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Gesundheitsdaten schützen in Zeiten von KI. So geht’s.
Die Erwartung von Millionen Krankenversicherten ist eigentlich selbstverständlich: Sie wünschen sich einen zuverlässigen und nutzerfreundlichen Service, schnelle Antragsbearbeitungen und sinnvolle Gesundheitsservices, alles gern per App.
Gleichzeitig operieren Krankenversicherungen in einem Spannungsfeld zwischen diesen berechtigten Wünschen und strengsten Datenschutzanforderungen. Echte Innovation scheitert hier selten am Willen, sondern eher an der Sorge, gegen rechtliche Vorgaben zu verstoßen.
Die Folge ist ein klassischer Zielkonflikt. Die Lösung: Datensouveränität. Denn wer darauf vertrauen kann, dass sensible und kritische Daten nicht an Dritte abfließen, kann beide Ziele gleichzeitig erfüllen: Rechtskonformität und Datensicherheit auf der einen, gut versorgte und zufriedene Kunden auf der anderen Seite.
Datensouveränität ist also kein Hemmschuh für Innovationen, sondern im Gegenteil ihr Motor und ein wichtiger Faktor für Plattformarchitekturen, die hochsensible Daten rechtskonform verarbeiten können.
Gefahrgut Gesundheitsdaten: Was auf dem Spiel steht
Ob gesetzliche Krankenkasse (GKV) oder private Krankenversicherung (PKV): Die hier verarbeiteten Daten gehören zur intimsten Kategorie der Datenschutz-Grundverordnung (u. a. Art. 9 DSGVO). Dazu zählen:
- Medizinische Diagnosen & Behandlungsverläufe (ICD-Codes, Arztbriefe),
- Rezept- und Abrechnungsdaten der Leistungserbringer,
- Daten der elektronischen Patientenakte ePA (Deutschland), der Elektronischen Gesundheitsakte ELGA (Österreich) oder des elektronischen Patientendossiers EPD (Schweiz).
Der regulatorische Rahmen dafür ist eng gesteckt. Beispiel DACH-Region: In Deutschland wachen der/die Bundesbeauftragte für Datenschutz, die Gematik GmbH und Paragraph § 35 SGB I über die Datenflüsse, ergänzt durch das Digital-Gesetz DigiG und das Gesundheitsdatennutzungsgesetz GDNG. In der Schweiz definieren eHealth Suisse und der Eidgenössischer Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragter EDÖB die strengen Standards auf Basis des KVG und EPDG. In Österreich sind die Datenschutzbehörde DSB, das Bundesministerium für Soziales, Gesundheit, Pflege und Konsumentenschutz BMSGPK und die ELGA GmbH für Regeln und Richtlinien zuständig.
Und obwohl die großen US-amerikanischen Cloud-Anbieter durchaus Verträge anbieten, die dieser strengen europäischen Gesetzeslage entsprechen, bleibt der Schutz hochsensibler Daten weiterhin ein wichtiges Thema. Grund ist u. a. der US Cloud Act, der die großen Hyperscaler dazu verpflichtet, auf Anfrage auch Daten ausländischer Kunden an US-amerikanische Behörden herauszugeben. Das gilt für alle Anbieter digitaler Dienste, die ihren Hauptsitz auf dem Boden der USA haben.
Zwar gibt es zwischen Europa und den USA Maßnahmen wie das EU-U.S. Data Privacy Framework (DPF) oder die General Data Protection Regulation (GDPR). Doch weder das eine noch das andere können letztgültige Rechtssicherheit herstellen und die Gefahr des Datenzugriffs durch externe Dritte komplett und zweifelsfrei ausschließen.
Und dann auch noch KI …
Hinzu kommt KI. Künstliche Intelligenz bietet bekanntermaßen einen enormen Hebel für die Effizienzsteigerung in Geschäftsprozessen. Doch auch hier besteht die Möglichkeit, dass die mit KI geteilten Informationen etwa für das Training von Sprachmodellen verwendet werden und so unbemerkt und ungewollt das Hoheitsgebiet ihres Besitzers verlassen. Spezifische Enterprise-Verträge oder explizite No-AI-Training-Zusätze (“Opt-out”) mit den KI-Anbietern gibt es zwar, wirkliche Transparenz im Umgang der KI mit Daten stellen sie aber nicht her.
Um Künstliche Intelligenz in Sachen Datenschutz rechtlich besser einzuhegen, gilt darum seit Sommer 2024 der EU AI Act, der seither stufenweise ausgerollt wird und der DSGVO auch in diesem Umfeld Geltung verschaffen soll. Das betrifft die allgemeine Daten-Governance (also die Art, wie Daten von KI-Unternehmen organisatorisch und technisch genutzt und geschützt werden), Dokumentations- , Informations- und Kennzeichnungspflichten (für mehr Transparenz und Nachweisbarkeit bei KI-generierten Produkten) sowie die Integration eines professionellen Risikomanagements und einer sorgfältigen Datenschutzfolgeabschätzung.
