{"id":837130,"date":"2023-07-18T09:00:00","date_gmt":"2023-07-18T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/?p=837130"},"modified":"2026-01-22T07:50:36","modified_gmt":"2026-01-22T07:50:36","slug":"synthetische-daten-gesundheitswesen-datenschutz-forschungspotenzial-vereint","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/synthetische-daten-gesundheitswesen-datenschutz-forschungspotenzial-vereint\/","title":{"rendered":"Synthetische Daten im Gesundheitswesen: Datenschutz und Forschungspotenzial vereint"},"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>Synthetische Daten im Gesundheitswesen: Datenschutz und Forschungspotenzial vereint<\/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=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Jana Hapfelmeier<\/h5><h5 class=\"blog-date\">18 Jul 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\/synthetische-daten-gesundheitswesen-datenschutz-forschungspotenzial-vereint\/\" 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\/synthetische-daten-gesundheitswesen-datenschutz-forschungspotenzial-vereint\/\" 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\">F\u00fcr die datengetriebene Gesundheitsforschung werden hohe Anforderungen an den Datenschutz gestellt. Die Anonymisierung von Patientendaten ist jedoch aufwendig, manchmal gar nicht m\u00f6glich. Als Alternative werden zunehmend synthetische Daten genutzt \u2013 doch auch hier gibt einiges zu beachten, damit das Potenzial dieser \u201ek\u00fcnstlichen\u201c Daten sicher genutzt werden kann.<\/h2><\/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<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-das-gesundheitssystem-braucht-anonyme-daten\">Das Gesundheitssystem braucht anonyme Daten<\/h2>\n\n\n\n<p>Anonyme Gesundheitsdaten sind f\u00fcr unser Gesundheitswesen von zentraler Bedeutung \u2013 von der Entwicklung neuer Therapien und medizinischer Forschung, der Verbesserung der Versorgungsqualit\u00e4t und Krankheitspr\u00e4vention, bis hin zu Kostensenkungen. Vorhandene Daten zu diesem Zweck zu nutzen, ist jedoch mit vielen Herausforderungen verbunden, zu denen insbesondere die Einhaltung des Datenschutzes geh\u00f6rt. Um Missbrauch von hochsensiblen Gesundheitsdaten zu vermeiden ist es wichtig, wenn m\u00f6glich mit anonymisierten Daten zu arbeiten.<br>Doch Anonymisierung allein kann nicht alle Probleme l\u00f6sen, denn auch daf\u00fcr bedarf es der Zustimmung des Eigent\u00fcmers, also des Patienten. Wird die Einwilligung von Patienten nicht schon vor Beginn einer Studie sichergestellt, k\u00f6nnen Daten sogar als verloren gelten. Zus\u00e4tzlich stellt sich immer wieder die Frage, ob eine vollst\u00e4ndige Anonymisierung bestehender Daten \u00fcberhaupt m\u00f6glich ist, da durch die Kombination von mehreren anonymen Datens\u00e4tzen eine Person durchaus wieder re-identifiziert werden kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Es reicht also bei weitem nicht aus, direkt identifizierende Merkmale aus dem Datensatz zu l\u00f6schen. Stattdessen muss sichergestellt werden, dass im ganzen Datensatz f\u00fcr jede Person eine Mindestmenge an anderen Personen mit gleichen Charakteristika vorhanden ist. Erst dann lassen sich Einzelpersonen nicht mehr unterschieden (k-Anonymit\u00e4t). Eine andere Methode ist das sogenannte \u201eVerrauschen\u201c von Daten. Dabei werden Daten zuf\u00e4llig ver\u00e4ndert, so dass man nicht mehr mit absoluter Sicherheit sagen kann, um welche Person es sich handelt (Differential Privacy).