Der gesellschaftliche Mehrwert verknüpfter Daten: Algorithmen als Entscheidungshilfen bei Antibiotikaverschreibungen

Shan Huang, Michael Allan Ribers and Hannes Ullrich

DIW Wochenbericht, 2021, vol. 88, issue 13/14, 239-246

Abstract: Personendaten aus der Verwaltung (Administrativdaten) haben sich in den letzten Jahrzehnten als wichtige Basis zur Evaluierung von Politikmaßnahmen erwiesen. Durch maschinelles Lernen können basierend auf diesen Daten auch Vorhersagen getroffen werden, die zur Lösung gesellschaftlicher Problemstellungen beitragen. Hierzu gehören beispielsweise das Aufspüren von Steuerbetrug und eine bessere medizinische Versorgung. Welchen Mehrwert hierbei die Verknüpfung weitreichender Administrativdaten bietet, ist bisher noch nicht ausreichend untersucht worden. In diesem Beitrag wird am Beispiel von Antibiotikaverschreibungen für Harnwegsinfekte in Dänemark gezeigt, dass die Verknüpfung von Daten eine Verbesserung von Verschreibungsentscheidungen ermöglichen kann. Um für Deutschland vergleichbare Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte, politikrelevante Anwendungen unter geltenden Datenschutzstandards zu identifizieren, ist ein Zugang zu verknüpften Administrativdaten für Forschungszwecke nötig. Hierfür müssen fragmentierte Datensilos weiter reduziert und Infrastrukturen mit Blick auf Anwendungsmöglichkeiten aufgebaut werden.

Keywords: antibiotic prescribing; prediction policy; administrative data; data combination (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C10 C55 I11 I18 L38 O38 Q28 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021
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