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– ADVERTORIAL –

DATENSCHUTZKONFORM

Bild: ©Paulista - stock.adobe.com MIT EXTERNEN FORSCHERN

ZUSAMMENARBEITEN

atengetriebene Prozesse und Algorithmen der Künstlichen Für eine datenbasierte KI-Entwicklung müssen daher zunächst die vorhan-
Intelligenz (KI) finden auch im klinischen Umfeld immer denen Daten zur weiteren Verwendung definiert und freigegeben werden
Dmehr nützliche Anwendungen. So können Machine-Lear- (dies ist meist ein sehr aufwendiger und langwieriger Prozess, bei dem
ning-Modelle beispielsweise schnell und automatisch Veränderungen auf ein Ethikrat das Anliegen prüft), und daraufhin entweder die KI-Experten
medizinischen Bildern – etwa im Bereich der Radiologie – erkennen und in die Klinik kommen oder die Klinikmitarbeiter selbst die KI-Entwicklung
so dazu beitragen, den Diagnostik-Prozess effizienter und treffsicherer vorantreiben. Da ersteres sehr aufwendig und oft unmöglich ist, entstehen
zu machen. derzeit viele spannende KI-Anwendungen in (universitären) Krankenhäu-
sern, entwickelt von Ärztinnen und Ärzten, welche sich die notwendigen
KI-Systeme können dabei als virtuelle Assistenten den praktizierenden Grundkenntnisse des maschinellen Lernens selbst beigebracht bzw. an- Datenschutz
Ärztinnen und Ärzten zur Seite stehen und direkt und zuverlässig eine gelesen haben.
zweite Meinung zu den vorliegenden Befunden liefern.
Wie viele erfolgreiche Beispiele zeigen, funktioniert dies erstaunlich gut.
KI-Anwendungen versprechen zudem eine verbesserte individualisierte Jedoch ist anzunehmen, dass die Ergebnisse aus Zeitgründen (nicht selten
Therapie zu ermöglichen, indem sie aus einer für Menschen unüberschau- werden diese Projekte neben dem medizinischen Tagesgeschäft im Kon- in medizinischen
bar großen Menge an einzelnen Datenpunkten die relevanten Eigenheiten text von medizinischen Publikationen durchgeführt) und aufgrund fehlen-
für den jeweils vorliegenden Fall bestimmen. der Expertise oft nicht die Qualität erreichen, die möglich und für einen er-
folgreichen späteren Einsatz der KI-Assistenten in der medizinischen Praxis
Beim maschinellem Lernen, der Paradedisziplin der neueren KI-Algorith- wünschenswert wäre. Einrichtungen
men, lernt ein Computersystem aus Beispielen. Es ist daher grundsätzlich
auf eine große Menge von qualitativ hochwertigen Daten angewiesen. In Es bräuchte eine Lösung, welche den Datenschutz vollständig respektiert
Kliniken sind diese Daten vorhanden. Aus Gründen des Datenschutzes und es trotzdem ermöglicht, dass externe Experten gemeinsam mit den
dürfen diese Daten die Klinik jedoch nicht verlassen. Medizinerinnen und Medizinern an diesen Daten arbeiten. DQ0 ist genau
diese Lösung. DQ0 ermöglicht, dass externe Experten mit sensiblen Daten 21. September 2021 | Frankfurt/M.
arbeiten, ohne diese Daten sehen zu müssen – mit mathematisch fundier-
tem, höchstem Datenschutz. Die DQ0 Datenquarantäne sorgt dafür, dass Referent: David Koeppe
die Daten dortbleiben, wo sie hingehören: bei den Dateneigentümern, in
der Klinik. Die Analysen und KI-Modelle werden bei den Daten berechnet.
Und DQ0s Privacy Checker garantiert, dass nur die destillierten, allgemein-
gültigen Informationen aus den Daten von den Modellen genutzt werden
und alle privaten Informationen privat bleiben. Das alles bietet DQ0 als
sichere Plattform in einer komfortablen Entwicklungsumgebung zur Er-
stellung von erweiterten Analysen und KI-Systemen.
Schwerpunkte:
Mit DQ0 können Experten aus der KI mit Experten aus der Medizin ge-
meinsam die bestmöglichen Anwendungen für die Krankenhaus-IT der ✓ Besondere rechtliche Rahmenbedingungen im Gesundheitswesen
Zukunft entwickeln. Ohne Kompromisse beim Datenschutz. n
✓ Patientendaten und Berufsgeheimnis
Gradient Zero Softwareentwicklungs GmbH ✓ Besondere Gestaltungsfelder in Arztpraxis und Krankenhaus

✓ Aspekte des Technikeinsatzes

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