Gesundheit

In den letzten 75 Jahren hat die Menschheit ihre weltweite Lebenserwartung um 25 Jahre erhöht – eine bemerkenswerte Steigerung im Vergleich zu den vorangegangenen 10.000 Jahren. Diese Fortschritte wurden durch ein einheitliches, auf einzelne Bausteine fokussiertes (atomistisches) Modell von Gesundheit und Gesundheitswesen erreicht, wie wir im Kapitel „Leben in einer ⿻-Welt“ erklärt haben.

Solche Modelle, wie beispielsweise die „Tropenmedizin“, wurden im Laufe der Jahrhunderte imperialer und kolonialer Herrschaft entwickelt und verfeinert. Ihre weltweite Umsetzung beschleunigte sich jedoch rapide nach der Gründung der Vereinten Nationen. Zu den Errungenschaften zählen:

• Die Ausrottung der Pocken
• Die rasche Ausweitung von Impfungen, unter anderem durch die Impfstoffallianz Gavi
• Die massive Ausweitung der antiretroviralen Therapie gegen HIV
• Die jüngste Senkung der Müttersterblichkeit durch die Verbesserung der qualifizierten Geburtshilfe

Eine vielleicht noch dramatischere Veranschaulichung dieses Modells war die Reaktion auf COVID-19: Innerhalb von nur zwei Jahren nach dem Auftreten des Virus hatten bereits 70% der Weltbevölkerung mindestens eine Impfdosis erhalten.

Trotz der bisherigen Erfolge stagnieren Fortschritte bei den gesundheitsbezogenen Zielen für nachhaltige Entwicklung (SDGs) oder kehren sich sogar um^[1].

• Die Hälfte der Weltbevölkerung hat keinen Zugang zu grundlegenden Gesundheitsdiensten^[2].
• Gesundheitsausgaben, die in Armut stürzen, betreffen jedes Jahr Hunderte Millionen Menschen^[2:1].
• Psychische Gesundheitsdienste sind weltweit stark unterentwickelt^[3].
• Nicht übertragbare Krankheiten verursachen die Hälfte der vorzeitigen Todesfälle^[4] und kosten jährlich mehr als 2 Billionen Dollar^[5].
• In einigen Ländern haben weniger als 3% der Bevölkerung Zugang zu grundlegenden Hilfsmitteln wie Rollstühlen, Gehhilfen, Blindenstöcken, Prothesen, Brillen und Hörgeräten^[6].

Wenn es uns gelingt, diese sozialen und intersubjektiven Gesundheitsbedrohungen – gemeint sind Gesundheitsrisiken, die von einer Gemeinschaft wahrgenommen und als Bedrohung für die Gesundheit erkannt werden – ebenso effektiv anzugehen wie mit dem atomistischen Modell, könnten wir die Lebenserwartung der Menschen im kommenden Jahrhundert leicht um weitere 20 Jahre steigern.

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Um dieses Ziel zu erreichen, muss ein ⿻-Gesundheitskonzept entwickelt werden (Abbildung A). Zweifellos benötigt die Welt weiterhin Ärzt:innen, Pflegekräfte, Gesundheitseinrichtungen, Labore, Impfstoffe, Medikamente und medizinische Geräte. Aber sie muss auch die Ko-Konstruktion gesundheitlicher Handlungsfähigkeit durch Individuen und ihre Gemeinschaften stärken – ein Begriff, den Jennifer Prah Ruger verwendet, um die Förderung der individuellen Fähigkeiten zu beschreiben, im Hinblick auf die eigene Gesundheit im eigenen Interesse handeln zu können^[7].

Gesundheitliche Handlungsfähigkeit wird dabei zurecht als dynamisch entstehend, vielschichtig, eingebettet in andere Kontexte und komplex verstanden (siehe unser Kapitel „Leben in einer ⿻-Welt“). Aus dieser Perspektive, und wie wir im Folgenden zeigen werden, sind die zentralen Hindernisse auf dem Weg zur nächsten großen Ära der menschlichen Lebensverlängerung:

1. Fehlende Finanzierung
2. Fehlende Märkte
3. Versagen bei der Koordinierung
4. Fehlende Gemeinschaften
5. Nicht abgestimmte Anreize
6. Fehlende befähigende Dienstleistungen.

Krankenversicherung neu denken

Krankenversicherungen ermöglichen es Menschen, die mit verschiedenen Gesundheitsrisiken konfrontiert sind, ihre gemeinsamen Gesundheitsausgaben zu decken. Dies geschieht auf zwei Arten: Zum einen erleichtern sie Zahlungen, zum anderen gleichen sie das Risiko über Zeit und Personen hinweg aus. Während die Rolle der Versicherung als „Sparen für schlechte Zeiten“ allgemein bekannt ist, ist der Wert der „Risikobündelung“ über Individuen hinweg weniger offensichtlich:

1. Sie ermöglicht die Einrichtung regelmäßiger und vorhersehbarer Zahlungen, um unvorhersehbare und plötzliche Ausgaben auszugleichen.
2. Sie fördert die Umverteilung von finanziell Bessergestellten zu weniger Begünstigten^[8].

Diese letztgenannte Funktion der Versicherung ist charakteristisch für alle Ausgaben, die darauf abzielen, das Leiden der weniger Begünstigten zu lindern. Aus der Perspektive der von John Rawls vorgeschlagenen „ursprünglichen Position“ vor der Geburt betrachtet, sind diese Menschen Opfer unglücklicher Ereignisse ihrer sozialen oder genetischen Prädisposition.^[9].

Die Krankenversicherung unterscheidet sich in der Praxis in drei Dimensionen: Vorauszahlungen, Risiko-Pooling und Umverteilung. Die private Krankenversicherung in einem wettbewerbsorientierten Markt tendiert dazu, Personen mit geringerem Risiko durch niedrigere Tarife abzuwerben. Dies führt dazu, dass der nicht diskriminierende Versicherer eine Negativauslese von Patienten mit hohem Risiko erfährt^[10].

