Blindekuh mit medizinischen Daten – eine Risiko-Nutzen-Betrachtung

Der Schutz personenbezogener Daten ist ein hohes Gut – umso mehr, wenn es um Gesundheitsdaten, genetische oder biometrische Daten geht. Diese gehören zu den von der DSGVO als ‚besondere Kategorie‘ eingestuften personenbezogenen Daten.

Genau solche Daten werden dringend für medizinische Studien, das Training von KI-Systemen, beim Test von Medizinprodukten und als Grundlage für gesellschaftlich relevante, politische Entscheidungen benötigt.
Der Schlüssel zu einer erlaubten Nutzung ist in fast allen Fällen die Anonymisierung der benötigten Datensätze vor einer Weitergabe an bzw. Nutzung durch Dritte.

Ein Datensatz gilt als anonymisiert, wenn die darin enthaltenen Daten keiner natürlichen Person mehr zugeordnet werden können. Das erweist sich – nicht nur bei biometrischen und genetischen Daten – als nicht trivial. Bei der Anonymisierung eines Datensatzes muss man zudem Informationsverluste hinnehmen, die die Nutzungsmöglichkeiten stark einschränken können.

Ein anonymisierter Datensatz muss darum eine optimale Balance zwischen Datenschutz und Qualität der enthaltenen Daten bieten. Im Vortrag werden dazu klassische Ansätze der Datenanonymisierung und die moderne Herangehensweise der ‚Differential Privacy‘ vorgestellt. Anhand anschaulicher Beispiele zeigt der Vortragende, wie man das Risiko des Brechens einer Anonymisierung einstuft, wie man die Qualität und Nützlichkeit eines anonymisierten Datensatzes bewertet und wie man diese Bewertungen gegeneinander abwägt.


Was lernen die Zuhörer in dem Vortrag:

- einen Überblick über Konzepte der Datenanonymisierung
- Beispiele wie Datenlecks in anonymisierten Datensätzen entstehen
- einen Überblick über Ansätze zur Bewertung der Qualität & Nützlichkeit anonymisierter Datensätze
- eine erste Einführung in das Konzept der 'Differential Privacy'

Referent: Christian Alexander Graf, Qualitätssicherung & Statistik

Dipl.-Math. Christian Alexander Graf berät Unternehmen zu Teststrategien, Datenanalysen und Daten-Sicherheit.
Er besitzt langjährige Erfahrung in Verifikation, Validierung und Datenanalyse aus unterschiedlichen industriellen und wissenschaftlichen Feldern und hält Vorlesungen in Statistik und IT-Sicherheit u.a. an der DHBW in Mannheim.
Er ist Buchautor und hat etliche Fachartikel zu Themen rund um Qualitätssteuerung und Qualitätssicherung verfasst.

Key Facts

Themengebiet: Digitalisierung in der Medizintechnik

Zielgruppe: Entscheider, Studien-Verantwortliche, V&V-Verantwortliche, Projektleiter, Datenschutzbeauftragte

Anspruch: Einsteiger

Schlüsselwörter: Differential Privacy, Datenschutz, Datenlecks, Trainingsdaten, Testdaten

Datum und Uhrzeit: 11. Mai 2022, 17 Uhr 30 bis 18 Uhr 15

Raum: Wien/Athen

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