Personalisierte Medizin

In der personalisierten Medizin (; auch individualisierte Medizin oder Präzisionsmedizin<ref>Peter Leiner: Präzisionsmedizin: Zukunft der Krebsmedizin. In: Ärzte Zeitung. Abgerufen am 30. Juli 2019. </ref>) soll jeder Patient unter weitgehender Einbeziehung individueller Gegebenheiten, über die funktionale Krankheitsdiagnose hinaus, behandelt werden. Das schließt auch das fortlaufende Anpassen der Therapie an den Gesundungsfortschritt ein. Für eine breite effektive Fortentwicklung der personalisierten Medizin ist ein Ausbau zahlreicher Aspekte der digitalen Medizin förderlich bzw. notwendig.

Liegt der Personalisierung einer Behandlung die diagnostische Analyse des genetischen Codes oder der proteomischen Struktur zugrunde, spricht man in diesem Fall auch von molekular-gesteuerter Therapie<ref>CUPISCO-Studie – zielgerichtete Therapie beim CUP-Syndrom. In: journalonko.de. Abgerufen am 1. Februar 2019. </ref><ref>Roland Walter, Burkhard Rauhut: Horizonte: Die RWTH Aachen auf dem Weg ins 21. Jahrhundert. Springer-Verlag, 2013, ISBN 978-3-642-60242-9 (google.de). </ref> (;<ref>Martin Goetz, Raja Atreya: Molecular imaging in gastroenterology. In: Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology. Band 10, Nr. 12, Dezember 2013, ISSN 1759-5053, S. 704–712, doi:10.1038/nrgastro.2013.125 (nature.com). </ref><ref>Gooitzen M. van Dam, Samuel Achilefu, Eben L. Rosenthal, Brian W. Pogue: Perspective review of what is needed for molecular-specific fluorescence-guided surgery. In: Journal of Biomedical Optics. Band 23, Nr. 10, 2018, ISSN 1083-3668, S. 100601, doi:10.1117/1.JBO.23.10.100601, PMID 30291698, PMC 6210787 (freier Volltext) – (spiedigitallibrary.org). </ref> seltener: gengesteuerte Therapie<ref>Isabel Klusman, Effy Vayena: Personalisierte Medizin: Hoffnung oder leeres Versprechen? vdf Hochschulverlag, 2016, ISBN 978-3-7281-3575-9 (google.de). </ref>).

Im Bereich der Psychotherapie wird statt von Personalisierung eher von Individualisierung oder Personenzentrierung gesprochen.<ref>E.-L. Brakemeier, S. C. Herpertz: Innovative Psychotherapieforschung: auf dem Weg zu einer evidenz- und prozessbasierten individualisierten und modularen Psychotherapie. In: Der Nervenarzt. Band 90, Nr. 11, 1. November 2019, ISSN 1433-0407, S. 1125–1134, doi:10.1007/s00115-019-00808-9. </ref>

Begriffsverwendung

Verwendet wird der Begriff vor allem für eine maßgeschneiderte Pharmakotherapie, welche zusätzlich zum speziellen Krankheitsbild die individuelle physiologische Konstitution und geschlechtsspezifische Wirkeigenschaften von Medikamenten berücksichtigt.

