. Artificial Intelligence in Medicine, 102. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2019.101753

  • Dornheim, J., van Maanen, H., Meyer, J. A., Remmers, H., Schöniger, U., Schwerdt, R., & Wittneben, K. (1999). Pflegewissenschaft als Praxiswissenschaft und Handlungswissenschaft. Pflege & Gesellschaft, 4(4), 73–79.

    Google Scholar 

  • Elsner, P., Fischer, M., Schliemann, S., & Tittelbach, J. (2018). Teledermatologie und künstliche Intelligenz. Potenziale für die Optimierung von Diagnostik, Therapie und Prävention bei Versicherten mit Berufskrankheiten der Haut. Trauma und Berufskrankheit, 20(2), 103–108. https://doi.org/10.1007/s10039-018-0362-2

    Article  Google Scholar 

  • Eubanks, V. (2018). Automating inequality. How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin’s.

    Google Scholar 

  • Freres, K., Bastian, P., & Schrödter, M. (2019). Jenseits von Fallverstehen und Prognose – Wie Fachkräfte mit einer einfachen Heuristik verantwortbaren Kinderschutz betreiben. Internationaler Forschungsüberblick und Befunde einer ethnografischen Studie zu Hausbesuchen durch das Jugendamt. Neue Praxis, 49(2), 140–164.

    Google Scholar 

  • Geis, J. R., Brady, A. P., Wu, C. C., Spencer, J., Ranschaert, E., Jaremko, J. L., Langer, S. G., Borondy Kitts, A., Birch, J., Shields, W. F., van den Hoven van Genderen, R., Kotter, E., Wawira, Gichoya, J., Cook, T. S., Morgan, M. B., Tang, A., Safdar, N. M., & Kohli, M. (2019). Ethics of artificial intelligence in radiology: Summary of the joint European and North American multisociety statement. Radiology, 293(2), 436–440https://doi.org/10.1148/radiol.2019191586

  • Gillingham, P., & Graham, T. (2016). Big data in social welfare: The development of a critical perspective on social work’s latest „electronic turn“. Australian Social Work, 70(2), 135–147. https://doi.org/10.1080/0312407X.2015.1134606

    Article  Google Scholar 

  • Gorman, E. H., & Sandefur, R. L. (2011). „Golden age“, quiescence, and revival. Work and Occupations, 38(3), 275–302. https://doi.org/10.1177/0730888411417565

    Article  Google Scholar 

  • Guthoff, R., & Bernard, W. (2017). Ärztliches Handeln – Erwartungen und Selbstverständnis. Deutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina e. V. – Nationale Akademie der Wissenschaften.

    Google Scholar 

  • Heinemann, S. (2019). Nur noch künstliche Intelligenz kann uns heilen?: Künstliche Intelligenz in der Medizin als deus ex machina, grands recits nouveaux oder Supertool? Der Urologe, A58(9), 1007–1015. https://doi.org/10.1007/s00120-019-1011-5

    Article  Google Scholar 

  • Heiner, M. (2011). Diagnostik in der Sozialen Arbeit. In H.-U. Otto & H. Thiersch (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit. Grundlagen der Sozialarbeit und Sozialpädagogik (4. Aufl., S. 237–250). Reinhardt.

    Google Scholar 

  • Ho, C. W. L., Soon, D., Caals, K., & Kapur, J. (2019). Governance of automated image analysis and artificial intelligence analytics in healthcare. Clinical Radiology, 74(5), 329–337. https://doi.org/10.1016/j.crad.2019.02.005

    Article  Google Scholar 

  • Hoffmann, B. (2020). Medienpädagogik und Soziale Arbeit – kongruent, komplementär oder konträr im Umgang mit Digitalisierung und Mediatisierung. In N. Kutscher, T. Ley, U. Seelmeyer, F. Siller, A. Tillmann, & I. Zorn (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (S. 42–57). Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Holl, J., Kernbeiß, G., & Wagner-Printer, M. (2018). Das AMS-Arbeitsmarktchancen-Modell. Dokumentation zur Methode. SynthesisForschung Gesellschaft m.b.H. www.forschungsnetzwerk.at/downloadpub/arbeitsmarktchancen_methode_%20dokumentation.pdf. Zugegriffen: 10. Jan. 2019.

