Artificial Intelligence und Big Data

• PD Dr. Sebastian Bickelhaupt
• Prof. Dr. Matthias May
• Prof. Dr. Matthias Dietzel
• PD Dr. Stephan Ellmann
• Dr. Konstantin Hellwig
• Dr. Lorenz Kapsner

Der technologische Fortschritt ermöglicht in der bildgebenden Diagnostik zunehmend die translationale Erforschung und Einbindung von Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens. Diese Verfahren erlauben es, aus den jeweiligen medizinischen (Bild-)Daten und in der Verknüpfung unterschiedlicher medizinischer Datenquellen für den Menschen nicht erfassbare Muster und Korrelationen zu erkennen, die zum medizinischen Erkenntnisgewinn für eine verbesserte bildgebende Diagnostik eingesetzt werden können. Die Weiterentwicklung und Erforschung dieser Technologien zählt zu den zentralen Aufgaben der translationalen klinischen Forschung im 21. Jahrhundert, insbesondere in der medizinischen Bildgebung, die in der Digitalisierung der Krankenhäuser eine Vorreiterrolle spielt. In enger interdisziplinärer Zusammenarbeit, insbesondere auch mit den medizintheoretischen Fächern und der Informatik, erforscht und entwickelt die Arbeitsgruppe „Artificial Intelligence and Big Data“ neue Ansätze aus einem klinischen Verständnis der Datenanalytik. Ziel ist es die Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz einzusetzen, um Diagnose, Therapiekontrolle und Prognostik für die Patienten:innen weiter zu verbessern und die Weiterentwicklung der personalisierten Präzisionsmedizin weiter zu unterstützen.

Unser Klinikum nimmt an dem deutschlandweiten Projekt RACOON-RECO teil. RACOON-RECO ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördertes Projekt zur Entwicklung von Bildanalyseverfahren und künstlicher Intelligenz zum besseren Verständnis von COVID-19 und ähnlichen Erkrankungen. Es soll helfen, die Diagnostik und Therapieentscheidungen im Management von COVID-19 und verwandten Erkrankungen zu verbessern.

RACOON-RECO ist eine Forschungsinfrastruktur, die auf einem einzigartigen hybriden Netzwerkinfrastrukturkonzept aufbaut. Mithilfe der RACOON-RECO Infrastruktur soll es Forschenden ermöglicht gemacht werden, Forschungsprojekte mit mehreren Universitätskliniken gemeinsam durchzuführen, um daraus belastbare Erkenntnisse für die Verbesserung der Krankenversorgung abzuleiten. RACOON-RECO besteht aus bundesweit verteilten Hardwareknoten an jeder Universitätsklinik (RACOON-NODEs) und einer zentralen Umgebung am Universitätsklinikum Essen (RACOON-CENTRAL). Durch die erstmalige Anbindung aller universitätsmedizinischen Institute in Deutschland entsteht die Möglichkeiten zu großflächigen, bundesweiten Forschungsprojekten, welche bisher nicht umsetzbare Forschung möglich macht. So können Wirkmechanismen von Erkrankungen, relevante Einflussfaktoren auf deren Verläufe untersucht werden und Erkenntnisse zu Risikofaktoren vulnerabler Patientengruppen und der Wirksamkeit von Therapieansätzen abgeleitet werden. Mit RACOON-RECO können Forschungsprojekte mit innovativen Ansätzen durchgeführt werden, für die bisher der Zugang zu ausreichend großen und gut aufgearbeiteten Patientenkohorten fehlte; mittelbar fließen die Ergebnisse erfolgreicher Studien in das Gesundheitswesen zurück und verbessern die Behandlungsqualität jedes einzelnen Patienten.

Weitere Informationen zu RACOON-RECO finden Sie unter https://racoon.network/.

Wir, das Universitätsklinikum Erlangen, und die im Folgenden unter 1. genannten Stellen (Projektpartner) führen das RACOON-RECO Projekt durch.

