Artwork

Το περιεχόμενο παρέχεται από το CCC media team. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον CCC media team ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Player FM - Εφαρμογή podcast
Πηγαίνετε εκτός σύνδεσης με την εφαρμογή Player FM !

Privatsphäreschonende Gesundheitsdatenverarbeitung (DS2024)

41:57
 
Μοίρασέ το
 

Manage episode 441255856 series 1330870
Το περιεχόμενο παρέχεται από το CCC media team. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον CCC media team ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Kann man mit Gesundheitsdaten forschen, ohne die Privatsphäre der ganzen Bevölkerung zu verletzen? Der europäische Gesundheitsdatenraum steht vor der Tür und es sieht zur Zeit nicht danach aus, dass wir mit dessen Umsetzung zufrieden sein können. Gesundheitsdaten aller europäischen Versicherten werden zentral gesammelt und nicht nur für die individuelle medizinische Versorgung gevorratsdatenspeichert, sondern auch für die Wissenschaft. Dabei ist hier explizit nicht nur akademische, sondern auch privatwirtschaftliche Wissenschaft gemeint. Das heißt, nicht nur Universitäten werden auf die Daten zugreifen können, sondern zum Beispiel auch die Pharmaindustrie und die ganz Großen wie Apple oder Google. Unter dem Vorwand der Verbesserung des Nutzungserlebnisses von proprietären Gesundheits-Apps (vorauseilende Mutmaßung der Speaker) werden die persönlichsten aller Daten in Hände gegeben, in denen sie wirklich nichts zu suchen haben. Ist damit alles verloren? Wir sagen nein! In diesem Vortrag präsentieren wir, wie man mit Hilfe von probabilistischen Datenstrukturen personenbezogene Daten verarbeiten kann, ohne die Privatsphäre der jeweiligen Personen zu beeinträchtigen. Dazu zeigen wir die Ergebnisse einer Fallstudie mit zufallsgenerierten Gesundheitsdaten. Wir möchten mit dem Vortrag deutlich machen, dass es durchaus möglich ist, personenbezogene Daten unter gewissen Voraussetzungen in fremde Hände geben zu können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/de/ about this event: https://talks.datenspuren.de/ds24/talk/NGTE3G/
  continue reading

2093 επεισόδια

Artwork
iconΜοίρασέ το
 
Manage episode 441255856 series 1330870
Το περιεχόμενο παρέχεται από το CCC media team. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον CCC media team ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Kann man mit Gesundheitsdaten forschen, ohne die Privatsphäre der ganzen Bevölkerung zu verletzen? Der europäische Gesundheitsdatenraum steht vor der Tür und es sieht zur Zeit nicht danach aus, dass wir mit dessen Umsetzung zufrieden sein können. Gesundheitsdaten aller europäischen Versicherten werden zentral gesammelt und nicht nur für die individuelle medizinische Versorgung gevorratsdatenspeichert, sondern auch für die Wissenschaft. Dabei ist hier explizit nicht nur akademische, sondern auch privatwirtschaftliche Wissenschaft gemeint. Das heißt, nicht nur Universitäten werden auf die Daten zugreifen können, sondern zum Beispiel auch die Pharmaindustrie und die ganz Großen wie Apple oder Google. Unter dem Vorwand der Verbesserung des Nutzungserlebnisses von proprietären Gesundheits-Apps (vorauseilende Mutmaßung der Speaker) werden die persönlichsten aller Daten in Hände gegeben, in denen sie wirklich nichts zu suchen haben. Ist damit alles verloren? Wir sagen nein! In diesem Vortrag präsentieren wir, wie man mit Hilfe von probabilistischen Datenstrukturen personenbezogene Daten verarbeiten kann, ohne die Privatsphäre der jeweiligen Personen zu beeinträchtigen. Dazu zeigen wir die Ergebnisse einer Fallstudie mit zufallsgenerierten Gesundheitsdaten. Wir möchten mit dem Vortrag deutlich machen, dass es durchaus möglich ist, personenbezogene Daten unter gewissen Voraussetzungen in fremde Hände geben zu können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/de/ about this event: https://talks.datenspuren.de/ds24/talk/NGTE3G/
  continue reading

2093 επεισόδια

Semua episode

×
 
Loading …

Καλώς ήλθατε στο Player FM!

Το FM Player σαρώνει τον ιστό για podcasts υψηλής ποιότητας για να απολαύσετε αυτή τη στιγμή. Είναι η καλύτερη εφαρμογή podcast και λειτουργεί σε Android, iPhone και στον ιστό. Εγγραφή για συγχρονισμό συνδρομών σε όλες τις συσκευές.

 

Οδηγός γρήγορης αναφοράς