Daten gelten als das neue Gold im Gesundheitswesen. Die Nutzung des vollen Potenzials der vorhandenen Daten ist jedoch mit verschiedenen Hindernissen verbunden, die vor allem auf geistiges Eigentum, Datenschutz und rechtliche Fragen zurückzuführen sind. Daher werden neue Ansätze benötigt, welche die Nutzung verteilter Daten unterstützen, ohne dass große Mengen sensibler Daten übertragen werden müssen.
Wir entwickeln Lösungen, die datenschutzkonforme Technologien unterstützen. Abhängig vom jeweiligen Szenario kommen dabei unterschiedliche Technologien zum Einsatz.
Privacy-Preserving Record Linkage
Privacy-Preserving Record Linkage (PPRL) betrifft die Verknüpfung verschiedener Datensätze, ohne die Identität des Teilnehmers preiszugeben. Unsere European Patient Identity (EUPID) Services wurden entwickelt, um die Sekundärnutzung von Datensätzen in der biomedizinischen Forschung und im Gesundheitswesen zu erleichtern, indem sie die folgenden Hauptanforderungen erfüllen:
- Vermeidung einer doppelten Registrierung von Patienten
- Vermeidung einer transparenten, universellen Patienten-ID
- Bereitstellung verschiedener Pseudonyme für Patienten in unterschiedlichen Kontexten
- Erhalt der Möglichkeit zur Re-Identifizierung durch eine vertrauenswürdige dritte Partei
- Wahrung einer sichere Verknüpfung verschiedener Pseudonyme im Hintergrund
- Erstellung von zusammengeführten Datensätzen für die Sekundärnutzung
Die EUPID Services werden derzeit vor allem in Anwendungen für seltene Krankheiten eingesetzt, darunter auch in pädiatrischen Onkologie-Infrastrukturen. Darüber hinaus sind sie eine Kernkomponente der virtuellen Plattform, welche die Forschung zu seltenen Krankheiten in ganz Europa verbindet, wie sie derzeit im Rahmen European Joint Programme on Rare Diseases (EJP RD) entwickelt wird.
Federated Learning
Federated Learning hat seit 2016 auf der Grundlage eines von Google-KI-Forschern entwickelten Algorithmus, bei dem Deep-Learning-Netzwerke auf den Smartphones mehrerer Endnutzer trainiert werden können, einen großen Aufschwung erfahren. Wir haben diese Algorithmen im Gesundheitswesen angewandt und Algorithmen entwickelt, die große Datensätze von verschiedenen Gesundheitsdienstleistern verarbeiten können, ohne dass diese sensiblen Datensätze in einem zentralen Datenpool zusammengefasst werden müssen.
Forschungsinfrastrukturen zur Wahrung der Privatsphäre
Wir entwickeln Infrastrukturen, die verschiedene Arten von KI unter Wahrung der Privatsphäre ermöglichen, darunter PPRL und Federated Learning. Darüber hinaus erforschen wir gemeinsam mit unseren Partnern auch andere Technologien , darunter Secure Multi-Party Computation (SMPC), synthetische Datengenerierung, homomorphe Verschlüsselung usw.
Forschungsinfrastrukturen zur Wahrung der Privatsphäre
Wir entwickeln Infrastrukturen, die verschiedene Arten von KI unter Wahrung der Privatsphäre ermöglichen, darunter PPRL und Federated Learning. Darüber hinaus erforschen wir gemeinsam mit unseren Partnern auch andere Technologien , darunter Secure Multi-Party Computation (SMPC), synthetische Datengenerierung, homomorphe Verschlüsselung usw.
Ausgewählte Projekte
Projekte in der Pädiatrischen Onkologie | Im Rahmen verschiedener Forschungsprojekte im Bereich der pädiatrischen Onkologie stellen wir eine Infrastruktur für die datenschutzgerechte Verknüpfung verteilten Datenquellen bereit. Die Projekte umfassen klinische Studien (Low and Intermediate risk Neuroblastoma, High risk Neurobalstoma, Very High Risk Neuroblastoma, Opsoclonus Myoclonus Syndrome) und Register (SIOPEN Bioportal, SUPA Bioregistry). |
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PRIMAGE | Wir stellen Lösungen für die Datenverwaltung und die Verknüpfung von Datensätzen unter Wahrung der Privatsphäre für das PRIMAGE-Projekt bereit, das KI-Lösungen auf der Grundlage klinischer, biologischer und bildbezogener Daten für die pädiatrische Krebsforschung entwickelt. | H2020, grant agreement No. 826494. |
PanCareSurPass | Wir entwickeln einen Survivorship Passport für Kinderkrebs-Überlebende in Österreich, der Daten aus verschiedenen Quellen in der Forschung und der Routineversorgung auf datenschutzfreundliche Weise verknüpft. Die Lösung wird mit der österreichischen elektronischen Gesundheitsakte (ELGA) verbunden sein.. | H2020: "Implementation research for scaling up and transfer of innovative solutions involving digital tools for people-centred care" contract 11021892 |
European Joint Programme on Rare Diseases | Im Rahmen des EJP RD erforschen wir Methoden für Privacy-Preserving Record Linkage (PPRL) auf der Grundlage unserer EUPID Services, beschreiben Anwendungsfälle für PPRL und untersuchen Methoden für die Interoperabilität verschiedener PPRL-Lösungen. | "European Commission - DG Research and Innovation" contact 11019651
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D4Health Tirol | Wir haben unsere Lösung für Privacy-Preserving Record Linkage (PPRL) in eine Infrastruktur integriert, die verteilte Daten aus Krankenhäusern, Telegesundheitsdiensten und dem österreichischen Sterberegister nutzt und maschinelles Lernen und KI in Forschung und Routineversorgung unterstützt. |
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CBmed | Beginnend mit dem Forschungsprojekt CBmed erforschen wir seit einigen Jahren gemeinsam mit einem lokalen Krankenhausträger Methoden für Federated Learning auf der Grundlage verteilter elektronischer Krankenakten zur Vorhersage klinischer Ereignisse wie Delirium. | COMET - K1-Zentren 3. Ausschreibung |
LBI for Digital Health and Prevention | Wir entwickeln Technologien zur Wahrung der Privatsphäre, die eine Verhaltensänderung in Bezug auf körperliche Aktivität unterstützen. |
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