Medinym - Kl-basierte Anonymisierung personenbezogener Patientendaten in klinischen Text- und Sprachdatenbeständen

Abstract

Das interdisziplinäre Verbundprojekt Medinym adressierte die Anonymisierung auf der Breite der gesamten Verarbeitungskette sensibler Patientendaten für Sprache, Text, sowie longitudinale, semi-strukturierte Daten, welche im Rahmen von zwei medizinischen Anwendungsfällen exemplarisch umgesetzt wurde. Der erste Anwendungsfall hat den großen Bereich der Anonymisierung von klinischen Texten zum Gegenstand, da diese den Großteil der Inhalte elektronischer Patientenakten ausmachen. Hier werden neben Arztbefunden und Arztnotizen auch longitudinale, semi-strukturierten Daten aus elektronischen Patientenakten betrachtet. Der zweite Anwendungsfall berücksichtigt den Bereich der Sprachdaten, wie sie in diagnostischen Arzt-Patienten Gesprächen vorkommen, da die Sprachdatenanalyse in den letzten Jahren sehr große Fortschritte gemacht hat und mannigfaltige klinisch-diagnostische Informationen bietet, bspw. zum emotionalen und psychischen Zustand des Sprechers, Intoxikation, Beeinträchtigungen der Sprach- und Sprechweise, Phonation, etc. Hier betrachten wir das konkrete Beispiel der Sprachdiagnostik. In beiden Fällen, d.h. sowohl auf Audio als auch auf Textsignalebene, wurden im Projekt konkrete offene Technologien zur Anonymisierungsmethoden exploriert, weiterentwickelt, und auf reale Daten angewandt. Weitere Forschungsaspekte beziehen sich auf den Erhalt der Aussagekraft und Performanz anonymisierter Daten und abgeleiteter Modelle, welche zusätzlich zu einer expertenbasierten Qualifizierung und Evaluation in den gewählten Anwendungsfällen, in Bezug zu ihren nicht-anonymisierten Ausgabedaten untersucht wurden. Somit wurden in dem Projekt hochinnovative Technologien zur Anonymisierung untersucht und anhand konkreter Anwendungsfälle weiterentwickelt.