Da Gesundheitsdaten zu den hochsensiblen Daten gehören, ist die Einhaltung dieser Richtlinien für Krankenversicherer besonders relevant und geschäftskritisch. Denn Künstliche Intelligenz aus Sorge um den Datenschutz gar nicht zu nutzen, wäre mindestens genauso risikobehaftet, ist sie doch in allen Wirtschaftsbereichen längst ein bedeutender Treiber im Ringen um Innovationen, Fortschritt und Marktanteile.
Die zwei Ebenen datenschutzkonformer KI
Wer hochsensible Gesundheitsdaten mit KI verarbeiten will, braucht ein Schutzkonzept, das mehrere Ebenen gleichzeitig absichert. In der Praxis sind dabei insbesondere zwei Schutzdimensionen entscheidend:
Erstens die technische Absicherung und die datenschutzgerechte Aufbereitung der Daten selbst. Und zweitens eine souveräne, kontrollierte Betriebsumgebung.
1. Die technische Absicherung der Daten
Diese Ebene schützt die Daten unabhängig vom Betriebsort der KI. Dazu gehören insbesondere:
- Verschlüsselung bei Speicherung und Übertragung,
- Maskierung sensibler Inhalte,
- Pseudonymisierung personenbezogener Merkmale,
- Anonymisierung, wo der Anwendungsfall dies zulässt.
Die Vorteile:
- Reduzierung sensibler Personenbezüge: Gesundheitsdaten können vor der Verarbeitung so aufbereitet werden, dass direkte Rückschlüsse auf einzelne Personen erschwert oder ausgeschlossen werden.
- Sicherere Nutzung externer Schnittstellen: Wenn KI-Dienste oder modellnahe Komponenten außerhalb der Primärumgebung genutzt werden, lassen sich Risiken durch Maskierung, Pseudonymisierung oder Anonymisierung deutlich senken.
- Schutz in mehreren Verarbeitungsphasen: Daten können bei Speicherung, Übertragung und – je nach Architektur – auch während der Verarbeitung geschützt werden.
Die Grenzen:
- Hohe Komplexität: Gerade bei medizinischen Freitexten, Arztbriefen oder falldynamischen Kontexten ist eine verlässliche Maskierung oder Anonymisierung technisch anspruchsvoll.
- Möglicher Informationsverlust: Je stärker Daten verfremdet werden, desto größer ist das Risiko, dass relevanter medizinischer Kontext verloren geht.
- Nicht allein ausreichend: Auch eine sehr gute Datenaufbereitung ersetzt keine kontrollierte Infrastruktur, keine Rechtevergabe und keine organisatorischen Schutzmaßnahmen.
2. Souveränes Hosting und infrastrukturelle Isolation
Diese Ebene regelt, wo die KI betrieben wird und wer auf Systeme, Modelle und Daten zugreifen kann, etwa On-Premises im eigenen Rechenzentrum oder in einer dedizierten Cloud-Umgebung mit Datenhaltung in Deutschland, Österreich oder der Schweiz.
Die Vorteile:
- Hohe Kontrolle über Infrastruktur und Rechtsraum,
- klare Nachvollziehbarkeit und Transparenz gegenüber Aufsichtsbehörden,
- volle Datenhoheit über Prompts, Dokumente und Verarbeitungsprozesse.
Die Grenzen:
- Höherer Infrastruktur- und Betriebsaufwand,
- Bedarf an spezialisierten Know-how,
- kein Ersatz für Verschlüsselung, Maskierung oder Pseudonymisierung.
Entscheidend ist die Kombination
Die eigentliche Frage lautet daher nicht, ob man sich zwischen Verschlüsselung und lokalem Hosting entscheiden sollte. Entscheidend ist vielmehr, wie sich souveränes Hosting mit Verschlüsselung, Maskierung, Pseudonymisierung und – wo möglich – Anonymisierung sinnvoll kombinieren lässt.
Sicherheit aus beiden Welten
Um die neuesten KI-Potenziale auch in der Krankenversicherung zu heben und gleichzeitig höchste Datenschutzstandards zu wahren, ist eine ebenso spannende wie ehrenhafte Aufgabe für Micromata. Schließlich sind wir es gewohnt, maßgeschneiderte und passgenaue Lösungen für komplexe technische Herausforderungen zu finden. Im vorliegenden Fall, der Verarbeitung hochsensibler Gesundheitsdaten mithilfe von KI, ist das die Kombination beider Ebenen: Datenkodierung und Infrastruktur.
