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· Review-Artikel · 9 Min. · Von Anika Zembok

Eine Frage der Corporate Digital Responsibility – Algorithmen in der Diagnostik verantwortungsvoll einsetzen

Im Blickpunkt der gesellschaftlichen Unternehmensverantwortung standen bisher die sozialen, ökonomischen und ökologischen Auswirkungen des unternehmerischen Handelns (1). Im Zuge der digitalen Transformation sehen 88 Prozent der Bevölkerung auch die Übernahme digitaler Verantwortung als unternehmerische Pflicht(2).Wie kann Corporate Digital Responsibility (CDR) zu einem verantwortungsvollen Einsatz digitaler Technologien führen und welche Vorteile ziehen Unternehmen daraus?

Unternehmensverantwortung 2.0

80 Prozent der befragten Unternehmen geben laut der branchenübergreifenden CDR Studie 2019 an, das Thema der verantwortungsbewussten Digitalisierung bereits in ihrem Unternehmen aufgegriffen zu haben – sei es als Bestandteil der Geschäftsstrategie oder im Rahmen einzelner Projekte (3). Aufgrund der Besonderheiten digitaler Technologie wie exponentielles Wachstum, leichte Wandelbarkeit und hoher gesellschaftlicher Durchdringungsgrad erscheint eine von der klassischen Corporate (Social) Responsibility (CSR) gesonderte Betrachtung der neu aufkommenden, ethischen Herausforderungen sinnvoll (4). Seit 2015 findet daher der Begriff „Corporate Digital Responsibility“ (CDR) zunehmend Einzug in den Diskurs (5). Eine einheitliche Definition existiert bisher nicht (3). Vorhandene Erkenntnisse, Instrumente und praktische Erfahrungen des bisherigen CSR-Managements können jedoch eine erste Orientierung für die unternehmensinterne CDR-Umsetzung geben (6).

Computer erobern die medizinische Diagnostik

Algorithmen und darauf aufbauende Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen erfahren in dem ethischen Diskurs besondere Aufmerksamkeit – auch in der medizinischen Diagnostik. Die frühzeitige Erkennung von Lungenkrebs auf Basis von CT-Scans (7), die Klassifizierung von Diabetes oder Herzkreislauferkrankungen (8) oder die Nutzung von Smartphone-gekoppelter Ultraschallsysteme mit KI-Unterstützung sind Beispiele für mögliche Anwendungsfelder. 2019 wurden bereits über 2 Milliarden Untersuchungen mittels KI-gestützter medizinischer Bildverarbeitung durchgeführt. 2025 wird allein in diesem Segment mit einem geschätzten Umsatz von 2,9 Milliarden US-Dollar durch den Verkauf von KI-Produkten gerechnet – und damit mit einem Marktwachstum von rund 36 Prozent (9). Trotz erreichter Durchbrüche und wachsender Verbreitung im klinischen Alltag besteht weiterhin Skepsis bei den Nutzern – sowohl bei Health Professionals als auch bei Patienten. Im Fokus stehen hierbei neben der Zuverlässigkeit der Diagnose auch ethische Fragen wie Transparenz (10).

Digitalverantwortung: Algorithmen und Co.

CDR ist ein Querschnittsthema, das in allen Schlüsselphasen des Produktlebenszyklus algorithmusbasierter Technologien von Relevanz ist – beginnend bei der Produktentwicklung und Datengewinnung über den klinischen Einsatz bis hin zu Monitoring und Folgenabschätzungen im Sinne der digitalen Nachhaltigkeit (4). Kernthemen sind dabei

  • die Herkunft und Qualität der eingespeisten Daten inkl. datenschutzrechtlicher Fragen,
  • die Datenauswahl und die damit in Verbindung stehenden Probleme des Machine Bias,
  • die Transparenz hinsichtlich des Einsatzes und, soweit möglich, der Funktionsweise der Algorithmen gegenüber dem Nutzer
  • sowie das Monitoring im klinischen Einsatz (4, 10).

CDR beschäftigt sich aber auch mit indirekten Folgen der Technologienutzung wie dem Stromverbrauch für die erforderlichen Rechenleistungen und dem damit einhergehenden ökologischen Fußabdruck (4).

