Document ID: /curiavista/filtered/00000_business.jsonl.gz/240216

<h2>SubmittedText<h2><p>Der Bundesrat wird beauftragt, im Zuge der Digitalisierungsbestrebungen eine kohärente "Data Literacy"-Strategie (Datenkompetenz-Strategie) ausarbeiten und implementieren zu lassen. Konkret sollen im Rahmen eines Projekts Daten erhoben und miteinander verknüpft werden, um so wiederum die im Rahmen der Covidpandemie gemachten Erfahrungen und die Auswirkungen verschiedener therapeutischer Ansätze - insbesondere im ambulanten Bereich - zusammenzutragen und zu evaluieren.</p><p>Zu diesem Zweck wird der Bundesrat beauftragt, dafür zu sorgen, dass das Bundesamt für Gesundheit (BAG) und das Bundesamt für Statistik (BFS) in Zusammenarbeit mit den Partnerberufsverbänden wie FMH, kantonalen Ärztegesellschaften, kompetenten Statistikerinnen und Statistikern, Data-Literacy-Fachpersonen und der Schweizer Akademie der Wissenschaften geeignete, data-literacy-basierte Methodologien und Konzepte erarbeiten. Diese sollen festlegen, welche Daten und Erfahrungen in welcher Form zu erheben sind, um die zur Bewältigung einer Pandemie nützlichen Informationen sinnvoll und verständlich veröffentlichen zu können.</p><h2>FederalCouncilResponseText<h2><p>Als Kompetenzzentrum für die Bundesstatistik nutzt das Bundesamt für Statistik (BFS) Administrativdaten aus unterschiedlichsten Quellen. Dabei wendet es seit vielen Jahren ein kritisches und bereichsübergreifendes Datenmanagement an ("Data Literacy"). Das BFS stellt für die Mehrfachnutzung von Daten Basisdienste zur Verfügung (z.B. die Interoperabilitätsplattform), die von allen Verwaltungsstellen des Bundes genutzt werden können und die ebenfalls den Gesundheitsbereich betreffen. Dabei arbeitet es eng mit seinen Partnern zusammen, u.a. mit der Bundeskanzlei (Bereich Digitale Transformation und IKT-Lenkung) und der Digitalen Verwaltung Schweiz, die die dazu notwendigen allgemeinen Grundlagen in den Bereichen Architektur, Governance, Sourcing, Zusammenarbeit usw. schaffen, sowie mit dem Bundesamt für Informatik, das die technischen Plattformen zur Verfügung stellt.</p><p>Statistical Literacy und Data Literacy werden dabei auch im Kontext des Gesundheitswesens adressiert. So hat der Bundesrat im Rahmen des Berichts "Verbesserung des Datenmanagements im Gesundheitsbereich" das EDI am 12. Januar 2022 beauftragt, gemeinsam mit dem VBS und dem EFD die Weiterentwicklung der Data-Science-Kompetenz und die notwendige Datenauswertungsinfrastruktur für die Analyse der Daten im Gesundheitswesen zu prüfen. Die Ergebnisse dieser Arbeiten werden dem Bundesrat noch im Jahr 2022 zur Kenntnis gebracht.</p><p>Die laufenden Analysen werden darüber hinaus ergänzt mit dem Bericht zum Po. Humbel 15.4225 "Bessere Nutzung von Gesundheitsdaten für eine qualitativ hochstehende und effiziente Gesundheitsversorgung", dessen Schlussfolgerungen dem Bundesrat ebenfalls bis Ende 2022 vorgelegt werden.</p><p>Schliesslich hat der Bundesrat bereits in der Antwort auf die Ip. Rieder 20.4173 vom 24. September 2020 "Nationale Datenkompetenzkampagne. Datenkompetenz (Data Literacy) ist gefragt" die Aktivitäten hinsichtlich der Förderung einer Nationalen Datenkompetenz (Data Literacy) aufgezeigt. Dazu gehört beispielsweise das Projekt "Stärkung von Digital Skills in der Lehre" von swissuniversities.</p><p>Überdies hat der Schweizerische Nationalfonds das Nationale Forschungsprogramm "Covid-19 in der Gesellschaft" (NFP 80) ausgeschrieben. Für dieses Programm stehen insgesamt 14 Millionen Franken zur Verfügung, um im Hinblick auf eine proaktive Handhabung zukünftiger Pandemien verallgemeinerbare Erkenntnisse aus der Covid-19-Pandemie zu gewinnen.</p><p>Der Bundesrat teilt das Anliegen zum Bedürfnis der digitalen Transformation im Gesundheitswesen. Da es aber wie erwähnt bereits viele Massnahmen und Aktivitäten gibt, die in diese Richtung gehen und das Grundanliegen der Motion abdecken, erachtet es der Bundesrat nicht als notwendig, zusätzliche Data-Literacy-basierte Methodologien und Konzepte auszuarbeiten.</p>  Der Bundesrat beantragt die Ablehnung der Motion.