  • Iseringhausen, O., & Staender, J. (2012). Das Krankenhaus als Organisation. In M. Apelt & V. Tacke (Hrsg.), Handbuch Organisationstypen (S. 185–203). VS Verlag.

    Chapter  Google Scholar 

  • Jannes, M., Friele, M., Jannes, C., & Woopen, C. (2018). Algorithmen in der digitalen Gesundheitsversorgung. Eine interdisziplinäre Analyse. Cologne Center for ethics, rights, economics, and social sciences of health (Ceres). Köln. https://ceres.uni-koeln.de/fileadmin/user_upload/Bilder/Dokumente/ceres-Bertelsmann_Algorithmen.pdf. Zugegriffen: 3. Nov. 2020.

  • Johnson, K. W., Torres, S. J., Glicksberg, B. S., Shameer, K., Miotto, R., Ali, M., Ashley, E., & Dudley, J. T. (2018). Artificial intelligence in cardiology. Journal of the American College of Cardiology, 71(23), 2668–2679. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2018.03.521

    Article  Google Scholar 

  • Johnson, K., & Wagner, D. (2003). California structured decision making™ – Risk assessment revalidation: A prospective study. National Council on Crime and Delinquency (NCCD). Children‘s Research Center. Madison, Wisconsin. https://www.nccdglobal.org/sites/default/files/publication_pdf/cacps2003riskvalidationreport.pdf, Zugegriffen: 23. Sept. 2019.

  • Johnson, W. L. (2011). The validity and utility of the California family risk assessment under practice conditions in the field: A prospective study. Child Abuse & Neglect, 35(1), 18–28. https://doi.org/10.1016/j.chiabu.2010.08.002

    Article  Google Scholar 

  • Jörg, J. (2018). Digitalisierung in der Medizin. Wie Gesundheits-Apps, Telemedizin, künstliche Intelligenz und Robotik das Gesundheitswesen revolutionieren. Springer.

    Google Scholar 

  • Kearney, V., Chan, J. W., Valdes, G., Solberg, T. D., & Yom, S. S. (2018). The application of artificial intelligence in the IMRT planning process for head and neck cancer. Oral Oncology, 87, 111–116. https://doi.org/10.1016/j.oraloncology.2018.10.026

    Article  Google Scholar 

  • Klein, A., & Pulver, C. (2020). Onlineberatung. In N. Kutscher, T. Ley, U. Seelmeyer, F. Siller, A. Tillmann, & I. Zorn (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (S. 190–200). Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Koppenburger, A., & Wüller, H. (2020). Über technologisch bedingte Erschütterungen pflegewissenschaftlicher Grundannahmen. In J. Hergesell, A. Maibaum, & M. Meister (Hrsg.), Genese und Folgen der Pflegerobotik. Die Konstitution eines interdisziplinären Forschungsfeldes (S. 158–179). Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Kreidenweis, H., & Wolff, D. (2016). IT-Report für die Sozialwirtschaft 2016. Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt.

    Google Scholar 

  • Krittanawong, C., Zhang, H., Wang, Z., Aydar, M., & Kitai, T. (2017). Artificial intelligence in precision cardiovascular medicine. Journal of the American College of Cardiology, 69(21), 2657–2664. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2017.03.571

    Article  Google Scholar 

  • Krumm, S., & Dwertmann, A. (2019). Perspektiven der KI in der Medizin. In V. Wittpahl (Hrsg.), Künstliche. Intelligenz Technologien – Anwendung – Gesellschaft (S. 161–175). Springer.

    Chapter  Google Scholar 

  • Kumaraswamy, A., Garud, R., & Ansari, S. (2018). Perspectives on disruptive innovations. Journal of Management Studies, 55(7), 1025–1042. https://doi.org/10.1111/joms.12399

    Article  Google Scholar 

  • Kutscher, N., Ley, T., & Seelmeyer, U. (2015). Mediatisierung (in) der sozialen Arbeit. Schneider.

