Gesundheitsdaten sind für die medizinische Forschung besonders wertvoll und besonders sensibel. Doctolib will in Frankreich Daten aus seiner Praxissoftware und personalisierten Gesundheitsdiensten für Forschungs- und KI-Projekte weiterverwenden. Patienten sollen vorher nicht ausdrücklich einwilligen müssen, können der Nutzung ihrer Daten aber widersprechen. Nach Angaben von Doctolib betrifft das angekündigte Forschungsprojekt ausschließlich Frankreich.
Über die Forschungspläne der Terminbuchungsplattform Doctolib in Frankreich, mögliche Vorbilder für Deutschland und die Frage, wie sich Forschungsfreiheit und Datenschutz verbinden lassen, sprechen wir mit Dr. Anna Berry, Volljuristin und Forschungsreferentin am Deutschen Forschungsinstitut für öffentliche Verwaltung (FÖV).
Anna Berry hat sich in ihrer Dissertation ausführlich mit Datenweiterverarbeitungen und der Sekundärnutzung von Gesundheitsdaten in der medizinischen Forschung beschäftigt.
(Bild: Berry)
heise online: Doctolib war lange vor allem als Terminportal bekannt. In Frankreich ist das Unternehmen inzwischen aber deutlich breiter aufgestellt. Warum ist das für die Datenschutzdebatte relevant?
Anna Berry: Weil Doctolib in Frankreich längst nicht mehr nur Termine vermittelt. Das Unternehmen ist 2013 mit Online-Terminbuchung gestartet und bietet heute eine umfangreiche Software-Suite an: darunter Terminmanagement, Videosprechstunden, sichere Kommunikation, Funktionen für Praxisverwaltung und medizinische Dokumentation sowie KI-gestützte Assistenzfunktionen. Damit ist Doctolib an mehreren Stellen des Versorgungsalltags präsent. Wenn ein Unternehmen Terminvereinbarung, Praxissoftware und digitale Begleitung von Patientinnen und Patienten miteinander verbindet, gewinnt die Frage an Gewicht, welche Daten für welchen Zweck verarbeitet werden dürfen.
Auf Seiten der Behandelnden umfasst die Software-Suite von Doctolib unter anderem ein medizinisches Dossier, also Funktionen zur Dokumentation in der Praxis. Das ist etwas anderes als die französische staatliche Akte „Mon espace santé“. Aber es zeigt, dass Doctolib in Frankreich schon früher zu einer umfassenderen Gesundheitsplattform geworden ist.
In Deutschland scheint Doctolib nun einen ähnlichen Weg einzuschlagen: Das Unternehmen bietet inzwischen auch hier ein eigenes Praxisverwaltungssystem mit KI-Funktionen an. Das ist zwar keine gesetzliche ePA und keine Doctolib-Patientenakte für Versicherte. Trotzdem rückt der Anbieter damit näher an zentrale Daten- und Arbeitsabläufe in Arztpraxen.
Genau. Das deutsche Praxisverwaltungssystem bündelt neben dem Terminmanagement auch die Dokumentation und Abrechnung, hinzu kommen KI-Assistenten etwa für Telefonie und Dokumentation. Daraus folgt nicht, dass Doctolib diese Daten ohne Weiteres für Forschung verwenden dürfte. Aber: Wer technische Infrastruktur für Praxen bereitstellt, ist sehr viel näher an den Prozessen, in denen Gesundheitsdaten entstehen und verarbeitet werden. Deshalb müssen Zweckbindung, Datenminimierung und Zugangskontrollen von Anfang an mitgedacht werden.
Doctolib plant in Frankreich nun Forschungsprojekte, bei denen Gesundheitsdaten und KI eine Rolle spielen. Was ist bisher darüber bekannt?
Doctolib führt auf seinem Forschungsportal zwei Projekte auf, die laut Portal am 1. September 2026 beginnen sollen. In einem Projekt soll untersucht werden, wie KI helfen kann, Risiken anhand der medizinischen Vorgeschichte besser vorherzusehen und Versorgungspfade zu koordinieren. Ein weiteres Projekt beschäftigt sich mit der Verlässlichkeit generativer KI-Modelle im medizinischen Bereich. Als Partner nennt Doctolib Inria, Inserm und Paris Cité beziehungsweise das HeKA-Team.