<br>Allerdings: Sowohl k-Anonymit\u00e4t als auch Differential Privacy haben den Nachteil, dass sie Muster oder Zusammenh\u00e4nge im Datensatz so st\u00f6ren k\u00f6nnen, dass die daraus entstehenden Daten sp\u00e4ter f\u00fcr die gedachte Analyse nicht mehr nutzbar sein k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Synthetische Daten als Alternative<\/h2>\n\n\n\n<p>Wie k\u00f6nnen Forschungsteams also das gro\u00dfe Potenzial von Gesundheitsdaten nutzen, ohne den Datensatz zu st\u00f6ren und gleichzeitig einen hohen Datenschutz gew\u00e4hrleisten? Eine L\u00f6sung f\u00fcr dieses Dilemma bietet die Datensynthese. Dabei gibt ein Algorithmus vor, wie ein Datensatz erstellt werden soll. Im einfachsten Fall w\u00fcrfelt der Algorithmus zuf\u00e4llig Daten nach einem vorgegebenen Schema zusammen. Ein solcher Datensatz w\u00e4re allerdings f\u00fcr Forschung und Analyse nicht von Wert. Sinnvoller ist es, mit Hilfe der Originaldaten statistische Modelle zu trainieren, welche die gefundenen gro\u00dfen Zusammenh\u00e4nge in einen neuen Datensatz synthetisieren k\u00f6nnen. Dann haben synthetische Daten die gleichen mathematischen und statistischen Eigenschaften wie der Originaldatensatz. So wird die Analyse f\u00fcr medizinische Zwecke m\u00f6glich, da die Muster in den Daten erhalten bleiben. Gleichzeitig wird die Privatsph\u00e4re der Patienten gewahrt.<br>Synthetische Daten bieten damit eine kosteneffiziente Alternative zu realen klinischen Daten, deren Nutzung aufgrund des Datenschutzes und rechtlicher Beschr\u00e4nkungen teuer w\u00e4re, und die au\u00dferdem schwer zug\u00e4nglich sein k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vielf\u00e4ltiger Einsatz<\/h2>\n\n\n\n<p>Synthetische Daten k\u00f6nnen zur Simulation und Vorhersage von Ergebnissen in verschiedenen Gesundheitsszenarien verwendet werden und erm\u00f6glichen es Forschenden, Algorithmen und Technologien zu testen, bevor sie Zugang zu echten klinischen Daten erhalten. Das kann dazu beitragen, Bereiche von Modellen oder Algorithmen mit Verbesserungsbedarf oder potenzielle Risiken zu ermitteln.<br>Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen synthetische Daten in der Epidemiologie und der Forschung im Bereich des \u00f6ffentlichen Gesundheitswesens zum Einsatz kommen, um Trends und Muster in Gesundheitsdaten zu erkennen, die zur Verbesserung von Ma\u00dfnahmen und Interventionen im \u00f6ffentlichen Gesundheitswesen beitragen. Ein weitere Anwendungsfall ist die Verwendung als Kontrollgruppe f\u00fcr klinische Studien zu seltenen oder neu entdeckten Krankheiten, f\u00fcr die keine ausreichenden Daten vorliegen.<br>Synthetische Daten k\u00f6nnen und sollten vor allem aber dort eingesetzt werden, wo der konkrete Inhalt von einem Datenfeld gar nicht das entscheidende darstellt \u2013 wie beim Testen von Gesundheits-IT Systemen oder f\u00fcr Schulungs- oder Trainingszwecke. Wichtig ist, dass dort der richtige Datentyp vorliegt, jedoch ist es nicht notwendig, dass es sich um einen realen Fall handelt. Dadurch wird es Healthcare-Professionals erm\u00f6glicht, komplexe Prozeduren oder Szenarien in einer sicheren und kontrollierten Umgebung zu \u00fcben. Genau diesen Gedanken hat die EU bereits im <a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/library\/proposal-regulation-laying-down-harmonised-rules-artificial-intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>AI Act<\/strong><\/a> in der Regulierung zu Trustworthy AI festgehalten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vorsicht bei komplexen Datens\u00e4tzen: Auch synthetische Daten haben Grenzen<\/h2>\n\n\n\n<p>In jedem Fall m\u00fcssen synthetische Daten richtig verwendet werden. Aufgrund der Erstellungsvariante ist es manchmal besonders schwierig sicherzustellen, dass