Implementation and Execution of Big Data-based Studies in Ophthalmology within the Framework of the GDPR

Benedikt Siebelmann; Guido Grass; Mario Matthaei; Claus Cursiefen; Till Gerhardt; Juliane Koeberlein-Neu; Sebastian Siebelmann

doi:10.1055/a-2165-9815

Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, Inhaltsverzeichnis

Klin Monbl Augenheilkd 2024; 241(06): 758-767
DOI: 10.1055/a-2165-9815

Übersicht

Implementation and Execution of Big Data-based Studies in Ophthalmology within the Framework of the GDPR

Artikel in mehreren Sprachen: English | deutsch

Autor*innen

Benedikt Siebelmann

¹Hamburg, Osborne Clarke Rechtsanwälte Steuerberater Partnerschaft mit beschränkter Berufshaftung, Hamburg, Deutschland
Guido Grass

²Ethik-Kommission, Medizinische Fakultät der Universität zu Köln, Deutschland
Mario Matthaei

³Zentrum für Augenheilkunde, Universitätsklinikum Köln, Deutschland
Claus Cursiefen

³Zentrum für Augenheilkunde, Universitätsklinikum Köln, Deutschland
Till Gerhardt

¹Hamburg, Osborne Clarke Rechtsanwälte Steuerberater Partnerschaft mit beschränkter Berufshaftung, Hamburg, Deutschland
Juliane Koeberlein-Neu

⁴Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Bergische Universität Wuppertal, Fakultät für Wirtschaftswissenschaft – Schumpeter School of Business and Economics, Wuppertal, Deutschland
Sebastian Siebelmann

³Zentrum für Augenheilkunde, Universitätsklinikum Köln, Deutschland

⁴Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Bergische Universität Wuppertal, Fakultät für Wirtschaftswissenschaft – Schumpeter School of Business and Economics, Wuppertal, Deutschland

⁵Augenärzte Solingen, Augenärzte Kölner Höfe, Solingen, Deutschland

Abstract

The processing of the retrospective data pool for ophthalmology holds huge potential, especially for the research sector. “Big Data” enables medical science to draw conclusions for the future from historical data. Based on the evaluation of such data, algorithms could be trained, for instance, that are capable of making decisions with the help of artificial intelligence. As a result, the medical decision-making process on certain issues could be accelerated, enriched in qualitative and quantitative terms, or even completely be taken over. Ophthalmology is a rapidly evolving field. Due to the multitude of partly automated medical imaging technologies and the predestined accessibility of the eye for such technologies, ophthalmology, similarly to radiology or dermatology, is well suited for artificial intelligence-assisted image data analysis and the frequently associated initiation of diagnosis and therapy. Meanwhile, numerous studies exist based on AI-assisted image data analysis of ophthalmological image data. To the extent that the algorithms filter out results from the data pools by means of calculation rules and are even capable of making independent decisions on the basis of decision trees, the enormous benefit and, simultaneously, the profit for scientific research is quite obvious. Accordingly, it would be desirable to have unrestricted and comprehensive possibility of corresponding data processing of these health data for ophthalmological research. In spite of the potential for ophthalmology, for which there is only fragmentary evidence, the question of practical feasibility arises. In particular, the legal requirements and limits of European and national data protection law must be taken into account, prior to any unreflected processing of personal (health) data. Only by doing so can we circumvent existing obstacles and pitfalls, which can lead to severe fines. Most important are to date the requirements of two legal texts: The General Data Protection Regulation (GDPR) and the Federal Data Protection Act (BDSG). This article provides an overview of the relevant legal requirements applicable in the field of ophthalmology and highlights the major pitfalls and implementation requirements.

Key words

Big Data - retrospective data pools - artificial intelligence - GDPR - German Data Protection Act

Volltext

Referenzen

References/Literatur
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