{"id":830838,"date":"2023-05-22T10:21:48","date_gmt":"2023-05-22T10:21:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/?p=830838"},"modified":"2025-03-04T11:37:02","modified_gmt":"2025-03-04T11:37:02","slug":"foederales-lernen-dezentralisierung-ki-chance-gesundheitsforschung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/foederales-lernen-dezentralisierung-ki-chance-gesundheitsforschung\/","title":{"rendered":"F\u00f6derales Lernen: Dezentralisierung und KI als Chance f\u00fcr die Gesundheitsforschung"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>F\u00f6derales Lernen: Dezentralisierung und KI als Chance f\u00fcr die Gesundheitsforschung<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/Jana_Hapfelm.jpg?w=147?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Jana Hapfelmeier<\/h5><h5 class=\"blog-date\">22. Mai 2023<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"> <\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-intro-para undefined section section--intro\"><div class=\"intro-para\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/foederales-lernen-dezentralisierung-ki-chance-gesundheitsforschung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"In neuem Fenster \u00f6ffnen\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/foederales-lernen-dezentralisierung-ki-chance-gesundheitsforschung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"In neuem Fenster \u00f6ffnen\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><h2 class=\"intro-para-title\">Gesundheitsdaten bieten enormes Potential, um das Wohlbefinden und die Gesundheit unserer Gesellschaft zu f\u00f6rdern.<\/h2><p class=\"intro-para-content\">Aus den Datenmengen, die im Gesundheitswesen in zahlreichen Quellen vorliegen, k\u00f6nnten neue Erkenntnisse gewonnen, neue Therapieformen entwickelt oder mit Krankheiten verbundene Kosten gesenkt werden. Das Problem: Der Gro\u00dfteil der existierenden Daten kann zu diesem Zweck derzeit nicht verwendet werden \u2013 denn sie liegen unverbunden, fragmentiert und siloartig \u00fcber verschiedene Versorgungsstrukturen, Gesundheitsanbieter, Forschungseinrichtungen und andere \u00f6ffentliche und private Organisationen verteilt.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<p>Dazu z\u00e4hlen etwa elektronische Gesundheitsakten, diagnostische Tests oder auch von Patienten genutzte Apps. Oft w\u00e4re es aus rechtlichen, ethischen oder praktischen Gr\u00fcnden auch gar nicht m\u00f6glich, sie zentral zu sammeln und dann zusammen auszuwerten. F\u00fcr Studien k\u00f6nnen Forscher daher auf diesen vorhandenen Datenschatz nicht zugreifen, sondern m\u00fcssen relevante Informationen immer wieder neu erheben, zentral sammeln, speichern und auswerten.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine zentrale Datenerhebung und -auswertung in der Forschung hat nat\u00fcrlich auch Vorteile: Eine konsistente Datenerfassung \u00fcber einheitliche Protokolle und Verfahren hilft, Inkonsistenzen und Fehler zu reduzieren. Zudem k\u00f6nnen Forscher und \u00c4rzte aus verschiedenen Einrichtungen effektiver zusammenarbeiten und Informationen teilen. Nicht zuletzt l\u00e4sst sich der Datenschutz \u00fcber eine zentrale Stelle meist besser regeln, z.B. durch Pseudonymisierung und strenge Zugriffskontrollen.<\/p>\n\n\n\n<p>Lassen sich dezentrale Datenquellen nutzen, ohne auf die Vorteile einer zentralen Auswertung zu verzichten? Mit der richtigen Technologie k\u00f6nnten tats\u00e4chlich neue Erkenntnisse gewonnen werden, die in Gesundheitsdaten in elektronischen Akten oder Apps schlummern \u2013 ohne Abstriche bei Datenschutz oder Erhebungsmethodik zu machen. Eine L\u00f6sung daf\u00fcr bietet das f\u00f6derale Analysieren: ein Prozess, bei dem die zu Grunde liegenden Daten bei der Analyse nicht an einem zentralen Ort gesammelt werden m\u00fcssen, sondern an ihrem lokalen Speicherort bleiben. Eine wesentliche Chance des f\u00f6deralen Analysen ist die Anwendung im KI-Bereich, bei dem auf den verteilten Datens\u00e4tzen KI-Modelle trainiert werden \u2013 das f\u00f6derale Lernen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-foderales-lernen-erstellung-eines-zentralen-modell-auf-der-basis-dezentraler-daten\">F\u00f6derales Lernen: Erstellung eines zentralen Modell auf der Basis dezentraler Daten<\/h2>\n\n\n\n<p>Das Prinzip des <a href=\"https:\/\/www.hhi.fraunhofer.de\/en\/departments\/ai\/research-groups\/efficient-deep-learning\/research-topics\/federated-learning.