Die private Krankenversicherung in einer Marktwirtschaft reduziert sich daher tendenziell auf einen versicherungsmathematisch fundierten Gesundheitssparplan (d.h. ohne Risikopooling oder Umverteilung), ähnlich den selbstverwalteten Gesundheitssparkonten (Health Savings Accounts, HSAs) in den USA^[11]. Dadurch verliert der HSA den größten Teil seines Versicherungswertes, einschließlich des Wertes konservativer Sparpläne, da der Einzelne seine Sparraten ohne versicherungsmathematische Informationen nicht angemessen kalibrieren kann.

Im entgegengesetzten Extremfall verkörpert eine staatliche Einheits-Krankenversicherung, die aus allgemeinen Staatseinnahmen finanziert und durch einen obligatorischen und universellen Auftrag verordnet wird, die drei Elemente: Vorauszahlung, Risiko-Pooling und Umverteilung. Solche Systeme beruhen jedoch starr auf einem nationalstaatlichen Konzept, das nur eine Möglichkeit darstellt, eine Bündelung und Umverteilung in großem Maßstab zu erreichen. Beispielsweise haben die skandinavischen Länder, die für ihre Risikosozialisierung bewundert werden, eine niedrigere Bevölkerungszahl als die meisten großen privaten Krankenversicherungen in den USA.

Eine natürliche Alternative zu dieser vereinfachenden Dichotomie der Extreme geht beiden in der Praxis voraus: die soziale Krankenversicherung, in der Solidargemeinschaften für die Bedürftigen sorgen. Dieses Muster ist fast jedem aus dem Familienleben vertraut und hat sich in Stammesstrukturen und Verwandtschaftsbeziehungen entwickelt, was leicht nachvollziehbar ist. Es spielte auch in der klassischen westlichen Zivilisation eine wichtige Rolle, wie beispielsweise in den römischen collegia (deren Mitglieder sich gegenseitig vertraten, um in ihrem Interesse zu handeln), wo solche familiären Beziehungen auf die entstehenden städtischen Gesellschaftsformationen ausgedehnt wurden.

Moderne Formen der sozialen Krankenversicherung betonen ebenfalls die gemeinsame Verantwortung einer Gemeinschaft für die Gesundheitskosten ihrer Mitglieder. Sie ergänzen daher die individuellen, in der Regel risikoangepassten Vorauszahlungen durch kollektivierte, meist nicht risikoangepasste Beiträge des Arbeitgebers (früher der Zünfte, z. B. der mittelalterlichen deutschen Knappschaften) und/oder eines anderen Akteurs wie des Staates. Die meisten Gesundheitssysteme weltweit folgen überwiegend entweder dem sozialen oder dem staatlichen Versicherungsmodell, obwohl private Krankenversicherungen praktisch überall zu finden sind.

Viele aktuelle Kritiker:innen der sozialen Krankenversicherung wenden sich dagegen, dass i) die Gesundheitsversorgung aus der Lohnsteuer finanziert wird, die durch Lohnabzüge erhoben wird, und ii) Leistungen auf diejenigen beschränkt werden, die ihre Beiträge über den gesetzlichen Sektor einzahlen. Obwohl diese Bedenken berechtigt sind, ist es sinnvoll, eine ⿻ -Perspektive auf die soziale Krankenversicherung einzunehmen: schließlich ist es nachvollziehbar, dass Individuen, die einen Beruf oder Arbeitgeber teilen und daher häufig einen gemeinsamen Werte- und Überzeugungshintergrund haben, ein besonders ausgeprägtes Solidaritätsgefühl entwickeln.^[12]

Dementsprechend können wir die Krankenversicherung als ein „⿻-Gut“ in den sozialen Märkten betrachten: ein Gut, das eine Supermodularität in der Gruppengröße aufweist (insbesondere bei Gruppen mit unterschiedlichen Risiken oder Lebenssituationen), aber keine universelle Beteiligung erfordert oder zwangsläufig davon profitiert. Ein ⿻-Gut stützt sich auf die Stärke gemeinsamer Überzeugungen in verschiedenen Größenordnungen und Formen, die durch ⿻-Öffentlichkeiten verkörpert werden (siehe unser Kapitel „Assoziationsfreiheit und ⿻-Öffentlichkeit").

Bemerkenswert ist, dass das Sozialmodell der Krankenversicherung im Vereinsumfeld – mit der „Assoziation“ – begann, nämlich der Schaffung eines gemeinsamen Raums für die Umsetzung gemeinsamer Überzeugungen. Dieser Raum war von der vollständigen öffentlichen Überwachung abgeschirmt und wurde durch ⿻ -Mechanismen finanziert.Diese Art der Neukonzeption könnte eine dramatische Ausweitung des Anwendungsbereichs und der Rolle der Versicherung ermöglichen: Anstatt einfach nur Ersparnisse, Risikoausgleich oder Umverteilung anzubieten, könnte die ⿻-Versicherung zur Finanzierung der für die Gesundheit erforderlichen Bedingungen verwendet werden, anstatt lediglich die Bezahlung von Dienstleistungen zur Behandlung von Krankheiten oder Gebrechen abzudecken.

Je enger eine Gemeinschaft interagiert, desto stärker wirkt sich dies auf die gemeinsame Gesundheitssituation aus – sowohl in Bezug auf Umweltrisiken als auch auf verhaltensbezogene Risiken. Dies zeigt sich in verschiedenen Bereichen: sowohl bei der möglichen Ausbreitung übertragbarer Krankheiten, aber auch bei der Gewährleistung sicherer Arbeitsbedingungen, der Verbreitung gesunder Verhaltensweisen in der Gesellschaft oder der Schaffung einer gesunden Umwelt am Wohnort. In diesem Kontext könnte die Krankenversicherung Ähnlichkeiten mit einer Lebensversicherung aufweisen. Es gibt keine überzeugenden Gründe für eine strikte Trennung dieser beiden Bereiche, sondern gleich mehrere triftige Argumente für ihre Verknüpfung^[13].

