Pressemitteilung von Katja Petillon

DSGVO - Anonym speichern statt persönlich haften

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Vier Monate ist es her, dass die EU-Datenschutz-Grundverordnung in Kraft trat. Nach hundert Tagen zogen die Berater der mayato GmbH Bilanz und stellten fest, dass die Herausforderungen in vielen Bereichen längst nicht bewältigt sind. Das Beratungsunternehmen, spezialisiert auf die Bereiche Business Intelligence, Data Science und Analytics, wird immer wieder mit der Fragestellung konfrontiert, ob sich Unternehmensdaten weiterhin zur Qualitätssicherung, Trendanalyse oder zu Forschungszwecken nutzen lassen. Im medizinischen Umfeld liefern analytische Verfahren entscheidende Hinweise auf Behandlungsmöglichkeiten, erkennen Zusammenhänge oder entdecken riskante Nebenwirkungen. Doch dazu bilden die Auswertungen von Patientendaten die Basis. All dies wird durch die neue Verordnung schwierig, da die Verarbeitung persönlicher Daten stark reglementiert wird. Einen Ausweg aus diesem Dilemma bietet die Anonymisierung der Daten mittels Künstlicher Intelligenz.

Eine effiziente Möglichkeit, um personenbezogene Informationen aus Datensätzen, Akten und anderen unstrukturierten Daten zu entfernen, bietet der Einsatz von sogenannten "Named Entity Recognition"-Verfahren: Computerlinguistische Methoden, die automatisch in Texten Eigennamen erkennen. Mit diesen Verfahren lassen sich beispielsweise im medizinischen Umfeld Patientennamen, behandelnde Ärzte, Krankenhäuser usw. ausfindig machen und automatisch aus den Texten löschen.

Dabei existieren zwei Ansätze: Im einfachsten Fall sind Listen hinterlegt, nach denen vorhandene Dokumente durchsucht und die entsprechenden Begriffe ersetzt werden. In der Praxis erweist sich dies jedoch als schwierig, da beispielsweise für Personennamen kaum eine vollständige Liste erstellt werden kann. Der zweite Ansatz geht weiter. Tiefergehende Verfahren analysieren den Kontext und die grammatikalische Struktur der Texte. Die Verfahren werden auf einer Menge bereits bekannter, gängiger Namen trainiert. Sie lernen typische Muster, in denen Eigennamen auftreten, und können somit auch vorher unbekannte Namen zielsicher erkennen. Die so bereinigten Daten können z.B. in die Cloud geladen oder für Analysen auch an jeweilige Fachbereiche weitergegeben werden.

Die Computerlinguistin und Leiterin Künstliche Intelligenz bei mayato, Dr. Cäcilia Zirn, erklärt dazu: "Der Schutz personenbezogener Daten muss nicht gleich das Ende von Data Mining bedeuten. Genau die Verfahren, die von vielen Datenschützern als gefährlich eingestuft werden, erweisen sich hier als Rettungsanker. Denn auf die zahlreichen Erkenntnisse, die wir dank künstlicher Intelligenz erhalten, wollen die meisten von uns am Ende nicht verzichten."

Weitere Informationen zu den Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz erhalten Sie unter http://www.mayato.com (https://www.mayato.com/) Firmen- & Pressekontakt