DQ0 Lösungen für das Gesundheitswesen
DQ0 beseitigt alle Hürden
für das sichere Arbeiten
mit sensiblen Patientendaten
Das Problem
Die Analyse von Krankenakten und Patientendaten mit Maschinellem Lernen bietet ein großes Potenzial für bessere Diagnose- oder Behandlungsempfehlungen.
Patientendaten sind jedoch sehr sensibel. Die Datenschutzbeauftragten der Klinik müssen sicherstellen, dass vertrauliche Informationen die Klinik bei der Arbeit mit den Daten niemals verlassen. Daher ist der Zugriff auf wertvolle Datenquellen bisher oft sehr eingeschränkt oder sogar unmöglich.
Wenn ein Weg gefunden wird, mit den Daten zu arbeiten, sind häufig komplexe und fehleranfällige Verarbeitungsschritte zum Schutz der Daten implementiert. Deidentifizierungstechniken wie die Anonymisierung werden herkömmlicherweise durch Prozesse umgesetzt, welche die sensiblen Daten in einen angeblich sicherere, neuen Datensatz umwandelt, der nur eine Teilmenge der Originaldaten enthält.
Diese Prozesse sind aufwändig in der Implementierung und müssen ständig angepasst werden. Darüber hinaus sind die Ergebnisse nicht sicher. Anonyme Patientendaten lassen häufig noch Rückschlüsse auf geheime Informationen zu.
Die Lösung
DQ0 schützt die Patientendaten genau dort, wo sie sind. Ohne Änderungen und ohne direkten Zugriff.
Mit DQ0 wird die Datenanalyse in der sicheren Daten-Enklave innerhalb der Klinik durchgeführt. Die Datenschutzbeauftragten der Klinik behalten die volle Kontrolle über die Daten und alles, was damit passiert.
Datenwissenschaftler arbeiten mit den Daten über die sichere Schnittstelle von DQ0. Da der Schutz der Daten direkt in DQ0 integriert ist, ist die Gewährung des Zugriffs für externe Datenwissenschaftler keine Frage des Datenschutzes mehr.
Jedes Ergebnis, das Datenwissenschaftler über DQ0 erhalten, wird durch mathematisch gesicherte Grundsätze geschützt. Das Arbeiten mit von DQ0 bereitgestellten Datensätzen entspricht dem Arbeiten mit vollkommen allgemeinen, PII-freien Versionen dieser Daten.
DQ0 schützt Datensätze auf Berechnungsebene. Es sind keine Vorverarbeitungsschritte zur Daten-deidentifizierung erforderlich. Datensätze können vollständig und direkt zur Verfügung gestellt werden.