Als Gründerväter und Schwesterfirma der Online-Wahlsoftware POLYAS zählen wir bei Micromata zu den führenden Experten in Sachen Kryptographie und können auf jahrzehntelange Erfahrung und erhebliches Know-how in Sachen Anonymisierung, Pseudonymisierung und Maskierung sensibler Daten zurückgreifen.
Gleiches trifft zu, wenn es um den Aufbau und den Betrieb sicherer Infrastrukturen geht, die bei uns zum täglich Brot gehören. Umso mehr, als IT Security und Datensouveränität zunehmend an Relevanz gewinnen und Unternehmen für ihre geschäftskritischen Applikationen nach guter Beratung und professioneller Umsetzung suchen.
Das AI-Studio: sicher, souverän, compliance-konform
Unser AI-Studio wartet dafür mit einem ganzheitlichen Sicherheitskonzept auf, das in Sachen Datensouveränität und Datenschutz keine Kompromisse macht. Die technischen Leitplanken für den Umgang mit Patienten- und Gesundheitsdaten haben wir klar gesteckt:
- Volle Datenhoheit: Das AI-Studio lässt sich nahtlos in jeder souveränen Cloud-Infrastruktur oder direkt On-Premises betreiben. Sofern ein Cloud-Betrieb gewünscht ist, bieten wir das Hosting auch über europäische oder deutsche Cloud-Anbieter an (STACKIT, Hetzner, Telekom). Sofern On-Premises gefragt ist, ermöglichen wir das Hosting entweder auf unseren eigenen Servern oder sorgen für die passgenaue Einbindung in bestehende Serverlandschaften beim Kunden. Insbesondere bei sensiblen Gesundheitsdaten ist das ein sinnvoller Weg, der im Vergleich zur kryptografischen Ansätzen mindestens ebenso sicher, aber deutlich weniger aufwendig ist. So oder so oder so sind die Daten geschützt, fließen nicht an die KI-Anbieter ab und dem Zugriff ausländischer Behörden entzogen.
- Flexibilität und Unabhängigkeit: Mit dem AI-Studio bleiben unsere Kunden unabhängig von bestimmten Sprachmodellen und vermeiden so teure Vendor-Lock-ins und Abhängigkeiten. So lassen sich Open-Source-KI-Modelle ebenso gut einbinden wie die gängigen Marktführer-Modelle Claude, ChatGPT, Gemini u. v. m. Die Wahl liegt beim Kunden, Wechsel und Ergänzungen sind jederzeit möglich.
- Enterprise Integration: Durch saubere Schnittstellen lässt sich das AI-Studio direkt an die IT-Landschaft des Kunden anbinden, unter strikter Einhaltung von Schnittstellenstandards, die nicht zuletzt durch den oben dargestellten rechtlichen Rahmen definiert sind.
Von den Besten beraten sein
KI ist kein Selbstläufer. Um sie wirklich wertschöpfend einzusetzen, braucht es menschliche Expertise, Innovationskraft und Weitsicht. Ein Dreiklang, der für uns bei Micromata zu den Werkseinstellungen gehört: Langjährige Erfahrung in unterschiedlichsten Industriezweigen, tiefgreifenden und praxiserprobtes Wissen um die Komplexität von Geschäftsprozessen und das Können, hohe und vielschichtige Anforderungen in smarte, nutzungsfreundliche und sichere Software zu überführen, ist unser täglich Brot. Das macht uns auch in Sachen Datensouveränität und KI zu einem Partner, auf den Sie sich verlassen können: fachlich, menschlich, technologisch.
Fazit
Datensouveränität ist auch im KI-Zeitalter nicht nur denkbar, sondern auch machbar. Und sie ist für solche Branchen besonders empfehlenswert, die mit hochsensiblen Daten operieren. Branchen wie das Versicherungswesen, insbesondere Krankenversicherer, können und sollten sie nutzen, um ihre hochsensiblen Daten besser vor dem Zugriff Dritter zu schützen. Und profitieren so gleich mehrfach: von mehr Datenschutz und Rechtssicherheit, effizienteren digitalen Prozessen und einer höheren Kundenzufriedenheit.
Last but not least hat Datensouveränität auch eine strategische Komponente. Zumal in Zeiten, wo globale Gewissheiten durch eine Vielzahl von Krisen zunehmend infrage gestellt sind. Eine Reduktion von Abhängigkeiten ist hier nicht zuletzt eine Investition in eine starke, erfolgreiche und nachhaltige Zukunft.
