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Forschung mit Gesundheitsdaten Leitfaden zeigt Fallbeispiele zum Datenschutz

Von Nicola Hauptmann 2 min Lesedauer

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Deutsche Gesellschaft für Innere Medizin (DGIM) e.V.

Die DGIM und der Hessische Datenschutzbeauftragte haben gemeinsam einen Leitfaden zum Datenschutz in der medizinischen Forschung erarbeitet. Das Besondere: Das Vorgehen wird anhand konkreter Fallbeispiele beschrieben. Der Leitfaden ist als „Living Document“ angelegt, Fallschilderungen für weitere Untersuchungen sind ausdrücklich erwünscht.

Können Patienten anhand endoskopischer Bilder re-identifiziert werden? Das ist eine der Fragen, die der Leitfaden von DGIM und HBDI beantwortet. (Bild: © s4svisuals - stock.adobe.com)
Können Patienten anhand endoskopischer Bilder re-identifiziert werden? Das ist eine der Fragen, die der Leitfaden von DGIM und HBDI beantwortet.
(Bild: © s4svisuals - stock.adobe.com)

Datenschutz für Gesundheitsdaten ist unerlässlich, aber welche Vorgaben im konkreten Forschungs- oder Nutzungsfall anzuwenden sind, das ist oft unklar. Braucht es eine Einwilligung? Wie werden die Daten anonymisiert und wie können sie mit anderen Einrichtungen geteilt werden? „Forschende müssen eine große Vielfalt datenschutzrechtlicher Normen beachten, die unterschiedliche Datenschutzbehörden nicht immer einheitlich auslegen“, verdeutlicht Professor Dr. med. Georg Ertl. Der Facharzt für Innere Medizin und Kardiologie am Uniklinikum Würzburg ist zugleich Generalsekretär der Deutschen Gesellschaft für Innere Medizin e. V. (DGIM) – und die DGIM hat einen Weg gefunden, Forschende in Datenschutzfragen praxisnah zu unterstützen. Hilfe kam vom Hessischen Beauftragten für Datenschutz und Informationsfreiheit (HBDI), Professor Dr. iur. Alexander Roßnagel. Beide Organisationen waren sich einig, dass Fachwelt und medizinisch-wissenschaftliche Öffentlichkeit von konkreten Handreichungen profitieren würden.

Im Ergebnis des Dialogs haben sie jetzt einen Leitfaden „Datenschutz in der medizinischen Forschung“ veröffentlicht. Darin wird anhand konkreter Anwendungsfällen genau erklärt, welche Fragestellungen sich ergeben, welche Datenschutzprinzipien gelten und wie sie umzusetzen sind. Diskutiert wird unter anderem der Einsatz datenschutzfreundlicher Technologien – Privacy Enhancing Technologies (PET) – wie Schwarmlernen und föderiertes Lernen für den Austausch und die Zusammenführung von Daten im Rahmen von Forschungskooperationen.

„Datenschutz und Forschung stehen nicht im Widerspruch – wenn klar ist, wie die Regeln anzuwenden sind. Der Leitfaden liefert Bausteine für die notwendige Orientierung“, erklärt Professor Roßnagel.

Leitfaden als "Living Document"

Die bisherigen Fallbeispiele umfassen:

  • Training eines Modells künstlicher Intelligenz (KI) zur Unterstützung eines kontinuierlichen Monitorings von Qualitätsparametern und zur Erstellung von Befunden in der Darmkrebsvorsorge,
  • KI-Anwendungen in der Pathologie,
  • Entwicklung einer KI zur Vorhersage der Mortalität bei Intensivpatienten sowie
  • die Abgrenzung von Qualitätssicherung und Forschung.

Und das ist nur der Anfang – der Leitfaden ist als „Living Document“ gedacht. Die DGIM lädt Forschende ausdrücklich dazu ein, offene Fragen aus ihren Projekten einzubringen. Diese sollen dann gemeinsam mit dem HBDI geprüft und in den Leitfaden mit aufgenommen werden.

Den Leitfaden und ein Formular für die Fallschilderungen finden Interessierte auf der DGIM-Website.

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