Im Kern könnte ein solcher Versicherungsfonds als gegenseitiger Hilfsverein fungieren, der nicht nur die Wiederherstellung, sondern vor allem die gemeinsame Förderung und Erhaltung der Gesundheit koordiniert. Nach dem Motto „gesunder Geist in einem gesunden Körper“, aber auch gesunde Menschen in gesunden Familien und Gemeinschaften (siehe Abbildung A oben). Ein solches Modell, das wir als „Entwicklungsgesellschaft für Gesundheit“ bezeichnen könnten, würde eine Risikobündelung und -umverteilung gewährleisten. Darüber hinaus könnte es gezielter und wirksamer auf die sozialen Determinanten der Gesundheit einwirken.

Eine solche „Entwicklungsgesellschaft für Gesundheit“ könnte in verschiedenen Kontexten gegründet werden, um spezifische gesundheitliche Herausforderungen anzugehen. In Entwicklungsländern könnte sie sich auf die Bereitstellung von sauberem Wasser, sanitären Einrichtungen und angemessener Ernährung konzentrieren. In wohlhabenden Ländern hingegen könnte der Fokus auf der Eindämmung von Substanzmissbrauch und dem Konsum hochverarbeiteter Lebensmittel liegen, die zusammen für 20 Millionen Todesfälle weltweit pro Jahr verantwortlich sind^[14]. Die entsprechenden Bedürfnisse sind oft sehr lokal begrenzt und lassen sich häufig nur schwer außerhalb eines Gemeinschaftskontextes angehen, der auf gemeinsamen Werten, beruflichen Zielen und Glaubenssystemen basiert.

Für Infektionen und global übertragbare Krankheiten wie Malaria, HIV oder Tuberkulose könnte eine weitere derartige Gesellschaft auf globaler Ebene gegründet werden, vergleichbar mit dem bestehenden Globalen Fonds zur Bekämpfung von AIDS, Tuberkulose und Malaria. Ergänzend dazu könnten nationale Rückversicherer für lokale Entwicklungsgesellschaften für Gesundheit eingerichtet werden. Diese würden dazu beitragen, dass lokale Netzwerke, die am wirksamsten intervenieren können, nicht übermäßig den gemeinsamen Gesundheitsrisiken zum Opfer fallen.

Zusammengefasst könnte eine Reihe sich überschneidender ⿻-Entwicklungsgesellschaften für Gesundheit über ein atomistisches, risikobasiertes Verständnis von Gesundheit hinausgehen, um das gesamte Spektrum sozialer Herausforderungen im Gesundheitsbereich anzugehen. Dabei wäre die Bündelung von Risiken nur ein Beispiel für Supermodularität. Diese Gesellschaften würden sich auf eine Vielzahl von Technologien stützen, die wir zuvor beschrieben haben. Ihr Ziel wäre es, einen gemeinschaftlichen Konsens und ein gemeinsames Verständnis bzw. einen gemeinsamen Zweck zu finden. Gleichzeitig würden sie die Maßnahmen vor einer Überwachung von außen (z. B. durch einen nationalen Versicherer) schützen, die ihre Wirksamkeit untergraben könnte.

Tokenisierung der Auswirkungen auf die Gesundheit

Für die Zwecke dieser Diskussion unterscheiden wir drei Ebenen von Ergebnissen im Gesundheitsbereich:

1. Leistungen (Outputs): Dies sind die unmittelbaren Ergebnisse von Gesundheitsdienstleistungen. Ein Beispiel hierfür wäre die Anzahl der geimpften Menschen.
2. Wirkungen (Outcomes): Diese stellen das beabsichtigte Endergebnis dar. In unserem Beispiel wären dies vermiedene Todesfälle durch die Verringerung der Morbidität (Krankheitshäufigkeit) oder des Mortalitätsrisikos (Sterblichkeitsrisiko).
3. Auswirkungen (Impacts): Hierbei handelt es sich um die weitreichenden Folgewirkungen, die die Outcomes in der Welt insgesamt haben. Ein Beispiel wären Geburten künftiger Kinder, die ohne die verbesserten Gesundheitsoutcomes nicht möglich gewesen wären.

Impact ist damit ein Open-Source-Gut. Es kann je nach Bedarf des Nutznießers in jede beliebige Richtung weiterverwendet bzw. „abgezweigt“ (forked) werden (Abbildung B). Obwohl die Auswirkungen ein kausale Effekte der Gesundheitsleistungen sind (z. B. ein Kind überlebt, das sonst gestorben wäre, und wird später selbst Vater oder Mutter), sind sie nicht der primär beabsichtigte Effekt. Die primär beabsichtigte Wirkung von Gesundheitsleistungen ist die Verringerung des Morbiditäts- oder Mortalitätsrisikos – was, wie wir gesehen haben, eine Versicherungsfunktion darstellt.

Gesundheitsdienstleistungen erzeugen sowohl nicht-marktorientierte Leistungen (z. B. Rettung von Leben und gesünderes Leben durch die Versicherungsfunktion) als auch marktorientierte und nicht-marktorientiete Auswirkungen (z. B. mehr zu verkaufende Arbeit und mehr Zeit für soziale Aktivitäten durch die Open-Source-Funktion). Dies führt zu einem Bewertungsproblem: Es ist schwierig, den Wert der Wirkungen zu messen (z. B. den Wert eines geretteten Lebens), aber oft noch schwieriger, den Wert relevanter Auswirkungen zu quantifizieren. Da der volle soziale Wert von Gesundheitsprojekten in der Praxis weder vollständig erfasst noch ökonomisiert wird, bleiben viele potenziell gewinnbringende Gesundheitsinvestitionen blockiert.