Diese Verwendung des Begriffs „personalisierte/individualisierte Medizin“ in der eingeschränkten, biologischen Deutung wird allerdings kontrovers gesehen. Die Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (BZgA) hebt in ihren Leitbegriffen hervor, dass der Begriff „personalisierte Medizin“ in seinem Bedeutungskontext insofern irreführend sei, „als die personale Seite des Menschen, also seine Fähigkeit zur Reflexion und Selbstbestimmung, zunächst gar nicht gemeint ist, sondern auf fundamentale biologische Strukturen und Prozesse abgehoben wird.“<ref>Alf Trojan, Joseph Kuhn: Prädiktive Medizin und individualisierte Medizin. Leitbegriffe der Gesundheitsförderung; Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung.</ref> Der Medizinethiker Urban Wiesing kritisiert: „Personale Eigenschaften manifestieren sich nicht auf molekularer, sondern auf personaler Ebene.“<ref>Zitiert nach: Walter Pytlik: Die personalisierte Medizin kommt aus den Startblöcken. Biotech / Life Sciences Portal Baden-Württemberg, 7. Februar 2011.</ref> Heiner Raspe vom Zentrum für Bevölkerungsmedizin und Versorgungsforschung (ZBV) der Universität zu Lübeck wirft der Verwendung des Begriffs „personalisierte Medizin“ im Sinne der pharmakogenomisch basierten Therapie Einseitigkeit vor; so gebe es neben den „Biomarkern“ auch „Psychomarker“ und „Soziomarker“, die ebenso Beachtung in der Wahl der medizinischen Therapie verdienten, wie ausgewählte Beispiele zeigten.<ref>Heiner Raspe: Personalisierte Medizin – Ende der Solidarität? Personalisierte Medizin – der Patient als Nutznießer oder Opfer? (Memento des Vorlage:IconExternal vom 22. August 2012 im Internet Archive) Datei:Pictogram voting info.svg Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.ethikrat.org Jahrestagung des Ethikrats, 24. Mai 2012.</ref> Der Ausschuss für Bildung, Forschung und Technikfolgeabschätzung (TAB) des Bundestages schlägt den Begriff „stratifizierte Medizin“<ref>Stratifizierte Medizin. Stiftung Personalisierte Medizin.</ref> vor,<ref name="tab">Individualisierte Medizin und Gesundheitssystem. tab-beim-bundestag.de, TAB-Arbeitsbericht Nr. 126, 2008.</ref> der in der internationalen Literatur (stratified medicine) zunehmend verwendet wird.<ref>Simone Ernst: Personalisierte Medizin: Patienten auf Irrwegen. (Memento des Vorlage:IconExternal vom 14. Januar 2014 im Internet Archive) Datei:Pictogram voting info.svg Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.medica.de MEDICA.de, 2. Juli 2012.</ref>

Über die stratifizierte Medizin hinaus lassen sich mit dem Begriff der „personalisierten Medizin“ auch Therapien mit individuellen Prothesen und Implantaten sowie Therapieansätze mit autologen (körpereigenen) Zellen („therapeutische Unikate“) beschreiben.<ref name="tab" />

Praktische Anwendung

Der Einfluss des Genoms auf die Wirkung von Arzneimitteln ist Forschungsgegenstand der Pharmakogenomik. In komplexen Therapien werden individuelle molekularbiologische Konstellationen berücksichtigt, die mit modernen Biomarkern ermittelt werden können und unter denen die genetische Ausstattung (Genom) des Patienten oder seines Tumors eine besondere Rolle spielt.<ref>Sebastian Schleidgen et al.: What is Personalized Medicine. In: BMC Medical Ethics, 2013, 14/55.</ref><ref>Theo Dingermann: Der Wert von Biomarkern. In: Pharmazeutische Zeitung, 20/2012.</ref><ref name="forum-bioethik">Die Medizin nimmt’s persönlich – Möglichkeiten und Grenzen der Individualisierung von Diagnose und Therapie. (Memento des Vorlage:IconExternal vom 23. Juli 2012 im Internet Archive) Datei:Pictogram voting info.svg Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.ethikrat.org ethikrat.org, Forum Bioethik, 24. Juni 2009.</ref><ref>Eva Richter Kuhlmann: Personalisierte Medizin: Erst am Anfang des Weges. In: Deutsches Ärzteblatt, 2012, 109(25), S. A-1305.</ref><ref>Werner Bartens: Personalisierte Medizin – Die Mogelpackung. In: Süddeutsche Zeitung, 19. Juli 2011.</ref>

Die Biomarkerdiagnostik umfasst nicht nur das Auslesen des genetischen Codes, sondern alle Möglichkeiten zur Charakterisierung individueller Besonderheiten. Auf molekularer Ebene sind dies die diagnostischen Analysen der genomischen DNA, der mRNA und der Proteine. Eine beachtliche Herausforderung der personalisierten Medizin stellt heute noch die Analyse der gewonnenen diagnostischen Daten dar. So erfordern z. B. genetische Daten – gewonnen aus Verfahren wie dem Next-Generation Sequencing – rechenaufwendige Datenverarbeitungsschritte, bevor die eigentliche Analyse der Daten erfolgen kann.<ref>Motivation. Analyze Genomes, abgerufen am 17. Mai 2014. </ref> Um hierbei künftig auf passende Werkzeuge zurückgreifen zu können, ist die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Experten aus verschiedenen Gebieten erforderlich: Medizinern, klinischen Onkologen, Biologen, Softwareingenieuren.