    Google Scholar 

  • Kutscher, N., Ley, T., Seelmeyer, U., Siller, F., Tillmann, A., & Zorn, I. (2020). Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung. Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Kwiatkowski, W. (2018). Medicine and technology. Remarks on the notion of responsibility in the technology-assisted health care. Medicine, Health Care, and Philosophy, 21(2), 197–205. https://doi.org/10.1007/s11019-017-9788-8

    Article  Google Scholar 

  • Lebedev, G., Klimenko, H., Kachkovskiy, S., Konushin, V., Ryabkov, I., & Gromov, A. (2018). Application of artificial intelligence methods to recognize pathologies on medical images. Procedia Computer Science, 126, 1171–1177. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.055

    Article  Google Scholar 

  • Ley, T., & Reichmann, U. (2020). Digitale Dokumentation in Organisationen Sozialer Arbeit. In N. Kutscher, T. Ley, U. Seelmeyer, F. Siller, A. Tillmann, & I. Zorn (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (S. 241–254). Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Ley, T., & Seelmeyer, U. (2014). Dokumentation zwischen Legitimation, Steuerung und professioneller Selbstvergewisserung. Sozial Extra, 38(4), 51–55. https://doi.org/10.1007/s12054-014-0090-1

    Article  Google Scholar 

  • Ley, T., & Seelmeyer, U. (2018). Der Wert der Sozialen Arbeit in der digitalen Gesellschaft. Zur Notwendigkeit der fachlichen Aneignung der „digitalen Transformation“. Sozial Extra, 42(4), 23–25. https://doi.org/10.1007/s12054-018-0056-9

    Article  Google Scholar 

  • Longoni, C., Bonezzi, A., & Morewedge, C. K. (2019). Resistance to medical artificial intelligence. Journal of Consumer Research, 46(4), 629–650. https://doi.org/10.1093/jcr/ucz013

    Article  Google Scholar 

  • Luhmann, N., & Schorr, K.-E. (1982). Das Technologiedefizit der Erziehung und die Pädagogik. In N. Luhmann & K.-E. Schorr (Hrsg.), Zwischen Technologie und Selbstreferenz (S. 11–40). Fragen an die Pädagogik. Suhrkamp Verlag.

    Google Scholar 

  • Lupton, D. (2014). Beyond techno-utopia: Critical approaches to digital health technologies. Societies, 4(4), 706–711. https://doi.org/10.3390/soc4040706

    Article  Google Scholar 

  • Makridakis, S. (2017). The forthcoming artificial intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46–60. https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006

    Article  Google Scholar 

  • Martinez-Martin, N., Dunn, L. B., & Roberts, L. W. (2018). Is it ethical to use prognostic estimates from machine learning to treat psychosis? AMA Journal of Ethics, 20(9), E804-811. https://doi.org/10.1001/amajethics.2018.804

    Article  Google Scholar 

  • Matuchansky, C. (2019). Intelligence clinique et intelligence artificielle – Une question de nuance. Medecine Sciences, 35(10), 797–803. https://doi.org/10.1051/medsci/2019158

    Article  Google Scholar 

  • Mazurowski, M. A. (2019). Artificial intelligence may cause a significant disruption to the radiology workforce. Journal of the American College of Radiology, 16(8), 1077–1082. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2019.01.026

    Article  Google Scholar 

  • Merchel, J., & Tenhaken, W. (2015). Dokumentation pädagogischer Prozesse in der Sozialen Arbeit: Nutzen durch digitalisierte Verfahren. In N. Kutscher, T. Ley, & U. Seelmeyer (Hrsg.), Mediatisierung (in) der sozialen Arbeit (S. 171–191). Schneider.

