Forschungsdatensätze aus mobilen Gesundheits-Apps kombinieren Nutzungsdaten, Selbstberichte und Sensor-Messwerte aus klinischen Studien. Diese Daten unterliegen Art. 89 für Forschungszwecke und dem GDNG (2024), das die Sekundärnutzung von Gesundheitsdaten in Deutschland regelt. anonym.plus anonymisiert alle Teilnehmerdaten lokal, damit die Studiendateien die Anforderungen für die Forschungsfreigabe erfüllen.
Wann es greift
Eine Forschungsgruppe möchte App-Studiendaten aus einer DiGA-Studie für eine Metaanalyse freigeben. Der Datensatz enthält Nutzer-IDs, E-Mail-Adressen und Geräteseriennummern, die vollständig anonymisiert werden müssen.
Wie anonym.plus es löst
- Öffnen Sie den Studiendatensatz in anonym.plus auf Ihrem Forschungsserver.
- Die Anwendung erkennt alle direkten und indirekten Teilnehmeridentifikatoren.
- Sensor-Messwerte, App-Nutzungs-Scores und klinische Endpunkte bleiben erhalten.
- Tilgen Sie alle Identifikatoren; deaktivieren Sie die Rückverknüpfung.
- Speichern Sie den anonymisierten Datensatz und prüfen Sie das Reidentifikationsrisiko.
Was Sie bereitstellen
- Den Studiendatensatz als CSV, JSON oder FHIR-Export.
- Eine Aktion: Tilgen mit deaktivierter Rückverknüpfung für die Forschungsfreigabe.
- Optionale Risikoanalyse für seltene Nutzerprofile.
Erkannte Entitätstypen in Gesundheitsdaten
| Kategorie | anonym.plus-Entitätstyp | Beispiel |
|---|---|---|
| Nutzer | PERSON | teilnehmer_id_001 → [TEILNEHMER_1] |
| Kontakt | EMAIL_ADDRESS | studie@uni-beispiel.de → [EMAIL] |
| Gerät | DEVICE_ID | app_geraete_id_xyz → [GERAET] |
| Versicherung | DE_INSURANCE_NUMBER | KVNR N324354657 → [KVNR] |
| Datumsangaben | DATE_TIME | einschluss_datum 2024-01-15 → [DATUM] |
| Gesundheit | MEDICAL_CONDITION | «Primäre Diagnose F32.1» → [DIAGNOSE] |
Erreichte Konformität
- Anonymisiert App-Studiendatensätze gemäß DSGVO Art. 89 & GDNG (Gesundheitsdatennutzungsgesetz, 2024).
- DiGA-bezogene Daten unterliegen zusätzlich DiGAV & SGB V §33a.
- Vollständig offline – kein Forschungsdatensatz verlässt Ihren gesicherten Server.
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Grenzen & Hinweise
Longitudinale mHealth-Datensätze mit vielen Zeitpunkten können trotz Anonymisierung durch Verhaltensprofile re-identifizierbar sein. Wenden Sie zusätzlich Differential Privacy oder k-Anonymität an, bevor Sie Datensätze publizieren.
Häufig gestellte Fragen
Was regelt das GDNG (2024) für mHealth-Forschung?
Das GDNG schafft Rechtsgrundlagen für die Sekundärnutzung von Gesundheitsdaten in der Forschung und definiert Anforderungen an Anonymisierung und Datenzugang. Es ergänzt DSGVO Art. 89.
Brauche ich für jede Forschungsnutzung eine neue Ethikkommission?
Das hängt vom Umfang der Sekundärnutzung ab. Das GDNG (2024) erleichtert bestimmte Forschungszugänge, ersetzt aber nicht die Ethikprüfung für klinische Studien.
Können FHIR-Ressourcen direkt anonymisiert werden?
Ja. anonym.plus liest FHIR-konforme JSON-Exporte und de-identifiziert die relevanten Datenfelder.