In ihrer Stellungnahme „Präzisionsmedizin – Bewertung unter medizinisch-wissenschaftlichen und ökonomischen Gesichtspunkten“<ref>Stellungnahme Präzisionsmedizin. (PDF; 0,3 MB) Bundesärztekammer; abgerufen am 31. Juli 2020.</ref> beschreibt die Bundesärztekammer anhand klinisch erprobter Beispiele, welche neuen Behandlungs- und Heilungsmöglichkeiten die Präzisionsmedizin heute schon bietet, u. a. in der zielgerichteten Krebstherapie, immunonkologischen Therapie, Pneumologie und Neuropädiatrie. Auch die Kritik an teilweise hohen Therapiekosten greift die Stellungnahme auf. Sie stellt fest, dass die mit der Präzisionsmedizin verbundenen finanziellen Belastungen zumindest aktuell die Finanzierbarkeit des Gesundheitssystems nicht in Frage stellen. Dennoch wird gefordert, Kosten und Nutzen präzisionsmedizinischer Therapien in Einklang zu bringen.

Krebsbehandlung

Therapeutisch bedeutsam ist die „personalisierte Medizin“ aktuell zunächst in der Onkologie<ref>In Deutschland zugelassene Arzneimittel für die personalisierte Medizin. Verband Forschender Arzneimittelhersteller, Übersicht.</ref> Ein Beispiel ist die Behandlung des metastasierten Melanoms. Bei gut der Hälfte der Melanompatienten führt eine Überaktivität des BRAF-Proteins zum Zellwachstum (Tumoren). Durch die Einführung eines entsprechenden Mutationstests kann bereits im Vorfeld erkannt werden, ob die Patienten auf eine entsprechende Therapie ansprechen. Zusätzlich können funktionale Analysen die Aktivitäten von Enzymen bis hin zu Antworten von Zellen identifizieren.

Nach Ausschöpfung der leitliniengerechten Behandlung, das heißt für Krebspatienten ohne erfolgversprechende standardisierte Therapieoptionen oder mit seltenen Tumorerkrankungen, kann zudem nach einem Molekularen Tumorboard versucht werden, auf Basis von molekulargenetischen Befunden ein individuelles Therapiekonzept zu erarbeiten.<ref>Molekulares Tumorboard. uniklinik-freiburg.de; abgerufen am 23. November 2022.
Molekulares Tumorboard. ukaachen.de; abgerufen am 23. November 2022.</ref>

Seltene Erkrankungen

Zunehmend hohe diagnostische Relevanz hat mit Stand Ende 2024 die „personalisierte Medizin“ zudem für den Bereich der Seltenen Krankheiten: Mit dem „Modellvorhaben zur umfassenden Diagnostik und Therapiefindung mittels Genomsequenzierung bei seltenen und onkologischen Erkrankungen“ gemäß § 64e SGB V, dessen praktische Anwendung im zweiten Halbjahr 2024 gestartet ist, werden erstmals hochspezialisierte Diagnostikverfahren für seltene Erkrankungen als Krankenhausleistungen für die an diesem Modellvorhaben beteiligten Krankenhäuser abrechnungsfähig.<ref>Informationen des Bundesinstituts für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) zum Modellvorhaben. genom.de, abgerufen am 1. Dezember 2024. </ref><ref>Modellvorhaben Genomsequenzierung. BfArM; abgerufen am 1. Dezember 2024.</ref>

Modell des digitalen Zwillings in der Medizin

In der personalisierten Medizin findet die Nutzung der Idee des digitale Zwillings zunehmend Verbreitung in Form eines Abbilds eines Patienten.<ref>Digitaler Zwilling in der Medizin: Revolution im Gesundheitswesen? In: bundesdruckerei.de. Abgerufen am 6. Dezember 2024. </ref><ref>Digitale Patientenzwillinge sollen Diagnose und Therapie verbessern. (PDF) iese.fraunhofer.de, abgerufen am 6. Dezember 2024. </ref> Es lassen sich dabei zwei Ansätze / Herangehensweisen unterscheiden.