    Google Scholar 

  • Meskó, B. (2017). The role of artificial intelligence in precision medicine. Expert Review of Precision Medicine and Drug Development, 2(5), 239–241. https://doi.org/10.1080/23808993.2017.1380516

    Article  Google Scholar 

  • Meskó, B., Hetényi, G., & Győrffy, Z. (2018). Will artificial intelligence solve the human resource crisis in healthcare? BMC Health Services Research, 18(1), 545. https://doi.org/10.1186/s12913-018-3359-4

    Article  Google Scholar 

  • Moehrle, A. (2018). „Radiology“ is going away … and that’s okay: Titles change, a profession evolves. Journal of the American College of Radiology (JACR), 15(3), 499–500. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2018.01.018

    Article  Google Scholar 

  • Nauck, F. (2017). Den Blick weiten – Therapieentscheidungen bei schwerstkranken Menschen. In R. Guthoff & W. Bernard (Hrsg.), Ärztliches Handeln – Erwartungen und Selbstverständnis (S. 29–32). Deutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina e. V. – Nationale Akademie der Wissenschaften.

    Google Scholar 

  • Neri, E., Coppola, F., Miele, V., Bibbolino, C., & Grassi, R. (2020). Artificial intelligence: Who is responsible for the diagnosis? La Radiologia Medica, 125(6), 517–521. https://doi.org/10.1007/s11547-020-01135-9

    Article  Google Scholar 

  • Nuffield Council on Bioethics. (2018). Artificial intelligence (AI) in healthcare and research. Bioethics briefing note. Nuffield Council on Bioethics. London. http://nuffieldbioethics.org/wp-content/uploads/Artificial-Intelligence-AI-in-healthcare-and-research.pdf. Zugegriffen: 28. Okt. 2020.

  • Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the future – Big data, machine learning, and clinical medicine. The New England Journal of Medicine, 375(13), 1216–1219. https://doi.org/10.1056/NEJMp1606181

    Article  Google Scholar 

  • Paschen, U., Pitt, C., & Kietzmann, J. (2020). Artificial intelligence: Building blocks and an innovation typology. Business Horizons, 63(2), 147–155. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.10.004

    Article  Google Scholar 

  • Peek, N., Combi, C., Marin, R., & Bellazzi, R. (2015). Thirty years of artificial intelligence in medicine (AIME) conferences: A review of research themes. Artificial Intelligence in Medicine, 65(1), 61–73. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2015.07.003

    Article  Google Scholar 

  • Pesapane, F., Codari, M., & Sardanelli, F. (2018a). Artificial intelligence in medical imaging: Threat or opportunity? Radiologists again at the forefront of innovation in medicine. European Radiology Experimental, 2(1). https://doi.org/10.1186/s41747-018-0061-6.

  • Pesapane, F., Volonté, C., Codari, M., & Sardanelli, F. (2018b). Artificial intelligence as a medical device in radiology: Ethical and regulatory issues in Europe and the United States. Insights into Imaging, 9(5), 745–753. https://doi.org/10.1007/s13244-018-0645-y

    Article  Google Scholar 

  • Polutta, A. (2015). „Technologies of Care“ und wirkungsorientierte Steuerung. Zu aktuellen Transformationsprozessen in der Sozialen Arbeit. In N. Kutscher, T. Ley, & U. Seelmeyer (Hrsg.), Mediatisierung (in) der sozialen Arbeit (S. 56–73). Schneider Verlag Hohengehren.

    Google Scholar 

  • RfI. (2019). Herausforderung Datenqualität – Empfehlungen zur Zukunftsfähigkeit von Forschung im digitalen Wandel. Rat für Informationsinfrastrukturen (RfI), 2. Aufl. Göttingen. http://www.rfii.de/?p=4043. Zugegriffen: 13. Okt. 2020.

  • Riska, E. (2017). Health professions and occupations. In G. Ritzer (Hrsg.), The blackwell encyclopedia of sociology (S. 1–4). Wiley.

    Google Scholar 

  • Rolf, A., Christ, M., Drews, P., Finck, M., Gumm, D., Janneck, M., Krause, D., Naumann, S., Nitschke, J., Simon, E. J., & Wahoff, J.-H. (2008). Mikropolis 2010. Menschen, Computer, Internet in der globalen Gesellschaft. Metropolis.

