Klin Monbl Augenheilkd
DOI: 10.1055/a-2165-9815
Übersicht

Planung und Durchführung von Big Data gestützten Studien in der Augenheilkunde im Lichte der DSGVO

Benedikt Siebelmann
1   Hamburg, Osborne Clarke, Hamburg, Germany
,
Guido Grass
2   Ethikkommission, Universität zu Köln Medizinische Fakultät, Koln, Germany (Ringgold ID: RIN61059)
,
3   Zentrum für Augenheilkunde, Universitätsklinikum Köln, Köln, Germany
,
Claus Cursiefen
4   Zentrum für Augenheilkunde, Universitätsklinikum Köln, Köln, Germany
,
Till Gerhardt
1   Hamburg, Osborne Clarke, Hamburg, Germany
,
Juliane Koeberlein-Neu
5   Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Bergische Universitat Wuppertal Fakultat fur Wirtschaftswissenschaft - Schumpeter School of Business and Economics, Wuppertal, Germany (Ringgold ID: RIN233557)
,
6   Augenärzte Solingen, Augenärzte Kölner Höfe, Solingen, Germany
7   Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Bergische Universität Wuppertal Fakultät für Wirtschaftswissenschaft - Schumpeter School of Business and Economics, Wuppertal, Germany (Ringgold ID: RIN233557)
8   Zentrum für Augenheilkunde, Uniklinik Köln, Koln, Germany (Ringgold ID: RIN27182)
› Institutsangaben

Die Verarbeitung des retrospektiven Datenpools für die Augenheilkunde birgt enormes Potential, insbesondere für den Forschungsbereich. „Big Data“ ermöglicht es der medizinischen Wissenschaft, aus vergangenheitsbezogenen Daten Schlüsse für die Zukunft zu ziehen. Auf Grundlage der Auswertung solcher Daten ließen sich etwa Algorithmen trainieren, die in der Lage wären, mithilfe künstlicher Intelligenz Entscheidungen zu treffen. So könnte beispielsweise der ärztliche Entscheidungsfindungsprozess für gewisse Fragestellungen beschleunigt, in qualitativer und quantitativer Hinsicht bereichert oder gar übernommen werden. Die Augenheilkunde ist ein Fachgebiet, das sich rapide weiterentwickelt. Aufgrund der Vielzahl an teils automatisierten Bildgebungstechnologien und der prädestinierten Zugänglichkeit des Auges für diese, eignet sich die Augenheilkunde ähnlich wie die Radiologie oder Dermatologie für die von künstlicher Intelligenz assistierte Bilddatenanalyse und damit oft einhergehende Diagnosestellung und Therapieeinleitung. Es existieren inzwischen viele Studien, die sich auf die AI-gestützte Bilddatenanalyse von ophthalmologischen Bilddaten stützen. Soweit die Algorithmen durch Rechenregeln aus den Datenmengen der jeweiligen Datenpools Ergebnisse herausfiltern und sogar dazu fähig sind, auf der Basis von Entscheidungsbäumen eigenständig Entscheidungen zu treffen, liegt der enorme Nutzen und gleichsam der Gewinn für die wissenschaftliche Forschung auf der Hand. Entsprechend wäre eine möglichst ungehinderte und umfassende Möglichkeit entsprechender Datenverarbeitungen dieser Gesundheitsdaten für die augenheilkundliche Forschung wünschenswert. An das nur auszugsweise dargestellte Potenzial für die Augenheilkunde schließt sich die Frage nach der praktischen Umsetzbarkeit an. Dabei sind insbesondere die rechtlichen Maßgaben und Grenzen des europäischen und nationalen Datenschutzrechts zu berücksichtigen, die vor einer unreflektierten Verarbeitung personenbezogener (Gesundheits-)Daten umzusetzen sind. Nur so können vorhandene Hürden und Fallstricke, die zu empfindlichen Bußgeldern führen können, ausgeräumt werden. Ausschlaggebend sind insbesondere die Maßgaben zweier Gesetzestexte: Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sowie das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG). Der Artikel liefert einen Überblick über die einschlägigen gesetzlichen Vorgaben, die es im Bereich der Augenheilkunde gibt und zeigt die wesentlichen Fallstricke und Umsetzungserfordernisse auf. The processing of the retrospective data pool for ophthalmology holds huge potential, especially for the research sector. "Big Data" enables medical science to draw conclusions for the future from historical data. Based on the evaluation of such data, algorithms could be trained, for instance, capable of making decisions with the help of artificial intelligence. As a result, the medical decision-making process on certain issues could be accelerated, enriched in qualitative and quantitative terms, or even completely be taken over. Ophthalmology is a rapidly evolving field. Due to the multitude of partly automated medical imaging technologies and the predestined accessibility of the eye for such technologies, ophthalmology, similar to radiology or dermatology, is well suited for artificial intelligence assisted image data analysis and frequently associated diagnosis and therapy initiation. Meanwhile, numerous studies exist based on AI-assisted image data analysis of ophthalmologic image data. To the extent that the algorithms filter out results from the data pools by means of calculation rules and even are capable of making independent decisions on the basis of decision trees, the enormous benefit and, simultaneously, the profit for scientific research is quite obvious. Accordingly, a preferably unrestricted and comprehensive possibility of corresponding data processing of these health data for ophthalmological research would be desirable. Subsequent to the potential for ophthalmology, illustrated only in fragmentary manner, the question of practical feasibility arises. In particular, the legal requirements and limits of European and national data protection law must be taken into account, prior to any unreflective processing of personal (health) data. Only by doing so existing obstacles and pitfalls, which can lead to severe fines, can be avoided. Most important are the requirements of two legal texts: The General Data Protection Regulation (GDPR) and the Federal Data Protection Act (BDSG). This article provides an overview of the relevant legal requirements applicable in the field of ophthalmology and highlights the major pitfalls and implementation requirements.



Publikationsverlauf

Eingereicht: 29. Januar 2023

Angenommen nach Revision: 04. September 2023

Accepted Manuscript online:
04. September 2023

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