sie genauso verl\u00e4sslich sind wie Originaldaten, da durch den Zwischenschritt der Synthese ggf. wichtige Teilaspekte nicht erkannt und mitmodelliert wurden. Das gilt insbesondere bei sehr komplexen Datens\u00e4tzen. So k\u00f6nnen falsche Erkenntnisse entstehen, die zu fehlerhaften Entscheidungen f\u00fchren, wenn sie unbedacht f\u00fcr bestimmte Probleme genutzt werden. Au\u00dferdem lassen sich Verzerrungen mit synthetischen Daten nicht ausschlie\u00dfen \u2013 sind die Originaldaten verzerrt, kann das auch f\u00fcr die daraus abgeleiteten synthetischen Daten der Fall sein.<\/p>\n\n\n\n<p>Nichtsdestotrotz haben synthetische Daten viele Vorteile f\u00fcr das Gesundheitswesen, darunter Kosteneffizienz, verbesserte Forschung und Entwicklung, eine verbesserte Patientenversorgung, sowie eine schnellere Entwicklung von IT-System f\u00fcr den Healthcare-Bereich. F\u00fcr ihre Nutzung ist es jedoch auch wichtig, ihre Limitationen zu kennen und abzusch\u00e4tzen, ob sie genauso zuverl\u00e4ssig sind wie reale Daten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Initiativen zur Verbesserung synthetischer Daten: Mehr Zuverl\u00e4ssigkeit und Austausch<\/h2>\n\n\n\n<p>Derzeit starten einige Forschungsprojekte \u2013 wie etwa <a href=\"https:\/\/www.bihealth.org\/de\/translation\/innovationstreiber\/quest-center\/projekte\/projekt\/anony-med-anonymisierte-daten-fuer-die-digitalisierte-medizin-der-zukunft\"><strong>Anon<\/strong><\/a><a href=\"https:\/\/www.bihealth.org\/de\/translation\/innovationstreiber\/quest-center\/projekte\/projekt\/anony-med-anonymisierte-daten-fuer-die-digitalisierte-medizin-der-zukunft\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>y<\/strong><\/a><a href=\"https:\/\/www.bihealth.org\/de\/translation\/innovationstreiber\/quest-center\/projekte\/projekt\/anony-med-anonymisierte-daten-fuer-die-digitalisierte-medizin-der-zukunft\"><strong>-Med<\/strong><\/a> der Berliner Charit\u00e9 \u2013 die sich intensiv mit der Fragestellung der synthetischen Daten besch\u00e4ftigen. Dazu z\u00e4hlt die Erstellung standardisierter Rahmen, um die Zuverl\u00e4ssigkeit synthetischer Datens\u00e4tze genau zu bewerten, oder die Entwicklung von Plattformen, die das Testen von Synthesealgorithmen durch Forschende sowie die Zustellung von synthetisierten Datens\u00e4tzen an \u00e4rztliches Fachpersonal erm\u00f6glicht. Durch die F\u00f6rderung des direkten Austausches sollen Synthesealgorithmen schnell weiterentwickelt werden. Nat\u00fcrlich gibt es daneben auch einige Softwareangebote kommerzieller sowie wissenschaftlicher Einrichtungen, die es bereits jetzt erm\u00f6glichen, verschiedene synthetische Datens\u00e4tze zu erstellen. Die derzeitige Forschung wird diese aber noch deutlich weiterentwickeln.<\/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_455676158\" 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_70042099\" name=\"_mf_877289_7367\" placeholder=\"E-Mail (Pflichtfeld)\" required \/><label for=\"_mf_877289_7367_70042099\" 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_1530823153\" name=\"_mf_877289_273\" placeholder=\"Unternehmen \/ Organisation\"  \/><label for=\"_mf_877289_273_1530823153\" 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_1378226798\" 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_1378226798\" 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<!-- Icon element for Firefox (doesn't support ::before\/::after on inputs) -->\n\t\t\t\t\t<span class=\"slider-icon\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\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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