Register verknüpfen Patienten mit Diagnosen, Therapien und Verlauf. DSGVO Art. 9 stuft diese Daten als besondere Kategorie ein. Das GDNG (2024) schafft die Basis für die Registernutzung in der Forschung. anonym.plus maskiert Auszüge lokal. Der epidemiologische Gehalt bleibt erhalten.
Wann es greift
Das Registerteam bereitet einen Auszug für eine Multizenterstudie vor. Namen, Adressen und KVNR müssen vor der Übermittlung weg.
Wie anonym.plus es löst
- Laden Sie den Auszug (CSV, XLSX oder XML) in anonym.plus.
- Das Werkzeug prüft alle Spalten auf direkte und indirekte Kennungen.
- Prüfen Sie die Markierungen und bestätigen Sie den Bereinigungsplan.
- Tilgen Sie direkte Felder (Name, KVNR) und ersetzen Sie indirekte Felder.
- Prüfen Sie Freitextfelder auf verbliebene Namen oder Adressen.
- Exportieren Sie den bereinigten Auszug für die Studiendatenbank.
Was Sie bereitstellen
- Den Registerauszug (CSV, XLSX oder XML).
- Bereinigungsplan: direkte vs. indirekte Felder.
- Operator: Tilgen für direkte, Ersetzen für indirekte Felder.
Erkannte Entitätstypen in Gesundheitsdaten
| Kategorie | anonym.plus-Entitätstyp | Beispiel |
|---|---|---|
| Patientenname | PERSON | Günter Braun → [PATIENT_R041] |
| KVNR | DE_INSURANCE_NUMBER | G890123456 → [KVNR] |
| Diagnose (ICD-10-GM) | FREE_TEXT | ICD C34.1 → beibehalten |
| Behandlungszentrum | LOCATION | Tumorzentrum München → [ZENTRUM] |
| Erstdiagnosedatum | DATE_TIME | 22.06.2023 → [DATUM_DIAGNOSE] |
| Adresse | LOCATION | Rosenstraße 7, Augsburg → [ADRESSE] |
Erreichte Konformität
- Verarbeitet besondere Kategorien gemäß DSGVO Art. 9.
- Kompatibel mit den Nutzungsrechten des GDNG (2024) für Registerforschung.
- Arbeitet offline: Auszüge verlassen Ihre Infrastruktur nicht.
- Unterstützt die Folgenabschätzung nach DSGVO Art. 35 bei Registerverarbeitung.
Anonymisieren Sie Registerdaten lokal — Tarife ansehen & kostenlos starten →
Grenzen & Hinweise
Diagnosecodes mit seltenen Erkrankungen, Alter und Region können zusammen auf Personen zeigen. Prüfen Sie Kombinationen vor der Weitergabe mit einer k-Anonymitätsanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Was sind typische Kennungen in Krankheitsregistern?
Name, KVNR, SVNR, Geburtsdatum, Adresse und Behandlungszentrum. Seltene Diagnosecodes mit demografischen Daten können zudem indirekt identifizieren.
Welche Rolle spielt das GDNG für die Registerforschung?
Das GDNG (2024) schafft eine einheitliche Grundlage für die Nutzung von Gesundheitsdaten aus Registern und Versorgungsquellen zu Forschungs- und Statistikzwecken.
Bleibt der epidemiologische Wert nach der Bereinigung erhalten?
Ja. Diagnosecodes, Therapieverläufe und Überlebensdaten bleiben unberührt. Nur personenbezogene Felder werden entfernt.