Im Rahmen der DiMEN Master Class 2024 treffen sich 14 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit ausgewiesenen Expertinnen und Experten im Feld und arbeiten für eine Woche gemeinsam mit diesen intensiv zusammen.

Master Class "Data Justice in Healthcare"

Die zunehmende Verfügbarkeit von digitalen Daten und Technologien hat sowohl konzeptionelle als auch praktische Auswirkungen auf die Art und Weise, wie Menschen im Gesundheitswesen gesehen und behandelt werden. Die Idee der Datengerechtigkeit beschreibt die Entwicklung eines grundlegenden Standards, was dem Einzelnen in Bezug auf seine Gesundheitsdaten geschuldet wird. Aus den Theorien der Datengerechtigkeit ergeben sich mindestens drei Dimensionen ethischer Fragestellungen: Fragen der Sichtbarkeit und angemessenen Repräsentation in Daten, Fragen der Fähigkeit, sich auf die Technologie einzulassen (und sich von ihr zu lösen) sowie einen angemessenen Zugang zu den Vorteilen zu haben und Fragen der Fähigkeit, Diskriminierung und materialisierte Vorurteile zu bekämpfen. Die Master Class “Datengerechtigkeit im Gesundheitswesen” will den Gedankenaustausch über die Entstehung, die ethische Bedeutung sowie über mögliche individuelle und systemische Lösungsstrategien für einen gerechten Umgang mit Daten im Gesundheitswesen fördern.

Master Class “Data Justice in Healthcare”

Master Class “Data Justice in Healthcare”

19. – 23. Februar 2024, Gästehaus der Eberhard Karls Universität Tübingen

Projektrahmen
  • Laufzeit: 2022 – 2024
  • Durchgeführt am Standort Tübingen
  • Administrativer Ansprechpartner: Florian Funer
Dieses Projekt adressiert

Nationale sowie internationale Nachwuchswissenschafter und PostDocs in einer frühen Karrierephase.

Kooperationspartner und Mitarbeitende

Für die Universität Tübingen:

  • Dr. Florian Funer, M.A.
  • Prof. Dr. Hans-Jörg Ehni
  • Prof. Dr. Dr. Urban Wiesing

Für die Universität Potsdam:

  • Prof. Dr. Robert Ranisch
  • Dr. Joschka Haltaufderheide

Für das Exzellencluster Machine Learning for Science:

  • Dr. Thomas Grote
In Anbetracht des sich rasch entwickelnden Bereichs der digitalen Gesundheit und Medizin sind Fortbildungskurse für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die auf dem Gebiet der Medizinethik arbeiten, von entscheidender Bedeutung. Angesichts der Fakultätsstrukturen an den Universitäten ist ein regelmäßiger Austausch mit Disziplinen wie Bioinformatik, Informatik oder Ingenieurwissenschaften oft nicht gegeben.

Deshalb organisiert DiMEN eine Master Class für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die im Bereich Medizinethik und Digitalisierung oder in den Ingenieur-/Computerwissenschaften in Bereichen wie Digital Health, künstliche Intelligenz, Big Data, Internet of Things (IoT) oder Blockchain arbeiten. Die Master Class zielt darauf ab, eine Woche intensiven Arbeitens zu ermöglichen und sich mit renommierten internationalen Expertinnen und Experten austauschen zu können. Auf diese Weise werden die Kompetenz von Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftlern, die in diesem Bereich arbeiten, im Umgang mit digitalen Gesundheitstechnologien gestärkt.

Die Masterclass steht bis zu 14 internationalen Forscherinnen und Forschern offen, die an die Universität Tübingen eingeladen werden. Gemeinsam mit dem “Ethics & Philosophy Lab” wird die Masterclass am Exzellenzcluster “Machine Learning for Science” der Universität Tübingen organisiert.

Möglichkeiten für PostDocs und Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler

Der Call for Abstracts richtet sich an Doktorandinnen und Doktoranden, PostDocs sowie Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler mit Interesse an und Bereitschaft zur Diskussion von Fragen zu ethischen, rechtlichen und sozialen Aspekten im Kontext von Digitalisierung, Gesundheit und Datengerechtigkeit, die in (einem oder mehreren) der folgenden Bereiche arbeiten: Biowissenschaften, Medizin, öffentliche Gesundheit, Ethik, Sozialwissenschaften, Recht, Gerontologie, Informatik/Computerwissenschaften. Weitere Informationen und einen ausführlichen Call for Abstracts finden Sie hier.