Für das RACOON-RECO Projekt verarbeiten wir Ihre Daten, die wir im Rahmen Ihrer Behandlung bei uns erhoben haben. Vor der Verwendung für das RACOON-RECO Projekt werden zunächst die identifizierenden Attribute (Name, Geburtsdatum, Adresse usw.) aus Ihrem Datensatz entfernt und die verbleibenden Daten (siehe Ziffer 3) im Rahmen eines aufwändigen Verfahrens in unserer RACOON-NODE unumkehrbar verhasht, sodass ein Rückschluss auf Ihre Identität anhand des verbleibenden Datensatzes nicht möglich ist.Aufgrund des eingesetzten Verfahrens behandeln wir diese Daten als anonymisiert. Anschließend werden die Daten in RACOON-CENTRAL hochgeladen und unseren Projektpartnern freigegeben und von uns und unseren Projektpartnern zur Durchführung des RACOON-RECO Projektes verarbeitet. Ihre Daten werden von den Projektpartnern nicht aus RACOON-CENTRAL heruntergeladen oder lokal gespeichert.

1. Wer sind die Verantwortlichen und Datenschutzbeauftragten?

Wir, und die im Folgenden genannten Stellen, arbeiten bei dem RACOON-RECO Projekt eng zusammen. Aufgrund der Zusammenarbeit verarbeiten wir Ihre personenbezogenen Daten auch teilweise gemeinsam.

Zur Gewährleistung Ihrer Rechte und unter Berücksichtigung der Vorgaben der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) haben wir eine Vereinbarung geschlossen, die Regeln über die Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten aufstellt. Als sog. Gemeinsame Verantwortliche (nach Art. 26 DS-GVO) sind wir gemeinsam für die Verarbeitung Ihrer Daten verantwortlich.

Verantwortliche gem. Art. 4 Abs. 7 DS-GVO ist:

Universitätsklinikum Erlangen
Radiologisches Institut
Direktor: Prof. Dr. med. Michael Uder
Maximiliansplatz 3
91054 Erlangen

Die Liste der Projektpartner finden Sie auf unserer Projektwebseite: https://racoon.network/.

Unsere Datenschutzbeauftragten erreichen Sie unter:

Universitätsklinikum Erlangen
Datenschutzbeauftragter
Krankenhausstraße 12
91504 Erlangen
E-Mail: datenschutz(at)uk-erlangen.de

2. Zu welchem Zweck und nach welcher Rechtsgrundlage werden die Daten verarbeitet?

Wir und unsere Projektpartner verarbeiten die Daten zum Zwecke der Durchführung des RACOON-RECO Projekts. Rechtsgrundlage ist Art. 6 Abs. 1 lit. e bzw. f Art. 9 Abs. 2 lit. j DS-GVO i.V.m. den für die Projektpartner einschlägigen (landes-)rechtlichen Vorschriften.

3. Welche Kategorien von Daten werden verarbeitet?

Wir verarbeiten im Rahmen des RACOON-RECO Projekts Ihre pseudonymisierten Behandlungsdaten. Hierzu gehören eine gehashte (verschlüsselte) Patienten-ID sowie medizinische Daten, wie medizinische Bilddaten (CT- und Röntgenaufnahmen) und deren Metainformationen, anamnestische Informationen, Arztbriefe und Diagnosen, Laborwerte, Ergebnisse histologischer, mikrobiologischer, virologischer und pathologischer Untersuchungen, Krankheitsverläufe, Vitalparameter und Outcome Parameter, Messwerte oder statistische Auswertungen, welche auf Basis der medizinischen Bilddatensätze und komplementären Datensätzen erstellt werden. Dies umfasst besondere Kategorien personenbezogener Daten i.S.d. Art. 9 Abs. 1 DS-GVO, nämlich Gesundheitsdaten i.S.d. Art. 4 Nr. 15 DS-GVO.

4. Wer sind die Empfänger der Daten?

Ihre Daten werden streng zweckgebunden und nur im notwendigen Umfang im Rahmen einer Auftragsverarbeitung an unseren IT- und Hostingdienstleister Mint Medical GmbH weitergeleitet. Außerdem erhalten unsere Projektpartner Zugang zu den freigegebenen Daten in RACOON-CENTRAL.

5. Wie lange werden die Daten gespeichert?

Ihre Daten werden so lange gespeichert, wie wir sie zur Durchführung des RACOON-RECO Projekts benötigen. Das RACOON-RECO Projekt ist nach aktuellem Projektstand bis Ende 2024 angelegt. Danach werden Ihre Daten im Rahmen der uns obliegenden Aufbewahrungsfristen (in der Regel 10 Jahre) in unserer RACOON-NODE und in RACOON-CENTRAL gespeichert. Sofern wir Ihre Daten nicht im Rahmen anderer Forschungsprojekte verwenden oder aufgrund daraus resultierender Aufbewahrungsfristen speichern müssen, werden Ihre Daten im Anschluss gelöscht.