Der Globale Fonds zur Bekämpfung von AIDS, Tuberkulose und Malaria hat nach eigenen Angaben in den letzten 20 Jahren beachtliche Erfolge erzielt: 44 Millionen Menschenleben wurden gerettet, bei kumulativen Kosten von 55,4 Milliarden Dollar in Form von Zuwendungen plus etwa 6 Milliarden Dollar an Betriebskosten, hauptsächlich finanziert durch Regierungen und Philanthropen. Mittlere Schätzungen für den Versicherungswert einer Senkung des Sterblichkeitsrisikos in dieser Größenordnung belaufen sich auf etwa 200 Billionen Dollar, was dem Globalen Fonds einen (nicht rabattierten) ergebnisorientierten Return on Investment (ROI) von über 3000:1 beschert.

Hätte der Globale Fonds nur einen Bruchteil des Versicherungswerts der von ihm erzielten Ergebnisse einnehmen können, wäre er heute eines der wertvollsten Unternehmen der Welt, dessen Aktien jeder erwerben möchte. Tatsächlich besitzt jeder Mensch auf der Welt bereits nicht handelbare Anteile am Globalen Fonds, der regelmäßig Dividenden in Form von geringeren Krankheitsraten, höherem Wirtschaftswachstum und einem erfüllteren Leben der Angehörigen und vielem mehr ausschüttet. Es stellt sich die Frage, wie die Einnahmen aus diesen impliziten, nicht handelbaren Anteilen erhöht werden können, um Investitionen zu finanzieren, die den Nutzen steigern können, den sie erzeugen^[15].

1. Es ist entscheidend, dass wir fähig sind, sowohl den Versicherungswert als auch den breiteren gesellschaftlichen Wert dieser Investitionen darzustellen. Dies kann mittels digitaler Zertifikate erreicht werden, die eine Kombination aus technokratischer Ergebnisbewertung und ‘Crowd-sourced’-Intelligenz nutzen (Tokenisierung, englisch: tokenization). Solche Ansätze werden beispielsweise in unserem Kapitel über ⿻ Wahlen näher beleuchtet. Diese Methode ermöglicht es, die komplexen und vielschichtigen Auswirkungen von Gesundheitsinvestitionen umfassender zu erfassen und zu quantifizieren, indem sie sowohl Expert:innenanalysen als auch kollektive Einschätzungen einbezieht.
2. Aufbauend auf dieser Darstellung des Werts können wir die Koordination der zersplitterten Beitragszahler:innen und Dienstleister:innen durch offene Wirkungspools verbessern. Diese Pools würden dazu beitragen, die bei der derzeitigen Gesundheitsfinanzierung festgestellten Mängel zu beheben. Dafür ist die Entwicklung eines offenen Koordinierungsstandards für den Zugang zu solchen Pools erforderlich. In diesem System könnten Token vielfältig eingesetzt werden: zur Beteiligung an der Verwaltung von Projekten oder Finanzierungspools, zum Handel und zur Investition, zum Tausch ausgewählter Dienstleistungen oder zur Finanzierung weiterer Projekte. Projekte ihrerseits könnten Token in Verbindung mit Beiträgen zuteilen, was einen Anreizmechanismus für Engagement und Beteiligung schafft. Dieser Ansatz würde nicht nur die Transparenz und Effizienz in der Gesundheitsfinanzierung erhöhen, sondern auch eine breitere und aktivere Beteiligung verschiedener Stakeholder ermöglichen.
3. Generative Basismodelle (GFM) und andere innovative Anwendungen können genutzt werden, um den Prozess der Bildung solcher Finanzinstrumente und ihrer Anpassung an spezifische Investitionen zu beschleunigen. Durch Tokenisierung, Bündelung und Handel kann der Erwerb von Gesundheitswirkungen so unkompliziert gestaltet werden wie der Kauf von Emissionsgutschriften (Carbon Credits). Die daraus resultierenden Token bieten vielfältige Verwendungsmöglichkeiten: Sie können in Projekte reinvestiert oder zum Kauf von Gesundheitsdienstleistungen nach einem standardisierten Wirkungsmodell eingesetzt werden. Der durch diese Token repräsentierte Wert kann entweder mit bestimmten Projekten verknüpft oder in größeren Blöcken zusammengefasst werden. Dieser Ansatz fördert die Entwicklung von kaskadierenden (‘fraktalen’) Märkten für gesundheitliche Auswirkungen, was eine differenzierte und skalierbare Bewertung von Gesundheitsinvestitionen ermöglicht. Dadurch entsteht ein dynamisches System, das Investitionen in Gesundheit flexibler, transparenter und potenziell attraktiver für ein breiteres Spektrum von Investoren macht.

Anreize zur fairen Teilhabe am Nutzen

Die Krankenversicherung kombiniert gebündelte Mechanismen zur Vorauszahlung von Gesundheitsleistungen, die das Mortalitäts- oder Morbiditätsrisiko verringern, mit einem flexiblen Element der Leistungs- und Risikoumverteilung. Allerdings tendieren bestehende Vereinbarungen dazu, eher privaten Investor:innen die Vorteile öffentlicher Risikominderung zu sichern, als neue Finanzierungsquellen zu mobilisieren. Dabei bieten sie wenig oder keine finanziellen Anreize für das aktive Engagement der direkten (oder indirekten) Nutznießer:innen oder für die Belohnung des Engagements von Stakeholdern und Teilnehmenden, etwa in Form von biologischen, verhaltensbezogenen oder anderen Leistungen.

