Use cases
In AVATAR-Transfer beschäftigt sich das Projektkonsortium mit fünf zentralen Anwendungsfällen, um die erforschten Entwicklungen und Technologien aus dem Vorgängerprojekt AVATAR in den Anwendungsbereich zu überführen. An den verschiedenen Use-Cases arbeiten sowohl Partner aus der akademischen Forschung als auch der Industrie gemeinsam an Strategien und Lösungen. Somit wird gewährleistet, dass sowohl das wissenschaftliche Hintergrundwissen, als auch die Perspektive der Anwender in die Umsetzung mit einfließen.
Im Anwendungsfall soll exemplarisch demonstriert werden, wie anonymsierte Sekundärdaten zur patientenindividuellen Evaluation von Therapieoptionen in der Hörgesundheit genutzt werden können.
Dafür werden Versorgungspfade und Datenflüsse von den beteiligten Projektpartnern analysiert und anschließend für das Training eines Verhersagemodells genutzt. Mit diesem soll es schließlich möglich sein, den Verlauf von Therapien in der Hörgesundheit bedingt vorherzusagen.
Im Anwendungsfall werden Verfahren zur Nutzung klinischer und außerklinische Daten für die Rehabilitation in der Augenheilkunde entwickelt und erprobt.
Im Fokus steht ein Anonymisierungsdienst welcher, nach der Einwilligung von Patient:innen, Daten außerhalb und innerhalb der klinischen Versorgung zusammenführt, vereinheitlicht und als anonyme Datensätze bereitstellt. Dafür werden Verfahren zur Erzeugung künstlicher Datensätze so weiterentwickelt, dass zeitliche Zusammenhänge erhalten bleiben und das Reidentifizierungsrisiko trotzdem so gering wie möglich gehalten wird.
Im Anwendungsfall wird die Nutzung von sekundären Gesundheitsdaten für Entwicklung, Zulassung und Post-Market-Surveillance (PMS) von Medizinprodukten und Diagnostika untersucht. Das Ziel ist es, eine technische und rechtliche Infrastruktur zu erforschen, die eine sichere und datenschutzkonforme Nutzung vorhandener Versorgungsdaten ermöglicht.
Der Anwendungsfall widmet sich der sicheren Nutzung von Biosignalen z.B. Aufzeichnung von Hirnströmen (EEG) durch die Entwicklung, Validierung und Einbindung neuartiger Anonymisierungsverfahren. Hier sollen Anonymisierungstechniken erforscht werden, welche den Schutz personenbezogener Daten mit der Erhaltung ihrer medizinischen Aussagekraft verbindet.
Dafür wird eine Software-Toolbox entwickelt, die klinische Daten anonymisiert und gleichzeitig sicherstellt, dass medizinische Befunde weiterhin möglich sind und die Daten mit KI-gestützten Auswertungen genutzt werden können.
Im Mittelpunkt des Anwendungsfalls steht die Entwicklung und Validierung eines Prozesses zur Entfernung humaner DNA-Sequenzen aus Sequenzierungsdatensätzen der Mikrobiologie. Das Ziel ist die Entwicklung eines Workflows, bei dem der Patientenbezug aus dem Datensatz der Sequenzierung entfernt wird, der restliche Informationsgehalt für die Erregerdiagnostik jedoch erhalten bleibt. Hierfür wird eine Software erstellt, die mithilfe der Read Until API von Oxford Nanopore Technologies menschliche Sequenzen in Echtzeit erkennt und während der Sequenzierung aus dem Datensatz entfernt.
Vier Anwendungsbeispiele wurden in AVATAR zur Erforschung von verschiedenen Anonymisierungsmethoden und der Entwicklung von Technologien zur Datenabfrage genutzt. Dabei brachten sowohl Partner aus der akademischen Forschung als auch der Industrie ihre eigenen Anwendungsbeispiele ein.
- Hörgesundheitsdaten: Entwicklung von Technologien zur Abfrage verschiedener Datenräume und damit gemeinsamer Datennutzung am Beispiel der Hörgerätetherapie
- Bilddaten: Erforschung von Anonymisierungsmethoden für Bilddaten und tabellarische Daten aus der Optometrie, Nutzung der Daten für MDR/IVDR-konformes Post-Market-Surveillance von Medizinprodukten sowie zu Demonstrations- und Schulungszwecken
- Elektroenzephalographie-Daten: Erforschung von Anonymisierungmethoden für EEG-Daten
- DNA-Sequenzdaten: Erforschung von Anonymisierungmethoden (adaptive Sequenzierung) für die Erregerbestimmung in der Infektionsdiagnostik