Wettbewerbsvorteil dank Verantwortungsbewusstsein

Die gezielte Einbindung von CDR in die Unternehmensstrategie im Sinne des Shared-Value-Ansatzes ermöglicht das Schaffen gemeinsamer Werte für die Gesellschaft und das Unternehmen wie ein nachhaltiger Einsatz innovativer und wettbewerbsfähiger KI-Technologie aus Deutschland, welche die Diagnostikqualität steigert und die informationelle Selbstbestimmung achtet (6, 11). Kein Entweder-oder sondern ein Sowohl-als-auch ist das Ziel der CDR – auf der einen Seite das Nutzen positiver Effekte und die Minderung negativer Effekte für die Gesellschaft (2) und auf der anderen Seite die Schaffung strategischer Wettbewerbsvorteile für Unternehmen (4, 11). Ein Beispiel für die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit durch CDR ist das Aufbauen von Vertrauen. Bei der Digitalisierung und spezifisch bei algorithmusbasierten Technologien stellt das Vertrauen von Endkunden und Öffentlichkeit in Produkt und Unternehmen eine Kernressource dar. Im Vertrauenswettbewerb kann ein digitales Verantwortungsbewusstsein für Unternehmen einen Vorteil darstellen – z. B. durch eine verbesserte Reputation oder gefestigtere Stakeholderbeziehungen– und für eine Optimierung der Marktposition förderlich sein (3, 4, 11, 12).

Gute Startposition sichern

Eine unternehmerische Digitalverantwortung kann einen verantwortungsbewussten Umgang mit Algorithmen und darauf basierenden Technologien in der medizinischen Diagnostik über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg unterstützen. CDR ist letztendlich eine freiwillige Selbstverpflichtung, die über das reine Erfüllen gesetzlicher Anforderungen und Standards wie der DSGVO hinaus geht (4). Vor dem Hintergrund mangelnder staatlicher Regulierung und der Globalität der digitalen Märkte erscheint diese Selbstverpflichtung aber unumgänglich. Das gilt selbst dann, wenn in Zukunft Regularien und Standards bestehen sollten. Da aufgrund der Globalität eine Vereinheitlichung eben dieser sich äußerst schwierig gestalten würde.

CDR sollte nicht als Kostenfaktor gesehen werden, sondern als Wettbewerbsvorteil – u. a. als Bestandteil einer wertebasierten Unternehmenssteuerung gegenüber steigender Konkurrenz aus China und den USA auf dem hochsensiblen Gesundheitsmarkt. Die Förderung einer unternehmensinternen CDR-Kultur sowie unternehmensübergreifender Austauschplattformen sowie die Verankerung der Thematik auf Geschäftsführungsebene, z.B. durch die Benennung eines CDR-Verantwortlichen, können eine gute Position im Wettbewerb sichern.

Beispiele Empfehlungen und Plattformen in Deutschland

Quellen

  1. Schwartz MS, Carroll AB. Corporate social responsibility: A three-domain approach. Business ethics quarterly. 2003;13(4):503-30. zum Original
  2. Thorun C, Kettner SE, Merck J. Ethik in der Digitalisierung: Der Bedarf für eine Corporate Digital Responsibility. Friedrich-Ebert-Stiftung; 2018. zum Original.
  3. Esselmann F, Golle D, Thiel C, Brink A. Corporate Digital Responsibility: Unternehmerische Verantwortung als Chance für die deutsche Wirtschaft. Zentrum Digitalisierung.Bayern; 2020. zum Original.
  4. Lobschat L, Mueller B, Eggers F, Brandimarte L, Diefenbach S, Kroschke M, et al. Corporate digital responsibility. Journal of Business Research. 2019. zum Original
  5. Cooper T, Siu J, Wei K. Corporate digital responsibility: Doing well by doing good. Accenture; 2015. zum Original.
  6. Esselmann F, Brink A. Corporate Digital Responsibility: Den digitalen Wandel von Unternehmen und Gesellschaft erfolgreich gestalten. Spektrum. 2016;12(1). zum Original.
  7. Bi WL, Hosny A, Schabath MB, Giger ML, Birkbak NJ, Mehrtash A, et al. Artificial intelligence in cancer imaging: Clinical challenges and applications. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2019;69(2):127-57. zum Original zum Original
  8. Alić B, Gurbeta L, Badnjević A. Machine learning techniques for classification of diabetes and cardiovascular diseases. 2017 6th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). 2017:1-4. zum Original
  9. Villien M. Marktanalyse: Künstliche Intelligenz für medizinische Bildgebung: all-electronics.de; 2020 Available from: [zum Original.
  10. Vayena E, Blasimme A, Cohen IG. Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. PLOS Medicine. 2018;15(11):e1002689. zum Original
  11. Porter ME, Kramer MR. Strategy and society: the link between corporate social responsibility and competitive advantage. Harvard business review. 2006;84(12):78-92. zum Original.
  12. Thorun C. Corporate Digital Responsibility: Unternehmerische Verantwortung in der digitalen Welt. In: Gärtner C, Heinrich C, editors. Fallstudien zur Digitalen Transformation. Wiesbaden: Springer Fachmedien; 2017. p. 173-91. zum Original

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