Offene „Impact Pools” könnten hier einen innovativen Ansatz bieten. Sie ermöglichen eine breite Beteiligung an der Governance, auch durch die Begünstigten selbst, und eröffnen damit einen breiteren Anspruch auf Leistungen. Dies geschieht durch die Bildung von Leistungsklassen auf der Grundlage eines standardisierten Wirkungsmodells. Solche Pools können Risiko und Nutzen gerechter verteilen und Anreize für die Schaffung wichtiger ⿻ -Güter in großem Maßstab bieten.

Deliberative Instrumente für die Zusammenarbeit im Gesundheitswesen

Die Welt erlebt eine zunehmende Welle von Pandemien, von denen es in diesem Jahrhundert bereits sechs gegeben hat. Unter Umständen wie diesen, unter denen COVID-19 auftrat, gilt ein Grundsatz: Die öffentliche Gesundheitspolitik muss unter massiver Unsicherheit über grundlegende Fakten formuliert werden. So waren wir zum Beispiel Anfang 2020 mit zwei wichtigen Unbekannten konfrontiert:

Frage 1. Wie lange würde es dauern, einen wirksamen COVID-Impfstoff zu entwickeln? Frage 2. Würde die Bevölkerung die Auferlegung sozialer Maßnahmen zur Distanzierung tolerieren?

Die politischen Entscheidungsträger:innen haben diese Fragen ziemlich schlecht beantwortet, indem sie für die erste Frage „mindestens 18 Monate“ und für die zweite Frage „nein“ angaben, obwohl „5 Monate“ und „ja“ eher zutreffend gewesen wären. Tatsächlich hat weltweit die Öffentlichkeit die Reaktion der Regierungen im Februar und März 2020 weitgehend gelenkt, anstatt ihr zu folgen.

Wenn diffuse Populationen von Einzelpersonen oder lose organisierte Vereinigungen außerhalb des Gesundheitswesens, wie z. B. Fußballvereine, eine objektiv bessere Pandemiepolitik formulieren können als eine Regierung, die von den weltweit führenden epidemiologischen Expert:innen beraten wird, dann verschließen die Regierungen die Augen vor einer entscheidenden Informations- und Analysequelle. Der Einsatz von Online-Tools wie Datenbanken zur Expert:innenbefragung, die auf einer Vielzahl von kollaborativen, deliberativen, Abstimmungs- oder Prognosemarkt-Technologien (d. h. ‘Governance’) basieren, hätte die Macht der ‘Weisheit der Masse’ um ein Vielfaches gesteigert^[16]. Solche Ansätze haben wir in unserem Kapitel über Augmented Deliberation (Erweiterte Meinungsbildung) ausführlich beschrieben.

Langfristig ist es sogar wichtiger, den sozialen Zusammenhalt und das Vertrauen der Öffentlichkeit in die politischen Entscheidungsträger:innen zu stärken, als die „richtige Politik“ zu machen, da die „Politik“ ohne diese Faktoren ohnehin schnell bedeutungslos wird.

Taiwan hat einen ganz anderen Weg eingeschlagen, indem die Regierung rasch Bürgerinitiativen unterstützt hat, die beispielsweise die Versorgung mit Masken überwachen. Durch die schnelle Förderung von Online-Initiativen (g0v, Polis), die von der Zivilgesellschaft organisiert wurden, war Taiwan in der Lage, die Stärken des lokalisierten und kontextbezogenen Wissens als ⿻-Gut zu nutzen, ohne eine zentrale Kontrolle auszuüben und gleichzeitig die Privatsphäre zu respektieren. Taiwans extitutioneller* Ansatz war so erfolgreich, dass er nun institutionalisiert wurde.

*Anmerkung des Übersetzers: Extitutionell beschreibt einen Ansatz, der außerhalb traditioneller Institutionen operiert und auf dezentralen, netzwerkartigen Strukturen basiert.

Solche überzeugenden Beispiele verdeutlichen, dass die politische Entscheidungsfindung bei zukünftigen Pandemien nicht mehr allein in den Händen epidemiologischer Expert:innen hinter verschlossenen Türen liegen wird. Stattdessen werden ⿻-Technologien eine zentrale Rolle spielen. Diese ermöglichen eine breite gesellschaftliche Beteiligung bei der Entwicklung und Koordinierung kollektiver Maßnahmen.

In praktisch allen Teilen der Welt wird die Gesundheitsversorgung nach einem Modell verwaltet, das seinen Ursprung in den Kolonialmächten hat. Dieses Modell spiegelt in der Regel die Verwaltungsformen in den jeweiligen imperialen Zentren wider, jedoch mit dem zusätzlichen Auftrag der „Entwicklung“. Die Ergebnisse sind natürlich unterschiedlich. In einigen ehemaligen Kolonien, insbesondere in Kanada und Australien, gibt es bedeutsame koordinierte Anstrengungen seitens der heutigen Regierungen. Diese Bemühungen, die das koloniale Erbe kritisch reflektieren, zielen darauf ab:

1. Von indigenen Modellen des Gesundheitswesens und der Gesundheitsversorgung zu lernen.
2. Die Gesundheitsversorgung und andere Gesundheitsdienste im Einklang mit den Werten der indigenen Gemeinschaften mitzuverwalten.
3. Die Selbstbestimmung der indigenen Völker über ihre eigenen Lösungen zu ermöglichen.

Diese Ansätze erkennen die Bedeutung traditionellen Wissens und kultureller Praktiken an und streben eine inklusivere und ganzheitlichere Herangehensweise an die Gesundheitsversorgung an.

Da solche Experimente nur selten durchgeführt werden, erscheinen uns Generative Basismodelle (GFMs) ein vielversprechendes Instrument. Sie können die umfangreichen und diffusen Textdatenbestände, die in diesen Initiativen produziert werden, interpretieren, kritisch hinterfragen und neu konzipieren. Letztendlich können sie dazu beitragen, die Systeme der Gesundheitsverwaltung so umzugestalten, dass sie den kulturellen Wertesystemen besser gerecht werden.

