Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bietet die Chance, wissensintensive Tätigkeiten grundlegend zu unterstützen und zu revolutionieren. In der Wirtschaft und vielen naturwissenschaftlichen Disziplinen sind die Veränderungen durch KI unübersehbar. Allerdings steht die Nutzung von KI in der Medizin noch am Anfang. Dies kann darauf zurückgeführt werden, dass medizinische Daten besonders schützenswert und streng vertraulich sind, was den Einsatz dieser Daten in Forschungs- und Entwicklungsprojekten erschwert. In der Medizin können Methoden der Künstlichen Intelligenz zum Beispiel im Behandlungsalltag oder der Forschung zum Einsatz kommen. Hier können Entscheidungsunterstützungssysteme den Medizinern optimale Behandlungswege sowie deren Erfolgsaussichten aufzeigen. Für die Entwicklung solcher KI-Lösungen werden allerdings Daten aus Krankenhausinformationssystemen benötigt, die der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) unterliegen und daher erhebliche Herausforderungen an die Datennutzung stellen.
Um medizinische Daten für Forschung und Entwicklung zugänglicher zu machen, werden Methoden zur Depersonalisierung der Daten verwendet. Die dabei angewandten Methoden sind die Anonymisierung, welche das Entfernen des Personenbezuges durch Veränderung der Daten beschreibt und die Synthetisierung, welche die Generierung von künstlichen Daten ohne realen Personenbezug beschreibt, aber dabei die statistischen Eigenschaften der Originaldaten abbildet. Allerdings werden diese Methoden in der Medizin selten eingesetzt, da ihr Einsatz mit Herausforderungen verbunden ist, die sich aus der Komplexität und Heterogenität medizinischer Daten ergeben. Ebenfalls ist es notwendig, die technischen Möglichkeiten mit den vorliegenden rechtlichen Anforderungen in Einklang zu bringen, um so die erzeugten Daten gewinnbringend zu nutzen.
Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Etablierung einer Anonymisierungsplattform, welche Anonymisierungs- und Synthetisierungsmethoden in einem hybriden Ansatz kombiniert, um so die Erzeugung großer Mengen medizinischer Daten zu ermöglichen. Die Daten sollen keinen Personenbezug aufweisen und deshalb datenschutzrechtlich einfacher genutzt werden können. Hierdurch soll der Zugang zu medizinischen Daten für die Entwicklung von KI-Lösungen deutlich vereinfacht und somit die Forschung an der Schnittstelle KI und Medizin gefördert werden.
Partner
- Institut für Medizinische Informatik Westfälische Wilhelms-Universität Münster (WWU) - Hauttumorzentrum der Klinik für Hautkrankheiten Westfälische Wilhelms-Universität Münster (WWU) - AG Medizininformatik – Berlin Institute of Health Charité (BIH) - DATATREE AG
Assoziierte Partner
- VISUS Health IT GmbH - Westdeutsches Tumorzentrum Essen - Universitätsklinikum Essen - Digital Avantgarde GmbH