    Google Scholar 

  • Rose, N. S. (1999). Powers of freedom Reframing political thought. Cambridge University Press.

    Book  Google Scholar 

  • Safdar, N. M., Banja, J. D., & Meltzer, C. C. (2020). Ethical considerations in artificial intelligence. European Journal of Radiology, 122. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2019.108768

  • Schneider, D. (2020). Decision Support Systeme in der Sozialen Arbeit – Herausforderungen an die Rolle der TA in Innovationsprozessen. In L. Nierling & H. Torgersen (Hrsg.), Die neutrale Normativität der Technikfolgenabschätzung: Konzeptionelle Auseinandersetzung und praktischer Umgang (S. 117–138). Nomos.

    Chapter  Google Scholar 

  • Schneider, D. (im Erscheinen). „das braucht die Technik nicht alles zu wissen“ – Digitale Datenerfassung im Spannungsfeld zwischen Privatheit, Datenschutz und gesellschaftlichem Auftrag. In M. Friedewald, M. Kreutzer, M. Hansen (Hrsg.), Selbstbestimmung, Privatheit und Datenschutz. Gestaltungsoptionen für einen europäischen Weg, DUD Fachbeiträge, Springer.

    Google Scholar 

  • Schneider, D., & Seelmeyer, U. (2019). Challenges in using big data to develop decision support systems for social work in Germany. Journal of Technology in Human Services, 37(2–3), 113–128. https://doi.org/10.1080/15228835.2019.1614513

    Article  Google Scholar 

  • Schneider, F., & Weiller, C. (2018). Big Data und künstliche Intelligenz. Der Nervenarzt, 89(8), 859–860. https://doi.org/10.1007/s00115-018-0567-4

    Article  Google Scholar 

  • Schrödter, M., Bastian, P., & Taylor, B. (2018). Risikodiagnostik in der Sozialen Arbeit an der Schwelle zum „digitalen Zeitalter“ von Big Data Analytics. Preprint. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.22119.14240.

  • Schrödter, M., Bastian, P., & Taylor, B. (2020). Risikodiagnostik und Big Data Analytics in der Sozialen Arbeit. In N. Kutscher, T. Ley, U. Seelmeyer, F. Siller, A. Tillmann, & I. Zorn (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (S. 255–264). Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Schütz, A., & Luckmann, T. (2003). Strukturen der Lebenswelt (2. Aufl.). UTB, UVK, Lucius.

    Google Scholar 

  • Somers, M. J. (2010). Using the theory of the professions to understand the IS identity crisis. European Journal of Information Systems, 19(4), 382–388. https://doi.org/10.1057/ejis.2010.26

    Article  Google Scholar 

  • Spielkamp, M. (2019). Automating society. Taking stock of automated decision making in the EU. A report by AlgorithmWatch in cooperation with Bertelsmann Stiftung, supported by the Open Society Foundations. AW AlgorithmWatch. Berlin. www.algorithmwatch.org/automating-society. Zugegriffen: 18. Mär. 2019.

  • Spyropoulos, B., & Papagounos, G. (1995). A theoretical approach to artificial intelligence systems in medicine. Artificial Intelligence in Medicine, 7(5), 455–465. https://doi.org/10.1016/0933-3657(95)00015-X

    Article  Google Scholar 

  • Staub-Bernasconi, S. (2007). Soziale Arbeit als Handlungswissenschaft. Systemtheoretische Grundlagen und professionelle Praxis – Ein Lehrbuch. Haupt.

    Google Scholar 

  • Tayebi, M. A., & Glässer, U. (2016). Social network analysis in predictive policing. Springer.

    Book  Google Scholar 

  • Thaler, T., & Birgmeier, B. (2011). Sozialforschung und Soziale Arbeit: Für einen methodologischen Pluralismus. In E. Mührel & B. Birgmeier (Hrsg.), Theoriebildung in der Sozialen Arbeit. Entwicklungen in der Sozialpädagogik und der Sozialarbeitswissenschaft (S. 187–198). VS Verlag.