Wie in unserem Kapitel über Augmented Deliberation (Erweiterte Meinungsbildung) erläutert, können Standpunkte, die von Organisationen oder sogar ganzen Kulturen vertreten werden, als eigenständige „Entitäten“ betrachtet werden - auch wenn diese Standpunkte oft diffus sind. Die „synthetische Weisheit“ dieser Entitäten lässt sich in Echtzeit-Interaktionen abfragen. Darüber hinaus können sie für die Gestaltung eines anreizkompatiblen Gesundheitssystems und die Entwicklung von Maßnahmen nach einem nicht-kolonialistischen Modell eingesetzt werden.

Post-symbolische Kommunikation für die Gesundheit

Gehirn-Computer-Schnittstellen (Brain-Computer Interfaces, BCI), die wir in unserem Kapitel über Post-Symbolische Kommunikation behandelt haben, sind keine futuristische Science-Fiction-Phantasie, sondern vertraute, alltägliche Objekte. Das übliche Betriebssystem dafür sind unsere Sinnes- und Bewegungsorgane.

Betrachten wir einige Beispiele:

1. Brillen und Hörgeräte: Diese sind Geräte vergleichbar mit Computern niedriger Bitrate, die über die Sinnesorgane eine unidirektionale (nur schreibende) Schnittstelle zu unserem Gehirn bilden.
2. Blindenstöcke, Gehhilfen und Rollstühle: Diese funktionieren wie mechanische Computer mit niedriger Bitrate, die über die Sinnes- und Bewegungsorgane eine bidirektionale Schnittstelle zum Gehirn bilden (d. h. lesen und schreiben).
3. Digitale Hilfsmittel wie Smartphones oder tragbare Computer: Diese sind Geräte mit (etwas) höherer Bitrate. Sie bilden eine Schnittstelle zum Gehirn über: a. Das sensorisch-motorische System (in der Regel das Seh-, Hör- und Feinmotoriksystem) b. Funktionsbereiche höherer Ordnung wie Sprache (z. B. Spracherkennung), Kognition (z. B. CAPTCHAs) und Gedächtnis (z. B. Passwörter)

Diese ‘BCIs’ interagieren über eine Vielzahl von Ein- und Ausgabegeräten wie Tastaturen, (Touch-)Bildschirmen und zahlreiche andere Lese-/Schreibschnittstellen. Solche digitalen Datenverarbeitungsgeräte mit höherer Bitrate sind für viele Menschen zu einem unverzichtbaren Bestandteil des „Menschseins“ geworden. Erfahrungsgemäß wissen die meisten, die schon einmal ihr Smartphone verloren haben, dass dies mit erheblichen Unannehmlichkeiten verbunden sein kann. Diese Erfahrung verdeutlicht, wie sehr diese Geräte bereits in unseren Alltag und unser Selbstverständnis integriert sind.

Es wäre abwegig, zu bestreiten, dass solche Geräte heute ein integraler Bestandteil unserer (transhumanen) Persönlichkeit sind^[17]. Allgemeine Anwendungen dieser Technologien finden sich in Bereichen wie der mobilen Gesundheit (z. B. SMS-Warnungen, tragbare Geräte, Tools zur Kontaktverfolgung), der Telemedizin und Telegesundheit (z. B. virtuelle Frakturkliniken für Knochenbrüche)^[18] sowie E-Health (z. B. digitale Gesundheitsakten). Es ist naheliegend und offensichtlich, dass der Trend zu weiteren Formen der Interaktivität und zu höheren Datenübertragungsraten mit der Zeit bedeutende Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung haben wird. Dies gilt insbesondere für Seh-, Hör- und Mobilitätseinschränkungen, Herausforderungen bei der Eigenversorgung sowie Sprachstörungen, wobei vor allem Dienste der erweiterten Realität (Extended Reality, XR) großes Potenzial versprechen.

Die Biomedizintechnik arbeitet bereits an der Vernetzung prothetischer Hilfsmittel auf zellulärer Ebene (z. B. durch Bionik)^[19], und BCIs stellen eine solche Vernetzung auf kognitiver, emotionaler und erfahrungsbezogener Ebene in Aussicht. Potenzielle Anwendungsgebiete umfassen Sprach- und Kommunikationsstörungen, die Verbesserung oder Aufrechterhaltung kognitiver Funktionen wie des Gedächtnisses und sehr wahrscheinlich neuartige Ansätze für häufige psychische Erkrankungen wie Depressionen und Angststörungen sowie die Unterstützung zur Impulskontrolle bei Suchterkrankungen.

Immersive Shared Reality (ISR) fand bisher vorwiegend in nicht-zwischenmenschlichen medizinischen Kontexten Anwendung, etwa zur risikoarmen Ausbildung von medizinischem Fachpersonal, vergleichbar mit Flugsimulatoren für Pilot:innen. Es liegt jedoch nahe, eine Gamifizierung gesundheitsbezogener ISR in Betracht zu ziehen. Diese könnte Anreize schaffen für das Erlernen komplexer kognitiver, relationaler und verhaltensbezogener Fähigkeiten wie Eigenversorgung, Selbsterkenntnis und Selbstmanagement. Zudem eröffnet sie Möglichkeiten für eine Reihe simulierter zwischenmenschlicher Anwendungen, wie wir sie in unserem Kapitel über Immersive Shared Reality erörtern. Ähnlich den dort genannten Beispielen können für Menschen mit Beeinträchtigungen durch ISR neue Horizonte - simulierter und nicht-simulierter - sozialer Interaktion erschlossen werden. Diese Möglichkeiten gehen weit über das hinaus, was mit weniger immersiven, traditionellen Hilfstechnologien mit geringeren Datenübertragungsraten erreichbar ist.