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>f\u00f6deralen Lernens<\/strong><\/a> besteht darin, dass Daten auf verschiedene Standorte verteilt bleiben und auch w\u00e4hrend des Trainingsprozesse nicht an eine zentrale Stelle transferiert werden. Stattdessen werden Berechnungen jeweils lokal am Ort der Daten durchgef\u00fchrt und nur Zwischenergebnisse weitergeleitet und diese zentral zum endg\u00fcltigen Ergebnis verarbeitet. Wichtig ist dabei, dass diese Zwischenergebnisse anonym sind und nur aggregierte Werte beinhalten. F\u00fcr diesen Prozess wird eine technische Infrastruktur ben\u00f6tigt \u2013 damit besch\u00e4ftigen sich bereits einige Open-Source-Projekte (wie <a href=\"https:\/\/www.datashield.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>DataShield<\/strong><\/a> oder <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1811.04017\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>PySyft<\/strong><\/a>), die altbew\u00e4hrte statistische Verfahren und Algorithmen auf die neue Analysestruktur angepasst haben. Um dabei Datenschutz-Anforderungen zu entsprechen, werden derzeit verschiedene Varianten zur Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t genutzt (z.B. Codekontrolle oder ausschlie\u00dfliches Erlauben von dedizierten gepr\u00fcften Methoden).<\/p>\n\n\n\n<p>Ein solches Vorgehen hat mehrere Vorteile: Der Prozess ist DSGVO-konform und das Risiko von Datenverst\u00f6\u00dfen wird reduziert. Die Ergebnisse (gerade f\u00fcr die Entwicklung von KI) werden auf Basis von mehr und diverseren Daten genauer, und Bias in den Modellen damit vermindert. Genauso ergeben sich dadurch auch Nachhaltigkeitsvorteile: Die ben\u00f6tigte Infrastruktur kann wiederverwendet werden, doppelte Datenhaltung und der damit verbundene Energieverbrauch werden reduziert und rechenintensive Prozesse sind w\u00e4hrend der Rechenphasen auf kleinere Rechner verteilt.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Art der Datenanalyse wird derzeit in vielen Forschungseinrichtungen gepr\u00fcft und weiterentwickelt. Ein Beispiel ist die Erkennung von Herzinfarkten: Ein Forschungsteam an der Mayo Clinic in Minnesota nutzte Federated Learning, um ein <a href=\"https:\/\/www.healthcareitnews.com\/news\/mayo-clinic-trial-signals-potential-ai-guided-heart-disease-detection\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Modell zur Erkennung von Herzinfarkten<\/strong><\/a> zu entwickeln. Hierf\u00fcr wurden Daten von mehr als 400.000 Patienten aus 11 verschiedenen medizinischen Einrichtungen verwendet.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Interoperable Gesundheitsdatenr\u00e4ume: Infrastruktur f\u00fcr effiziente Prozesse und hohen Datenschutz<\/h2>\n\n\n\n<p>Der Schl\u00fcssel, um solche neuen Erkenntnisse, Produkte und Dienstleistungen im Gesundheitswesen zur erm\u00f6glichen, sind sogenannte interoperable Datenr\u00e4ume, die souver\u00e4ne Prozesse, Technologien und Rechtsrahmen bereitstellen. Ein Beispiel f\u00fcr einen Gesundheitsdatenraum ist der European Health Data Space (EHDS) \u2013 eine von mehreren Initiativen der Europ\u00e4ischen Union, die darauf abzielen, den Austausch von Gesundheitsdaten in der EU zu verbessern. Der EHDS soll eine gemeinsame Dateninfrastruktur zu schaffen, die den Zugang zu Gesundheitsdaten erleichtert und gleichzeitig den Schutz personenbezogener Daten gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n\n\n\n<p>Daf\u00fcr analysiert der EHDS auch die verschiedenen M\u00f6glichkeiten des f\u00f6deralen Lernens. Ein gro\u00dfer Wert wird dabei dem FAIR-Prinzip beigemessen (<strong>F<\/strong>indable, <strong>A<\/strong>ccessible, <strong>I<\/strong>nteroperable, <strong>R<\/strong>eusable). Dieses besagt, dass Datens\u00e4tze gefunden, erreicht und wiederverwendet werden k\u00f6nnen sollen, um kontinuierliche Mehrwerte zu schaffen. Um dieses Ziel zu erreichen, investiert die EU derzeit in zahlreiche Forschungsprojekte. Ein wesentlicher Faktor f\u00fcr deren Erfolg ist die Interoperabilit\u00e4t der zu verbindenden Datens\u00e4tze, damit die verschiedenen Datenquellen miteinander auswertbar sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Datenschutz steht im Fokus<\/h2>\n\n\n\n<p>Damit f\u00f6derales Lernen funktioniert, ist es zudem essenziell, Vertrauen bei B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrgern schaffen, dass ihre Daten umfassend anonymisiert werden und hoher Datenschutz gew\u00e4hrleistet wird. Bei \u00f6ffentlich gef\u00f6rderten Projekten und auch Open-Source-Anwendungen wird deshalb auf eine transparente Kommunikation geachtet. In Open-Source-Projekten sind die genutzten Ressourcen au\u00dferdem \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich und k\u00f6nnen \u00fcberpr\u00fcft werden. Allerdings: Die Frage, ob Daten an ihrem jeweiligen Ort auch DSGVO konform behandelt werden, ist oft nicht einfach zu kl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n<p>Entwickler von Federated-Learning-Systemen m\u00fcssen daher zwingend sicherstellen, dass Daten durch geeignete Technologien und Verfahren gesch\u00fctzt werden. Hierf\u00fcr m\u00fcssen Anonymisierungs- und Pseudonymisierungs-Strategien entwickelt werden, die in die Systeme integriert sind. Wichtig daf\u00fcr ist: Bei Pseudonymisierung k\u00f6nnen personenbezogene Daten einer betroffenen Person nur noch unter Hinzuziehung weiterer Informationen identifiziert werden. Pseudonyme d\u00fcrfen nicht r\u00fcckverfolgbar sein. In interoperablen Datenr\u00e4umen wie dem EHDS kann eine \u00fcbergreifende Strategie zur Pseudonymisierung langfristig daf\u00fcr sorgen, dass Informationen der gleichen Person f\u00fcr personalisierte Gesundheitsverbesserungen genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Struktureller Rahmen f\u00fcr Innovation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die Entwicklung f\u00f6deraler Systemen steht derzeit noch am Anfang, aber schon jetzt zeigen sich die zahlreihen Vorteile f\u00fcr unser Gesundheitswesen und unsere Gesellschaft. F\u00f6rderales Lernen hat das Potential, die Gesundheitsversorgung und medizinische Forschung nachhaltig zu verbessern und zum Motor f\u00fcr therapeutische Innovationen zu werden. Neue Erkenntnisse \u00fcber Krankheiten und deren Entstehung k\u00f6nnen dank neuer Datenquellen schneller und effizienter gewonnen werden, was zu besseren Diagnose- und Therapiem\u00f6glichkeiten f\u00fchren kann. Um die Sicherheit von hochsensiblen Gesundheitsdaten zu gew\u00e4hrleisten, muss Datenschutz bereits zu Beginn der Entwicklung f\u00f6deraler Systeme als Grundvoraussetzung miteinbezogen werden. Datenr\u00e4ume wie der EHDS schaffen dazu einen guten Rahmen. &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Haben Sie Fragen zu f\u00f6deralem Lernen und dem Einsatz der Technologie im Gesundheitswesen? Ich freue mich auf den <a href=\"mailto:jana.hapfelmeier@capgemini.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Austausch<\/strong><\/a> mit Ihnen!<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-call-to-action undefined call-to-action-block is-style-cg-secondary-3\"><div class=\"container\"><div class=\"call-to-action-block-content-wrapper has-description\"><div class=\"text-wrapper has-description\"><h3 class=\"title\" data-maxlength=\"144\">Blog-Updates per Mail?