Wachsende Bedeutung von maschinellem Lernen in der Personalisierten Medizin

In der Medizin und im Besonderen auch in der Personalisierten Medizin hat Maschinelles Lernen, auch als KI bezeichnet, einen deutlich zunehmenden Einfluss. Allerdings können aus erkenntnistheoretischer Sicht datengesteuerte Vorhersagemodelle mit maschinellem Lernen keine kausalen Schlussfolgerungen liefern, sondern nur statistische Korrelationen aufzeigen.<ref>Jack Wilkinson et al.: Time to reality check the promises of machine learning-powered precision medicine. In: Lancet Digital Health, 2020; doi:10.1016/S2589-7500(20)30200-4</ref>

Kritik

In einem herkömmlich ausgestatteten Klinikum obliegt es weitgehend dem behandelnden Arzt, das Ausführen des speziellen Therapieansatzes durch die beteiligten Fachpfleger zu steuern und zu überwachen, ohne dass es dazu eine hinreichende informationstechnische Unterstützung gibt. Es ist zu erwarten, dass die theoretisch möglichen verbesserten Ergebnisse einer personalisierten Medizin wegen schwerer organisatorischer Mängel in der mitlaufenden Ablaufsteuerung nicht erreicht werden.<ref>Individualisierte Medizin. (PDF; 2,0 MB) Technischer Arbeitsbereich TAB 126 des Deutschen Bundestages zur Technikfolgenabschätzung, Juni 2008; S. 21: Zusammenfassung und S. 49: Visionen.</ref>

Verbesserungen in der retrospektiven medizinischen Dokumentation allein werden dieses verstärkt aufkommende Problem beim Umsetzen der Methoden in der klinischen Routine jenseits der besonderen Maßnahmen in klinischen Studien nicht lösen. Die Definition neuer formaler Kontrollanforderungen der öffentlichen Kontrollinstanzen trägt zum Lösen dieses Problems nichts bei. Vielmehr bedarf es einer besseren mobilen Verfügbarkeit der Information über anstehende Verrichtungen.<ref>Koordination und Qualität im Gesundheitswesen. htwsaar.de</ref><ref>Zeitgemäßes Pflegeprozess-Management braucht IT-Unterstützung. (Memento des Vorlage:IconExternal vom 14. Juli 2014 im Internet Archive; PDF) Datei:Pictogram voting info.svg Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/intl.welchallyn.com welchallyn.com</ref><ref>Management der latenten Hypothyreose. arztundpraxis.at</ref>

„Die Entwicklung einer wirklich individualisierten Medizin steht erst am Anfang. Es sind noch erhebliche Bemühungen der Grundlagenforschung notwendig, um die mit dem Begriff der individualisierten Medizin verbundenen Erwartungen einzulösen.“ So lautet das Resümee eines Forums der Leibniz-Sozietät der Wissenschaften zu Berlin gemeinsam mit dem Leibniz-Forschungsinstitut für Molekulare Pharmakologie im März 2016.<ref>Peter Oehme, Silke Oßwald: Bericht zu dem Leibniz-Forum „Möglichkeiten, Grenzen und Perspektiven der individualisierten Medizin – am Beispiel der Onkologie“. März 2016. leibnizsozietaet.de</ref>

Gesellschaftliche, ethische und regulatorische Aspekte

CAD-Systeme

Der zunehmende Einsatz computerassistierter Detektions- und Diagnosesysteme in der Medizin wirft neben medizinischen Vorteilen auch gesellschaftliche und ethische Fragestellungen auf. Insbesondere die Rolle von CAD-Systemen als Entscheidungsunterstützung und die damit verbundene Verantwortungszuweisung sind Gegenstand wissenschaftlicher und öffentlicher Debatten. Trotz teils hoher diagnostischer Leistungsfähigkeit verbleibt die rechtliche Verantwortung für Diagnosen und Therapieentscheidungen beim behandelnden Arzt, was Fragen nach Haftung und Vertrauensverhältnissen zwischen Mensch und Maschine aufwirft.<ref>Andre Esteva, Katherine Chou, Serena Yeung, Nikhil Naik, Ali Madani, Ali Mottaghi, Yun Liu, Eric Topol, Jeff Dean, Richard Socher: Deep learning-enabled medical computer vision. In: npj Digital Medicine. Band 4, Nr. 1, 8. Januar 2021, ISSN 2398-6352, S. 5, doi:10.1038/s41746-020-00376-2, PMID 33420381, PMC 7794558 (freier Volltext) – (nature.com [abgerufen am 31. Dezember 2025]). </ref><ref name=":0">Florian Michael Englich: KI-Systeme zur Unterstützung ärztlicher Entscheidungen: eine ethische Bewertung. Hrsg.: Medizinischen Fakultät der Ludwig-Maximilians-Universität München. 2025. </ref><ref>Thomas Schmidt, Eva Bräth, Birgit Obermeier (Redaktion): Prävention, Diagnose, Therapie: Lernende Systeme im Gesundheitswesen – Grundlagen, Anwendungsszenarien und Gestaltungsoptionen. Hrsg.: Plattform Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz (c/o acatech). acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e. V., München Juni 2019. </ref>

