Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/233784 
Erscheinungsjahr: 
2021
Quellenangabe: 
[Journal:] DIW Wochenbericht [ISSN:] 1860-8787 [Volume:] 88 [Issue:] 13/14 [Publisher:] Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) [Place:] Berlin [Year:] 2021 [Pages:] 239-246
Verlag: 
Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), Berlin
Zusammenfassung: 
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.
Schlagwörter: 
antibiotic prescribing
prediction policy
administrative data
data combination
JEL: 
C10
C55
I11
I18
L38
O38
Q28
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Article

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