Künstliche Intelligenz und sichere Gesundheitsdatennutzung im Projekt KI-FDZ: Anonymisierung, Synthetisierung und sichere Verarbeitung für Real-World-DatenArtificial intelligence and secure use of health data in the KI-FDZ project: anonymization, synthetization, and secure processing of real-world data

被引：0

作者：

Fabian Prasser

Nico Riedel

Steven Wolter

Dörte Corr

Marion Ludwig

机构：

[1] Berlin Institute of Health der Charité – Universitätsmedizin Berlin,Center für Health Data Science

[2] Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM),Forschungsdatenzentrum Gesundheit

[3] Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS,undefined

[4] InGef – Institut für angewandte Gesundheitsforschung Berlin GmbH,undefined

来源：

Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz | 2024年 / 67卷 / 2期

关键词：

Big data; Datenaustausch; Medizinische Forschung; Datenschutztechnologien; Machine Learning; Big data; Data exchange; Medical research; Data protection technologies; Machine learning;

D O I：

10.1007/s00103-023-03823-z

中图分类号：

学科分类号：

摘要：

Die zunehmende Digitalisierung des Gesundheitswesens ist verbunden mit einem stetig wachsenden Datenvolumen, das durch Sekundärnutzung wertvolle Erkenntnisse über Diagnostik, Behandlungsprozesse und die Versorgungsqualität liefern kann. Das Forschungsdatenzentrum Gesundheit (FDZ) soll hierfür eine Infrastruktur bereitstellen. Dabei sind sowohl der Schutz der Privatsphäre der Patientinnen und Patienten als auch optimale Auswertungsmöglichkeiten von zentraler Bedeutung. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hierfür ein doppeltes Potenzial. Zum einen ermöglichen Methoden des Machine Learning die Verarbeitung großer Datenmengen und die Analyse komplexer Zusammenhänge. Zum anderen können mithilfe von KI erzeugte synthetische – also künstliche – Daten die Privatsphäre schützen.

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