Kritisch diskutiert werden zudem mögliche Verzerrungen (Bias) in den zugrunde liegenden Trainingsdaten, die zu systematischen Fehlbewertungen bestimmter Bevölkerungsgruppen führen können. Studien zeigen, dass Algorithmen, die überwiegend mit Daten aus bestimmten Regionen oder Bevölkerungsgruppen trainiert wurden, in anderen Kontexten an Genauigkeit verlieren können. Dies kann bestehende gesundheitliche Ungleichheiten potenziell verstärken.<ref name=":0" /><ref>Xiaoxuan Liu, Livia Faes, Aditya U. Kale, Siegfried K. Wagner, Dun Jack Fu, Alice Bruynseels, Thushika Mahendiran, Gabriella Moraes, Mohith Shamdas, Christoph Kern, Joseph R. Ledsam, Martin K. Schmid, Konstantinos Balaskas, Eric J. Topol, Lucas M. Bachmann, Pearse A. Keane, Alastair K. Denniston: A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. In: The Lancet Digital Health. Band 1, Nr. 6, 1. Oktober 2019, ISSN 2589-7500, S. e271–e297, doi:10.1016/S2589-7500(19)30123-2, PMID 33323251 (thelancet.com [abgerufen am 31. Dezember 2025]). </ref><ref>Robert Challen, Joshua Denny, Martin Pitt, Luke Gompels, Tom Edwards, Krasimira Tsaneva-Atanasova: Artificial intelligence, bias and clinical safety. In: BMJ Quality & Safety. Band 28, Nr. 3, 1. März 2019, ISSN 2044-5415, S. 231–237, doi:10.1136/bmjqs-2018-008370, PMID 30636200, PMC 6560460 (freier Volltext) – (bmj.com [abgerufen am 31. Dezember 2025]). </ref>

Auf regulatorischer Ebene unterliegen CAD-Systeme in der Europäischen Union der Medizinprodukteverordnung (MDR), die Anforderungen an Sicherheit, klinische Bewertung und Transparenz stellt. Mit dem wachsenden Einsatz von auf Deep Learning basierenden Systemen werden zudem Forderungen nach besserer Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungen („Erklärbarkeit“) laut. Die gesellschaftliche Akzeptanz computerassistierter Diagnosesysteme hängt daher nicht nur von ihrer technischen Leistungsfähigkeit, sondern auch von transparenter Regulierung, Qualitätssicherung und klaren Verantwortlichkeiten ab.<ref>Susanne Beck, Michelle Faber, Simon Gerndt: Rechtliche Aspekte des Einsatzes von KI und Robotik in Medizin und Pflege. In: Ethik in der Medizin. Band 35, Nr. 2, 1. Juni 2023, ISSN 1437-1618, S. 247–263, doi:10.1007/s00481-023-00763-9. </ref><ref>Saoudi CE Nouis, Victoria Uren, Srushti Jariwala: Evaluating accountability, transparency, and bias in AI-assisted healthcare decision- making: a qualitative study of healthcare professionals’ perspectives in the UK. In: BMC Medical Ethics. Band 26, Nr. 1, 8. Juli 2025, ISSN 1472-6939, S. 89, doi:10.1186/s12910-025-01243-z, PMID 40629303, PMC 12235780 (freier Volltext). </ref>