GFM und Datenaustausch zur Unterstützung von Diagnose und Behandlung

Im Laufe eines Berufslebens können menschliche Radiolog:innen etwa eine Million diagnostische Aufnahmen betrachten und interpretieren. Diese Erfahrung reicht aus, um einen Expertenstatus bei der Diagnose häufiger Erkrankungen zu erlangen. Generative Basismodelle (GFMs) hingegen können an Datensätzen trainiert werden, die um Größenordnungen umfangreicher sind. Dies ermöglicht eine wesentlich feinere Einstellung ihrer diagnostischen Fähigkeiten, sodass sie menschliche Diagnostiker:innen bei der Erkennung seltener Erkrankungen übertreffen.

Natürlich könnten sich Fachkräfte auf solche Erkrankungen spezialisieren und sich auf die Analyse von Sammlungen vieler seltener Bilder konzentrieren. In diesem Fall wird der Bedarf an ⿻-Technologien noch offensichtlicher: Es erscheint kaum vorstellbar, wie umfangreiche Diagnosedatenbanken für seltene Erkrankungen ohne etablierte Datenaustauschverfahren zwischen vielen Aufnahmezentren zusammengestellt werden können.

Auch in diesem Fall sehen wir diffuse, vielfältige Gruppen, die hinsichtlich bestimmter Merkmale eine „Affinität“ aufweisen, sich jedoch nicht allein anhand traditioneller Variablen wie Herkunft, Beruf oder Abstammung zu klar abgegrenzten, niedrig-entropischen Clustern ordnen lassen. Für diese Fälle müssen andere Ordnungsprinzipien gefunden werden, wobei Online-Technologien die naheliegende Lösung darstellen. Es ist jedoch unerlässlich, dass auch solche Technologien die Privatsphäre und Vertraulichkeit respektieren - sowohl als ethisches Gebot als auch als rechtliche Verpflichtung.

Verschiedene Formen von Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre, die wir in unserem Kapitel „Assoziationsfreiheit und ⿻-Öffentlichkeit" behandelt haben, bieten vielversprechende Lösungen. Dazu gehören beispielsweise Zero-Knowledge-Proofs (Tests ohne Preisgabe von Wissen) oder Low-Knowledge-Proofs (Tests mit minimaler Preisgabe von Wissen). Diese Technologien ermöglichen es, bestimmte Arten von Informationen zuverlässig zu teilen, ohne dass es zu einer übermäßigen Weitergabe sensibler Daten kommt. Dadurch tragen sie dazu bei, dass die Privatsphäre medizinischer Daten respektiert wird und gleichzeitig Daten in großem Umfang für Forschung und Analyse genutzt werden können^[20].

In Web2-Anwendungen wie Facebook und Google geben Nutzer:innen ihre privaten Daten „freiwillig“ im Austausch für die sozialen Vorteile der Plattformen weiter. Das bedeutet, selbst wenn sie sich bewusst sind, dass ihre Informationen von Dritten für kommerzielle Zwecke gesammelt werden, empfinden viele Individuen die Mitgliedschaft in Online-Web2-Communities vermutlich immer noch als nützlich. Doch was wäre, wenn kein Kompromiss zwischen Privatsphäre und Nutzen nötig wäre? Was, wenn die Inanspruchnahme medizinischer Dienste nicht mit einer andauernden potenziellen Gefährdung der persönlichen Privatsphäre verbunden wäre? Medizinische Verwaltungsdaten gelten für alle nur so lange als „sicher“, bis das System beispielsweise durch einen Phishing-Angriff kompromittiert wird. Langfristig betrachtet sind wir alle bei Web2-Systemen dem Risiko des Datendiebstahls ausgesetzt.

Ein Umdenken in der medizinischen Praxis, die Patientendaten zum eigenen Nutzen benötigt, und in der medizinischen Forschung, die diese Daten zum Wohle anderer verwendet, ist erforderlich. Die Integration kryptografischer Prinzipien von Beginn an ist ein wesentlicher Bestandteil des Web3-Projekts und hat bedeutende Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung: Zweifelsohne verlaufen einige Krankheiten heute nur deshalb noch tödlich, weil wir es versäumt haben, solche Anwendungen zu entwickeln.

Erweitern wir das Beispiel der Diagnostik: Medizinische Aufzeichnungen aller Art, wie Aufnahme-, Behandlungs- und Entlassungsdokumente, die Teil einer Patientenakte sind, stellen eine potenziell riesige Informationsquelle über Versorgung und Behandlungsergebnisse dar. Diese Daten sind nicht nur oft diffus und unstrukturiert, sondern können auch außerhalb spezifischer und eingeschränkter medizinischer Kontexte praktisch nicht abgefragt oder genutzt werden.

Generative Basismodelle (GFMs) könnten sich als die einzige Technologie erweisen, die in der Lage ist, schwache oder stark verworrene Signale als Basis für neue kausale Erkenntnisse zu nutzen. Die Variabilität in der medizinischen Praxis und bei Behandlungsergebnissen sollte es prinzipiell ermöglichen, relevante kontrafaktische Situationen zu identifizieren und zu analysieren, ähnlich wie es das Regressionsdiskontinuitätsdesign auf Bevölkerungsebene tut.

Solche Verfahren haben das Potenzial, eine Vielzahl medizinischer Praktiken zu verändern. Ein Beispiel wären regulatorische Änderungen nach der Zulassung von Medikamenten oder Behandlungsmethoden: Diese könnten deutlich dynamischer und anpassungsfähiger gestaltet werden.

