AVATAR – Anonymisierung persönlicher Gesundheitsdaten durch Erzeugung digitaler Avatare

Ziel des Clusterprojekts AVATAR ist die Erforschung von neuen Konzepten für den datenschutzkonformen Austausch und die Analyse persönlicher Gesundheitsdaten durch dieErzeugung von »Avataren«, also einem digitalen Datensatz, der einen Patienten oder eine Patientin repräsentiert. Vertrauliche Daten (z. B. von Patientinnen und Patienten) können auf diese Weise pseudonymisiert bzw. anonymisiert für die Analyse sowie zur Anwendung in der biomedizinische Forschung zugänglich gemacht werden.

Im Kompetenzcluster AVATAR soll damit das Spannungsfeld zwischen der praxistauglichen Nutzung der Daten und den Anforderungen an den Datenschutz durch einen neuen Anonymisierungsansatz aufgelöst werden. Dabei werden alle erhobenen Daten, die zum Beispiel aus Studien, der ärztlichen Versorgung, von Fitness- und Gesundheitsanwendungen kommen können, in einen Datenpool eingespeist. Auf Anfrage werden daraus anschließend Daten mit den erforderlichen Merkmalen entnommen und digitale Avatare erzeugt, die als künstliche Personen basierend auf realen Daten dienen. Der Vorteil: Es lassen sich keine Rückschlüsse mehr auf die realen Datenspenderinnen und -spender ziehen und es gibt erstmals eine praxistaugliche Nutzungsperspektive für die Vielzahl vorhandener Daten.

Aufgabenbereich des Fraunhofer IDMT

Das Fraunhofer IDMT konzipiert und entwickelt im Projekt Lösungen für technischen Datenschutz auf Basis so genannter Privacy Enhancement Technologies (PET) wie Datenanonymisierung und -pseudonymisierung, Differential Privacy oder Secure Federated Learning zur anwendungsspezifischen Verarbeitung von medizinischen Daten. Dazu gehören z. B. personenbezogene MRT-Aufnahmen, EEG-Aufzeichnungen, aber auch einfache Personendaten wie Name, Geburtsdatum etc.

Die zentrale Herausforderung ist dabei, die Anforderungen an Datenschutz und  Nutzbarkeit der Daten gleichermaßen zu adressieren, indem Metriken für Datenschutz und Nutzbarkeit definiert und geeignete Privacy Enhancement Technologies (PET) ausgewählt, angepasst und integriert werden. Letztere sollen bei der Avatarerstellung je nach Anwendungsfall passgenau auswählbar und konfigurierbar sein, um eine effektive Datennutzung zu gewährleisten, bei der Daten gleichzeitig ausreichend geschützt sind.

Unsere Motivation

AVATAR bietet die Möglichkeit, verschiedene Verfahren zum technischen Datenschutz im interdisziplinären Zusammenspiel mit Anwendungspartnern auf ihre Praxistauglichkeit zu überprüfen und durch den neuartigen Avatar-basierten Ansatz für potenziell viele Anwendungsfälle zur Verfügung zu stellen. Wir erhoffen uns davon neue Impulse für die Forschung und Weiterentwicklung, aber auch erweiterte Anwendungs- und Nutzungsmöglichkeiten für die eingesetzten Technologien.

Konsortium

Das Konsortium besteht aus 18 Partnern, darunter drei Netzwerke, neun Forschungseinrichtungen und fünf Unternehmen:

  • medways e.V. (Verbundkoordinator)
  • ITnet e.V.
  • InfectoGnostics Forschungscampus Jena e.V.
  • Universitätsklinikum Jena (UKJ)
  • Fraunhofer IDMT
  • DLR Institut für Datenwissenschaften (DLR DW)
  • Fraunhofer IOSB-AST
  • Technische Universität Ilmenau (TU Ilmenau)
  • ISMA AG
  • Ernst Abbe Hochschule Jena (EAH Jena)
  • Friedrich‐Schiller‐Universität Jena (FSU Jena)
  • SRH Waldklinikum Gera
  • rooom AG
  • Data in Motion GmbH DIM)
  • Navimatix GmbH
  • JEN‐OPHTHALMO
  • Königsee Implantate GmbH
  • LIEBENSTEIN LAW - Kanzlei für Wirtschaftsrecht, Frankfurt am Main

Förderer

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Ausschreibung »Forschungsnetzwerk Anonymisierung für eine sichere Datennutzung«

Laufzeit

November 2022 – November 2025

Weitere Informationen

 

Projekt NEMO

Datenschutz für Biosignale

Wie können anwendbare Datenschutzkonzepte und Anonymisierungsverfahren für Biosignale aussehen?

 

Projekt DA3KMU

Daten adaptiv anonymisieren

Datenschutz durch statistische Analyse und Adaptive Anonymisierung von personenbezogenen Daten für KMU

 

Forschungsprojekt

Technischer Datenschutz und vertrauenswürdige KI

Vertrauenswürdige Medientechnologien