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Der PDP-Entwurf legt fest, dass Gesundheitsdaten “kritisch” und “sensibel” sind, und erfordert eine Reihe von Berechtigungen des Besitzers, bevor sie verwendet werden. Angesichts der Tatsache, dass es drei Akteure bei der gemeinsamen Erstellung von Gesundheitsdaten gibt – den Patienten, das Krankenhaus oder den Arzt und den Zahler – ignoriert die Gesetzesvorlage die Einwilligung und die Rechte in verschiedenen Phasen des Datenlebenszyklus.

In Indien ist es schwierig, die Inhaberschaft von Daten zu reparieren, da es nicht nur viele Zahler gibt, sondern ein guter Teil der Gesundheitsversorgung von den Patienten aus eigener Tasche bezahlt wird. Mit großen Cloud-Service-Providern, die auch die Datenbereinigung in Krankenhäusern intensiv betreiben, wird AI zum vierten Akteur im Datenspiel. Was ist dann faire Verwendung?

Google und Aravind haben ihre Vertragsbedingungen nicht geteilt. Es lohnt sich jedoch zu fragen, was Aravind davon hat. Wenn das AI-Produkt für DR die behördliche Genehmigung erhält, kann Aravind das Produkt dann kostenlos verwenden? Oder wird es in Zukunft Lizenzgebühren bekommen? Wird Google weiterhin technischen Support anbieten? Es ist verständlich, dass Aravind als gemeinnütziges Krankenhaus nicht profitiert. Doch was haben Patienten davon?

Im Dezember veröffentlichte Google eine weitere Studie, in deren Deep-Learning-Modellen rund 600.000 Thorax-Röntgenaufnahmen von Apollo-Krankenhäusern untersucht wurden. Mindestens drei KI-Forscher gaben an, es handele sich um ein “durchschnittliches” Papier, ganz im Gegensatz zu Googles wegweisender Arbeit in der Augenheilkunde.

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„Da Googles KI-Team möglicherweise das beste auf dem Planeten ist, ist es überraschend, dass die Autoren keinen wirklich unabhängigen Datensatz zum Testen des Modells ausgewählt haben. Es ist heutzutage ziemlich gut etabliert, dass ein AI-Algorithmus auf Daten getestet werden sollte, die nicht aus derselben Quelle stammen wie die Daten, auf die das Modell trainiert wurde “, sagt Vidur Mahajan, Promoter und Associate Director bei Mahajan Imaging in Neu-Delhi. (Seine Gruppe bei der Schwesterfirma CARING hat einen Rahmen für die klinische Validierung entwickelt, der als Algorithmic Audit bezeichnet wird.) Es ist überraschend, dass die Autoren beschlossen haben, ihren Algorithmus nur für vier Befunde zu entwickeln und zu testen, sagt Mahajan. Dennoch, sagt er, ist der Beitrag des Apollo-Krankenhauses von ungefähr 800.000 Bildern wegweisend.

Auch wenn das Geld für Daten in diesen Projekten nicht den Besitzer wechselt – Google, Aravind und Microsoft haben auf bestimmte Fragen zu ihren jeweiligen Vereinbarungen nicht geantwortet -, sagen die Branchenleute, dass Krankenhäuser für ihre Zeit Einnahmen erzielen müssen. “Wenn Sie nicht über Ihre eigene Technologie verfügen, ist es verlockend, Geld mitzunehmen und Daten zu organisieren”, sagte der zuvor zitierte Krankenhaus-Promoter.

Es ist jedoch schwierig, den Daten einen fairen Wert zuzuweisen.

„In Großbritannien ist dies aufgrund des Einzahlersystems einfach. Die Regierung ist der Zahler und hat daher einen hohen Datenanspruch “, sagt Sadda.

Der National Health Service (NHS) des Vereinigten Königreichs ist vielleicht das wertvollste Datenarchiv der Welt. Aufzeichnungen über die Grundversorgung reichen Jahrzehnte zurück und enthalten authentische historische und aktuelle Daten zu 55 Millionen Menschen. Hinzu kommt die sekundäre und spezialisierte Betreuung, deren Wert sich nach Angaben der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft Ernst & Young auf 9,6 Mrd. GBP (12,67 Mrd. USD) pro Jahr beläuft. Im Dezember unterzeichnete Amazon einen Vertrag mit dem NHS, in dem Alexa, die virtuelle Assistentin von Amazon, NHS-Daten verwendet, um fachkundige Gesundheitsberatung anzubieten.

Bei KI müssen die Daten Längsschnittdaten sein, die sich auf die Krankengeschichte einer Person erstrecken. “Die meisten indischen Krankenhäuser haben keine treuen Patienten. Deshalb fand Google Aravind so wertvoll. Die Menschen gehen immer wieder zur Augenbehandlung in dieses Krankenhaus “, sagt der Gründer eines Health-Tech-Startups in Bengaluru, der Schwierigkeiten hatte, Zugang zu großen Krankenhausdaten zu erhalten.

Aus den großen Tech-Hospital-Verbänden können jedoch im Laufe der Zeit qualitativ hochwertige Daten hervorgehen. Da könnten einige Produkte.

Im Jahr 2016 kamen Microsoft und LV Prasad Eye Institute (LVPEI) als Teil eines internationalen Konsortiums zusammen, um die Naturgeschichte der Myopie auf Bevölkerungsebene zu untersuchen. Da Myopie dank längerer Exposition gegenüber Gerätebildschirmen zu einer globalen Epidemie wird, bestand das Ziel darin, Vorhersagemodelle für den Krankheitsverlauf zu erstellen. Die Studie befindet sich derzeit in der klinischen Validierungsphase am LVPEI und am Bascom Palmer Eye Institute in Miami, USA.

„Vorläufige Daten deuten darauf hin, dass in 68-70% der Fälle die Fehlerspanne 0,25 Dioptrien beträgt. Es muss optimiert werden, um es zu verbessern “, sagt Anthony Vipin Das, stellvertretender Direktor und beratender Augenarzt bei LVPEI. “Wir haben mit Microsoft eine Vereinbarung über die Erstellung eines” One “-Modells unterzeichnet. Wir wollen es mit klinischer Validierung richtig machen. Die Wiederholbarkeit des Ergebnisses ist wichtig “, sagt er.