Angesichts des enormen Wertes, der derzeit im Gesundheitswesen ungenutzt „auf dem Tisch“ liegen bleibt, ist es entscheidend, dass ⿻-Technologien zunehmend genutzt werden, um:

• Die verschiedenen Wertschöpfungsebenen für Geldgeber:innen, Praktizierende und Begünstigte (Patient:innen) im Gesundheitswesen zu erschließen.
• Eine breitere Gruppe von Geldgeber:innen, Praktizierenden und Nutznießenden im Gesundheitswesen anzusprechen, die mit neuartigen Mechanismen zur Koordinierung der Finanzierung und Schaffung von Gesundheitsgütern arbeiten wollen.
• Den Aufbau von gesundheitsorientierten, praktizierenden Gemeinschaften durch Geldgeber:innen, Durchführende und Begünstigte zu fördern.
• Die gegenseitige, symmetrische und gerechte Verwaltung der gemeinsam geschaffenen Gesundheitsressourcen durch Geldgeber:innen, Durchführende und Begünstigte sicherzustellen.
• Neue Formen der internationalen, regionalen und lokalen Zusammenarbeit im Gesundheitsbereich zu ermöglichen.
• Unerschlossene Möglichkeiten für ein gesundes menschliches (und transhumanes) Zusammenwirken zu eröffnen.

Die oben genannten Hindernisse (fehlende Finanzierung, fehlende Märkte, mangelnde Koordinierung, fehlende Gemeinschaften, falsch ausgerichtete Anreize und fehlende Dienstleistungen) werden überwunden werden, und die dunklen Wolken, die den Weg zu weiteren 20 Jahren gesunder Lebenserwartung versperren, werden sich weltweit auflösen.

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1. “The Sustainable Development Goals Report: Special Edition,” (New York: UN DESA, July 2023), https://desapublications.un.org/file/1169/download. ↩︎

2. “Tracking Universal Health Coverage: 2023 Global Monitoring Report,” (Geneva: World Health Organization, September 18, 2023), https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/374059/9789240080379-eng.pdf?sequence=1. ↩︎ ↩︎

3. “Transforming Mental Health for All,” (Geneva: World Health Organisation, 2022), https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/356119/9789240049338-eng.pdf?sequence=1. ↩︎

4. “Noncommunicable Diseases,” World Health Organization, September 16, 2023, https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases. ↩︎

5. “Financing NCDs,” NCD Alliance, March 2, 2015, https://ncdalliance.org/why-ncds/financing-ncds. ↩︎

6. “Assistive Technology.” World Health Organization: WHO, May 15, 2023. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/assistive-technology. ↩︎

7. Jennifer Ruger, Health and Social Justice, (New York: Oxford University Press, 2010), pp. 276. ↩︎

8. In seiner Lindley-Vorlesung von 1991 stellte der Philosoph Derek Parfit eine neue Theorie der Ethik vor, die er im Gegensatz zum Utilitarismus oder zum Egalitarismus als „Prioritätsansicht“ bezeichnete. Ihr wichtigster Grundsatz ist, dass die schlechter gestellten Menschen einen besonderen Anspruch auf Ressourcen haben. Der Prioritarismus (vor dem Begriff) wird von Wirtschaftswissenschaftlern mindestens seit den 1970er Jahren bei der Analyse sozialer Wohlfahrtsfunktionen („optimale Besteuerung“) verwendet. Der Prioritarismus wird normalerweise nicht - wie hier - als eine Form der Versicherung betrachtet. ↩︎

9. John Rawls, A Theory of Justice, Revised edition, (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1999). ↩︎

10. Kenneth Arrow, “Uncertainty and the welfare economics of medical care,” American Economic Review 53, 5 (1963): 941-973. ↩︎

11. See Healthcare.gov, “Health Savings Account (HSA),” HealthCare.gov, 2019, https://www.healthcare.gov/glossary/health-savings-account-HSA/. ↩︎

12. Émile Durkheim, De la Division du Travail Social (Paris: Presses Universitaires de France, 1893). ↩︎

13. Robin Hanson, Buy Health, Not Health Care, Cato Journal 14, 1 (1994):135-141, Summer. ↩︎

14. Anna Gilmore, Alice Fabbri, Fran Baum, Adam Bertscher, Krista Bondy, Ha-Joon Chang, Sandro Demaio, et al., “Defining and Conceptualising the Commercial Determinants of Health,” The Lancet 401, no. 10383 (April 8, 2023): 1194–1213. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)00013-2. ↩︎

15. Im Jahr 2023 gründeten zwei der Autoren dieses Kapitels einen in der Schweiz registrierten Verein mit dem Namen Unexia, der die hier beschriebenen Massnahmen mit einer Reihe von UN- und anderen Partnerorganisationen durchführt. ↩︎

16. Kristin Shrader-Frechette, “Experts in Uncertainty: Opinion and Subjective Probability in Science.Roger M. Cooke,” Ethics 103, no. 3 (April 1993): 599–601, https://doi.org/10.1086/293541. ↩︎

17. Donna Haraway, “A Cyborg Manifesto: Science, Technology, and Socialist-Feminism in the Late Twentieth Century,” in _Simians, Cyborgs and Women: Die Neuerfindung der Natur (New York; Routledge, 1991), pp. 149-181. ↩︎

18. Gillian Anderson, Paul Jenkins, David McDonald, Robert Van Der Meer, Alec Morton, Margaret Nugent, and Lech A Rymaszewski, “Cost Comparison of Orthopaedic Fracture Pathways Using Discrete Event Simulation in a Glasgow Hospital,” BMJ Open 7, no. 9 (September 2017): e014509, https://doi.org/10.1136/bmjopen-2016-014509. ↩︎

19. Laurent Frossard, Silvia Conforto, und Oskar Aszmann, „Editorial: Bionische Gliedmaßenprothesen: Fortschritte in der klinischen und prothetischen Versorgung Leitartikel zum Forschungsthema Bionische Gliedmaßenprothesen; Titel in Englisch: Advances in Clinical and Prosthetic Care,“ Frontiers in Rehabilitation Sciences 3 (August 18, 2022). https://doi.org/10.3389/fresc.2022.950481. ↩︎

20. Nicola Rieke et al. “The Future of Digital Health with Federated Learning” npj Digital Medicine 3 (2020): article 119. ↩︎