ANONY-MED

Rechtskonforme Nutzung von Gesundheitsdaten durch Anonymisierung

Ärztin vor Bildschirm
Die intelligente Nutzung von Daten wird zum entscheidenden Innovationstreiber und Wettbewerbsfaktor in verschiedenen Industriefeldern. © Adobe Stock / PhotoPlus+

Motivation

Gesundheitsdaten haben für Forschung und Entwicklung einen besonders hohen Wert, da aus ihnen gewonnene Informationen zu Verbesserungen in der Diagnose, Prognose, Behandlungsplanung und Therapie von Erkrankungen führen können. Hierbei stehen allerdings Datennutzung und Datenschutz in einem Konflikt. Viele medizinische Organisationen wie Krankenhäuser und Medizintechnikunternehmen erheben bereits Gesundheitsdaten in erheblichem Umfang. Jedoch ist deren Speicherung, Nutzung und Weitergabe für Forschungszwecke und zu Produktverbesserungen aktuell aufgrund von Datenschutzbedenken nur stark eingeschränkt möglich. Es gibt zum aktuellen Zeitpunkt keine anerkannte rechtlich und ethisch geprüfte Methode, um Daten für die medizinische Forschung in ausreichendem Maße bereitzustellen. Derzeit muss auf speziell erhobene Datenbestände zurückgegriffen werden, die aber die Heterogenität von vielen wichtigen Erkrankungen nur sehr begrenzt abdecken. Eine breite Verfügbarkeit anonymisierter Daten kann dieses Problem lösen.

Ziele und Vorgehen

Das Forschungsvorhaben „Anonymisierte Daten für die digitalisierte Medizin der Zukunft (ANONY-MED)“ zielt darauf ab, einen einheitlichen Werkzeugkasten mit Methoden für die Anonymisierung von unterschiedlichen medizinischen Daten zu entwickeln. Die darin enthaltenen Privacy-Metriken sollen es ermöglichen, Daten rechtskonform an Dritte weitergeben und in der Folge für innovative Produkte und Serviceangebote nutzen zu können. Zwecks Anonymisierung setzen die Forschenden zum einen die Technik der künstlichen Datenerzeugung mit generativen Modellen ein. Zum anderen werden die generierten Daten mittels homomorpher Verschlüsselung (Homomorphic Encryption − HE) einer datenschutzkonformen Analyse unterzogen. Beide Verfahren ergänzen sich gut, weil sie spezifische Vorteile mit sich bringen. Während sich die mittels der ersten Methode generierten Daten besonders gut dafür eignen, auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Modelle zur Diagnostik zu trainieren, hilft HE, wenn eine Anonymisierung der Daten die Genauigkeit der Analysen beeinträchtigt. Um nachzuweisen, dass der kombinierte Ansatz des Vorhabens funktioniert, evaluieren die Forschenden ihn in drei Anwendungsfällen aus radiologischer Befundung, Kardiologie und Schlaganfalltherapie. Dadurch soll gezeigt werden, dass in hochrelevanten medizinischen Fachgebieten mittels innovativer Methoden ein datenbasierter technologischer Fortschritt möglich ist.

Innovationen und Perspektiven

Die Hauptinnovation des Forschungsvorhabens besteht darin, durch neuartige Anonymisierungsverfahren rechtskonforme Daten zu erzeugen, die so korrekt und exakt sind, dass sie sich für statistische Analysen und KI-Modelle eignen. Dank der Forschungsergebnisse werden bessere Prognosen, Diagnosen und Therapien von Krankheiten möglich, ohne die Privatsphäre von Menschen zu gefährden. Der Einsatz von datenbasierten Erkenntnissen in der medizinischen Forschung wiederum bewirkt wissenschaftlichen Fortschritt, wovon auch die gesellschaftliche Entwicklung insgesamt profitiert. Darüber hinaus können die entwickelten Methoden perspektivisch auch in anderen Anwendungsgebieten eingesetzt werden, um sensible Datenbestände rechtskonform zu nutzen.