    Chapter  Google Scholar 

  • Thompson, R. F., Valdes, G., Fuller, C. D., Carpenter, C. M., Morin, O., Aneja, S., Lindsay, W. D., Aerts, H. J. W. L., Agrimson, B., Deville, C., Rosenthal, S. A., Yu, J. B., & Thomas, C. R. (2018). Artificial intelligence in radiation oncology: A specialty-wide disruptive transformation? Radiotherapy and Oncology: Journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology, 129(3), 421–426. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2018.05.030

    Article  Google Scholar 

  • Vayena, E., Blasimme, A., & Cohen, I. G. (2018). Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. PLoS Medicine, 15(11). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002689

  • Vogd, W. (2004). Ärztliche Entscheidungsprozesse des Krankenhauses im Spannungsfeld von System- und Zweckrationalität. Eine qualitativ rekonstruktive Studie unter dem besonderen Blickwinkel von Rahmen (‚frames‛) und Rahmungsprozessen. Habilitationsschrift. Freie Universität Berlin.

    Google Scholar 

  • Vogd, W. (2006). Die Organisation Krankenhaus im Wandel. Eine dokumentarische Evaluation aus Sicht der ärztlichen Akteure. Huber.

    Google Scholar 

  • Vogd, W., Feißt, M., Molzberger, K., Ostermann, A., & Slotta, J. (2018). Entscheidungsfindung im Krankenhausmanagement. Zwischen gesellschaftlichem Anspruch, ökonomischen Kalkülen und professionellen Rationalitäten. Springer VS.

    Google Scholar 

  • Völter, B., Cornel, H., & Gahleitner, S. B. (2020). Professionsverständnisse in der Sozialen Arbeit. Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Webb, S. A. (2001). Some considerations on the validity of evidence-based practice in social work. British Journal of Social Work, 31(1), 57–79. https://doi.org/10.1093/bjsw/31.1.57

    Article  Google Scholar 

  • Webb, S. A. (2003). Technologies of care. In E. Harlow & S. A. Webb (Hrsg.), Information and Cmmunication Technologies in the Welfare Services (S. 223–238). Jessica Kingsley Publishers.

    Google Scholar 

  • Will-Zocholl, M., & Hardering, F. (2020). Digitalisierung als Informatisierung in der sozialen Arbeit? Folgen für Arbeit und professionelles Selbstverständnis von Sozialarbeiter*innen. Arbeit, 29(2), 123–142. https://doi.org/10.1515/arbeit-2020-0010

    Article  Google Scholar 

Förderhinweis

  • Die Publikation wurde im Rahmen des Forschungsverbundes NRW Digitale Gesellschaft durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen sowie im Rahmen des an der OTH Regensburg geförderten Projekts „KI und Ethik“ vom bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst gefördert.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. Fachbereich Sozialwesen, Interaktion 1, FH University of Applied Sciences Bielefeld, Bielefeld, Deutschland

    Diana Schneider

  2. Ethical Innovation Hub (EIH) des Institute for Electrical Engineering in Medicine, Universität zu Lübeck, Lübeck, Deutschland

    Arne Sonar

  3. Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung, Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Regensburg, Deutschland

    Karsten Weber

Authors
  1. Diana Schneider
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  2. Arne Sonar
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  3. Karsten Weber
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Diana Schneider .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm, Fakultät Gesundheitsmanagement, Neu-Ulm, Deutschland

    Mario A. Pfannstiel

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2022 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Schneider, D., Sonar, A., Weber, K. (2022). Zwischen Automatisierung und ethischem Anspruch – Disruptive Effekte des KI-Einsatzes in und auf Professionen der Gesundheitsversorgung. In: Pfannstiel, M.A. (eds) Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_14

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_14

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-33596-0

  • Online ISBN: 978-3-658-33597-7

  • eBook Packages: Business and Economics (German Language)

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation