Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGDMeDiTwin ermöglicht eine sichere, dezentrale und gleichzeitig intuitive Verwaltung sensibler Gesundheitsdaten durch digitale Zwillinge. Patientinnen und Patienten sowie medizinisches Personal behalten die Kontrolle über Zugriffsrechte – unterstützt durch Visualisierungen und nutzerfreundliche Oberflächen
Sensible Gesundheitsdaten sicher verwalten
Mit der verstärkten Nutzung von Gesundheits-Apps, Smartphones und Biosensoren sind Patientinnen und Patienten immer stärker in ihre eigene Gesundheitsversorgung eingebunden. Der MeDiTwin soll sie dabei unterstützen, ihre individuellen Gesundheitsdaten selbstbestimmt zu verwalten. Kern des Ansatzes ist ein digitaler Zwilling, der Gesundheitsinformationen eines Patienten oder einer Patientin virtuell abbildet – von Laborwerten über Bilddaten bis hin zu Behandlungsverläufen. Ziel ist es, Patientinnen und Patienten und medizinischem Fachpersonal eine datenschutzkonforme und transparente Steuerung der Zugriffsrechte zu ermöglichen.
Anstatt Gesundheitsdaten zentral in einem einzelnen System – etwa in einer Cloud – zu bündeln, werden sie verschlüsselt und dezentral gespeichert. Der große Vorteil: Selbst im Fall eines Cyberangriffs können die Daten nicht vollständig kompromittiert werden. Nur berechtigte Personen erhalten Zugriff auf exakt definierte Informationen.
Mehr Kontrolle und Akzeptanz durch Visualisierung
Neben der technischen Sicherheit steht die Nutzerfreundlichkeit im Fokus: Patientinnen und Patienten sollen nachvollziehen können, welche Daten wo gespeichert sind und wer darauf zugreifen kann. Durch interaktive Dashboards wird zudem sichtbar, welche Informationen für medizinische Entscheidungen relevant sind. Datenschutzinformationen, Einverständniserklärungen und Angaben zur Datennutzung sollen in MeDiTwin verständlich aufbereitet werden, sodass Patientinnen und Patienten Vertrauen in den Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten gewinnen. Ärztinnen und Ärzte wiederum können gezielt bestimmte Datentypen anfordern und etwa Krankheitsverläufe in Form von Verlaufskurven analysieren. Künftig sollen auch medizinische Bilddaten mit Zusatzinformationen wie Kommentare von Ärztinnen und Ärzten, Messwerte oder Hinweise, was auf dem Bild zu sehen ist, ergänzt werden, um die individuelle Krankheitswahrnehmung zu verbessern.
Die Forschenden testen den aktuellen Entwicklungsstand anhand konkreter Anwendungsbeispiele wie chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen, Parkinson und nephrologischen Fragestellungen. Die zugrunde liegende Systematik ist jedoch flexibel und lässt sich auch auf andere Krankheitsbilder übertragen. Ziel ist eine praxisnahe Lösung, die sich an neue gesetzliche Vorgaben und technische Entwicklungen anpassen lässt.