Datenschutz und Privatsphäre

Die personalisierte Medizin basiert auf der Sammlung und Analyse umfangreicher personenbezogener Daten, einschließlich genetischer Informationen, die als besonders schutzbedürftig gelten. Diese Daten ermöglichen präzise Diagnosen und Therapien, bergen jedoch Risiken für die Privatsphäre und informationelle Selbstbestimmung der Betroffenen. Laut der Schweizerischen Akademie der Medizinischen Wissenschaften (SAMW) besteht die Gefahr von Diskriminierung und Stigmatisierung, da genetische Daten unveränderlich sind und Auswirkungen auf Familienmitglieder haben können. Ethische Leitlinien fordern daher eine ausgewogene Abwägung zwischen medizinischem Nutzen und Datenschutz.<ref>SAMW. Archiviert vom Vorlage:IconExternal am 16. September 2024; abgerufen am 2. Januar 2026. </ref>

Ein zentraler Aspekt ist die informierte Einwilligung (Informed Consent), die sicherstellen soll, dass Patienten über die Nutzung ihrer Daten, mögliche Risiken und das Recht auf „Nichtwissen“ (z. B. bei inzidentellen Befunden) aufgeklärt werden. Das Bundesgesetz über genetische Untersuchungen beim Menschen (GUMG) in der Schweiz und die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) regeln dies, indem sie explizite Zustimmung und Datensicherheitsmaßnahmen vorschreiben. Herausforderungen ergeben sich aus der Sekundärnutzung von Daten für Forschung, wo Anonymisierung oder Pseudonymisierung gefordert ist, um Missbrauch zu verhindern. Studien zeigen, dass unzureichende Gesundheitskompetenz (Health Literacy) die Einwilligung erschweren kann, was zu ethischen Konflikten führt.<ref>Ethik in der digitalen Medizin: Datenschutz & KI-Aspekte. Abgerufen am 2. Januar 2026 (). </ref>

In der Technikfolgenabschätzung wird diskutiert, ob der Einsatz von Big Data und KI in der personalisierten Medizin gesellschaftliche Ungleichheiten verstärkt. Hohe Kosten und begrenzter Zugang könnten vulnerable Gruppen benachteiligen, während internationale Datentransfers zusätzliche Risiken bergen. Empfehlungen umfassen die Förderung von Transparenz, regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und interdisziplinäre Ethikkommissionen, um Vertrauen aufzubauen.<ref>Irene Dankwa-Mullan: Health Equity and Ethical Considerations in Using Artificial Intelligence in Public Health and Medicine. In: Preventing Chronic Disease. Band 21, 2024, ISSN 1545-1151, doi:10.5888/pcd21.240245 (cdc.gov [abgerufen am 2. Januar 2026]). </ref><ref>Health and AI: Advancing responsible and ethical AI for all communities. In: Brookings. Abgerufen am 2. Januar 2026 (). </ref>

Siehe auch

• Österreichische Plattform für Personalisierte Medizin (ÖPPM)
• Digitale Medizin
• Künstliche Intelligenz in der Medizin
• Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF)

Literatur

• Personalisierte Medizin – heute schon die Medizin von morgen (PDF; 1,7 MB) Informationsbroschüre, Hrsg.: Zeitbild Verlag und Agentur für Kommunikation GmbH, erstellt in Zusammenarbeit mit dem Verband der forschenden Pharmaunternehmen, September 2011.

Weblinks

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Commons: Personalisierte Medizin – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien

• European Association for Predictive, Preventive and Personalised Medicine
• Österreichische Plattform für Personalisierte Medizin
• Personalisierte Medizin. Bundesministerium für Bildung und Forschung (Deutschland).
• genomDE – Nationale Strategie für Genommedizin. Bundesministerium für Gesundheit (Deutschland)
• Deutsches Netzwerk für Personalisierte Medizin (DNPM) – eine Kooperation von 26 Universitätskliniken in Deutschland.

Rundfunkberichte

• Joachim Budde: Mit Viren gegen Krebs – Ziemlich fiese Freunde. Deutschlandfunk – „Wissenschaft im Brennpunkt“, 14. Juni 2015.
• Dagmar Röhrlich: Medizin – Neue Medikamente: Hoffnungsträger und Preistreiber. Deutschlandfunk – „Hintergrund“, 28. August 2018.
• Scobel – Medizin nach Maß. 3sat, Sendung über personalisierte Medizin, 12. November 2020.

Einzelnachweise

<references />