6. Woher stammen die Daten?

Wir verarbeiten Daten, die wir von unseren Patienten im Rahmen der Behandlung erhoben haben.  Wir verarbeiten auch die anonymisierten Daten von Patienten unserer Projektpartner.

7. Rechte

Als von der Datenverarbeitung betroffene Person stehen Ihnen folgende Rechte zu, sofern diese nicht aufgrund eines Gesetzes eingeschränkt sind:

• Recht auf Auskunft
• Recht auf Berichtigung
• Recht auf Löschung
• Recht auf Einschränkung der Verarbeitung
• Recht auf Datenübertragbarkeit
• Recht auf Widerspruch

Sie haben das Recht, sich bei einer Aufsichtsbehörde zu beschweren.

Die für uns zuständige Aufsichtsbehörde ist der Bayerische Landesbeauftragte für den Datenschutz.

8. Wer ist mein Ansprechpartner für Rechte wie Auskunft oder Löschung?

Wir haben uns mit unseren Projektpartnern gemeinsam darüber verständigt, wie wir Ihre Rechte sicherstellen und näher festgelegt, wer welche uns nach der DS-GVO obliegenden Verpflichtungen erfüllt. Dies betrifft insbesondere die Gewährleistung Ihrer Rechte als betroffene Personen und die Erfüllung der Informationspflichten nach Art. 13 und 14 DS-GVO.

Ansprechpartner zur Geltendmachung Ihrer Rechte ist

Universitätsklinikum Erlangen
Radiologisches Institut
Maximiliansplatz 3
91054 Erlangen

Sie können sich zur Geltendmachung Ihrer Rechte grundsätzlich jedoch an jede der beteiligten Stellen wenden.

9. Wie kann ich mehr Informationen zur Datenverarbeitung erhalten?

Weitere Informationen erhalten Sie auf der Projektwebseite: https://racoon.network/.

Aktuelle Publikationen (Auswahl):

1. Ellmann S, Seyler L, Gillmann C, Popp V, Treutlein C, Bozec A, Uder M, Bäuerle T.
   Machine Learning Algorithms for Early Detection of Bone Metastases in an Experimental Rat Model. J Vis Exp. 2020 Aug 16;(162). doi: 10.3791/61235. PMID: 32865533..
2. Ellmann S, Schlicht M, Dietzel M, Janka R, Hammon M, Saake M, Ganslandt T, Hartmann A, Kunath F, Wullich B, Uder M, Bäuerle T.
   Computer-Aided Diagnosis in Multiparametric MRI of the Prostate: An Open-Access Online Tool for Lesion Classification with High Accuracy.
   Cancers (Basel). 2020 Aug 21;12(9):2366. doi: 10.3390/cancers12092366. PMID: 32825612
3. Ellmann S, Wenkel E, Dietzel M, Bielowski C, Vesal S, Maier A, Hammon M, Janka R, Fasching PA, Beckmann MW, Schulz Wendtland R, Uder M, Bäuerle T.
   Implementation of machine learning into clinical breast MRI: Potential for objective and accurate decision-making in suspicious breast masses. PLoS One. 2020 Jan 30;15(1):e0228446. doi: 10.1371/journal.pone.0228446. PMID: 31999755; PMCID: PMC6992224.
4. Bickelhaupt S, Jaeger PF, Laun FB, Lederer W, Daniel H, Kuder TA, Wuesthof L, Paech D, Bonekamp D, Radbruch A, Delorme S, Schlemmer HP, Steudle FH, Maier-Hein KH. Radiomics Based on Adapted Diffusion Kurtosis Imaging Helps to Clarify Most Mammographic Findings Suspicious for Cancer. Radiology. 2018 Jun;287(3):761-770. doi: 10.1148/radiol.2017170273. Epub 2018 Feb 20. PMID: 29461172.
5. Dreher C, Kuder TA, König F, Mlynarska-Bujny A, Tenconi C, Paech D, Schlemmer HP, Ladd ME, Bickelhaupt S. Radiomics in diffusion data: a test-retest, inter- and intra-reader DWI phantom study. Clin Radiol. 2020 Oct;75(10):798.e13-798.e22. doi: 10.1016/j.crad.2020.06.024. Epub 2020 Jul 25. PMID: 32723501.