<\/h3><p class=\"description\" data-maxlength=\"210\">Abonnieren Sie unseren Newsletter und erhalten Sie alle zwei Monate eine Auswahl der besten Blogartikel.<\/p><\/div><div class=\"button-wrapper has-description\"><a class=\"cta-btn action-valid\" data-bs-toggle=\"modal\" data-bs-target=\"#CTA8a45928e_bb7f_4615_b632_ab7f778bf353\" data-maxlength=\"24\" tabindex=\"0\" href=\"#\"> Zur Anmeldung <\/a><\/div><div class=\"modal cta-frontend-modal-wrapper\" id=\"CTA8a45928e_bb7f_4615_b632_ab7f778bf353\"><div class=\"modal-dialog modal-lg modal-dialog-centered modal-dialog-scrollable cta-frontend-modal\"><div class=\"modal-content\"><div class=\"modal-header\"><button type=\"button\" class=\"btn-close\" data-bs-dismiss=\"modal\" aria-label=\"close\"> <\/button><\/div><div class=\"modal-body\"> <h4 class=\"form-title\">Blog per E-Mail abonnieren<\/h4>\t\t<div class=\"mf_forms__container \">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<form id=\"mf_form_877289_3274982844\" class=\"mf_form__form row needs-validation\" action=\"\" method=\"post\" enctype=\"multipart\/form-data\" data-nosnippet>\n\n\t\t\t\t<div class=\"mf-field-wrapper form-floating col-sm-12\"><input type=\"email\" class=\"form-control\" id=\"_mf_877289_7367_2518400026\" name=\"_mf_877289_7367\" placeholder=\"E-Mail (Pflichtfeld)\" required \/><label for=\"_mf_877289_7367_2518400026\" class=\"form-label\">E-Mail (Pflichtfeld) <span class=\"star-required\">*<\/span><\/label><div class=\"invalid-feedback-frm\" role=\"alert\">E-Mail (Pflichtfeld) ist ung\u00fcltig.<\/div><\/div><div class=\"mf-field-wrapper form-floating col-sm-12\"><input type=\"text\" class=\"form-control\" id=\"_mf_877289_273_3485949757\" name=\"_mf_877289_273\" placeholder=\"Unternehmen \/ Organisation\"  \/><label for=\"_mf_877289_273_3485949757\" class=\"form-label\">Unternehmen \/ Organisation (optional)<\/label><\/div><div class=\"mf-field-wrapper  col-sm-12\">\n\t\t<div class=\"form-check checkbox-controls\">\n\n\t\t\t<input type=\"checkbox\" id=\"_mf_877289_1637_3280609205\" class=\"form-check-input\"\n\t\t\t\tname=\"_mf_877289_1637[]\"\n\t\t\t\tvalue=\"1\"\n\t\t\t\trequired\n\t\t\t>\n\n\t\t\t<label for=\"_mf_877289_1637_3280609205\" class=\"form-check-label consent-text\">\n\t\t\t\tIch bin damit einverstanden, dass die von mir angegebenen Daten zum Zwecke der Bearbeitung meines Anliegens von der Capgemini Service SAS gespeichert und wie in den <a href=\"\/de-de\/nutzungsbedingungen\/\">Nutzungsbedingungen<\/a> und der <a href=\"\/de-de\/datenschutzerklaerung\/\">Datenschutzerkl\u00e4rung<\/a> beschrieben, verarbeitet werden. &nbsp;\t\t\t<\/label>\n\n\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\t\t\t<div class=\"mf_field mf_field--recaptcha\">\n\t\t\t\t<div class=\"g-recaptcha\" data-sitekey=\"6Lc3OpIUAAAAADY4ErEHF0HF6Tr7vuknduDU-fbl\"><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t<div class=\"mf_field mf_field--submit\" >\n\t\t\t\t<div class=\"slide-button-background button-background\">\n\t\t\t\t\t<label for=\"slider-submit-_mf_877289_6321\" class=\"slide-text\">\n\t\t\t\t\t\tSlide to submit\t\t\t\t\t<\/label>\n\t\t\t\t\t<input\n\t\t\t\t\t\tid=\"slider-submit-_mf_877289_6321\"\n\t\t\t\t\t\ttype=\"range\"\n\t\t\t\t\t\tclass=\"mf_field__input slider-frm-btn\"\n\t\t\t\t\t\trel=\"_mf_877289_6321\"\n\t\t\t\t\t\tmin=\"0\"\n\t\t\t\t\t\tmax=\"100\"\n\t\t\t\t\t\tvalue=\"0\"\n\t\t\t\t\t\taria-label=\"Slide to submit\"\n\t\t\t\t\t\taria-describedby=\"slide-instruction-_mf_877289_6321\"\n\t\t\t\t\t\taria-valuenow=\"0\"\n\t\t\t\t\t\taria-valuemin=\"0\"\n\t\t\t\t\t\taria-valuemax=\"100\"\n\t\t\t\t\t\taria-orientation=\"horizontal\"\n\t\t\t\t\t\trole=\"slider\"\n\t\t\t\t\t\ttabindex=\"0\"\n\t\t\t\t\t\/>\n\t\t\t\t\t<span id=\"slide-instruction-_mf_877289_6321\" class=\"sr-only\">\n\t\t\t\t\t\tVerwenden Sie die rechte Pfeiltaste, um zu schieben, oder ziehen Sie mit dem Finger nach rechts. 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