Verarbeitet werden sollen Gesundheitsdaten, Daten zu Lebensgewohnheiten und demografische Daten von erwachsenen Patientinnen und Patienten sowie Nutzerinnen und Nutzern bestimmter personalisierter Dienste. Als Quellen nennt Doctolib seine Praxissoftware, personalisierte Dienste und – beim zweiten Projekt – auch den „Compagnon de santé“, einen digitalen Gesundheitsbegleiter, der der nach Doctolibs Darstellung Prävention und den Zugang zur Versorgung bündeln soll. Die Speicherdauer wird jeweils mit fünf Jahren angegeben.
Warum müssen die 50 Millionen Betroffenen in Frankreich nicht vorher ausdrücklich einwilligen?
Nach den Angaben auf Doctolibs Forschungsportal soll die Verarbeitung nicht auf einer Einwilligung beruhen. Doctolib nennt ein berechtigtes Interesse nach Artikel 6 Absatz 1 Buchstabe f DSGVO sowie die Forschungsregelung für besondere Kategorien personenbezogener Daten in Artikel 9 Absatz 2 Buchstabe j DSGVO. Außerdem verweist das Unternehmen auf die französische Referenzmethodologie MR-004, die ausdrücklich die Weiterverwendung bereits erhobener Daten (Sekundärnutzung) regelt und auf ein Widerspruchsrecht. Betroffene sollen der Weiterverwendung ihrer Daten jederzeit widersprechen können; laut Doctolib soll das keine Folgen für die Nutzung der Dienste oder die medizinische Versorgung haben.
Wir haben doch in Frankreich und Deutschland dieselbe DSGVO. Warum ist die Nutzung von Gesundheitsdaten ohne vorherige Einwilligung überhaupt zulässig?
Die Einwilligung ist nur eine von mehreren Rechtsgrundlagen. Artikel 9 Absatz 1 DSGVO enthält zunächst ein grundsätzliches Verbot, Gesundheitsdaten zu verarbeiten. Absatz 2 nennt aber Ausnahmen. Für wissenschaftliche Forschung ist insbesondere Artikel 9 Absatz 2 Buchstabe j relevant. Danach kann eine Verarbeitung zulässig sein, wenn sie auf einer Grundlage im Unions- oder Mitgliedstaatenrecht beruht, verhältnismäßig ist und angemessene sowie spezifische Maßnahmen zum Schutz der Betroffenen vorsieht. Artikel 89 DSGVO ergänzt Anforderungen an Garantien bei Forschungszwecken. (DSGVO, insbesondere Art. 9 Abs. 2 lit. j und Art. 89)
Reicht es also, wenn ein Unternehmen erklärt, seine Forschung liege im öffentlichen Interesse? Kann dann „jeder“ kommen?
Nein. Ein Unternehmen kann sich nicht selbst pauschal eine Forschungsbefugnis erteilen. Es muss im Einzelfall geprüft werden, ob tatsächlich wissenschaftliche Forschung vorliegt, ob die Datenverarbeitung erforderlich ist und ob geeignete Schutzmaßnahmen greifen. Die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen kann dabei ein wichtiges Indiz sein, ersetzt aber keine rechtliche Prüfung.
Gerade bei privatwirtschaftlichen Akteuren ist die Abgrenzung wichtig: Wirtschaftliche Interessen schließen Forschung nicht automatisch aus. Problematisch wäre es aber, wenn das Forschungsetikett vor allem dazu diente, Produktentwicklung, Profilbildung oder kommerzielle KI-Anwendungen mit besonders sensiblen Daten zu erleichtern. Dann müssen Zweck, Datenumfang, Empfänger, Speicherdauer und mögliche Verwertung der Ergebnisse besonders genau offengelegt und kontrolliert werden.
Mc: Frankreich ist bei digitalen Gesundheitsplattformen und bei Doctolibs Ausbau zur Praxissoftware- und Gesundheitsplattform weiter. In Deutschland baut das Unternehmen sein Angebot inzwischen ebenfalls aus. Ist ein Forschungsmodell nach französischem Vorbild deshalb auch hierzulande denkbar?
Berry: Denkbar ist es grundsätzlich, aber nicht automatisch. Dass ein Unternehmen Praxissoftware anbietet oder technisch Daten verarbeitet, ist keine Erlaubnis zur Sekundärnutzung für Forschung. Für Gesundheitsdaten braucht es eine tragfähige Rechtsgrundlage und strenge Schutzvorkehrungen.
Deutschland hat mit § 27 Bundesdatenschutzgesetz eine Forschungsklausel. Danach kann die Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten ohne Einwilligung zulässig sein, wenn sie für wissenschaftliche Forschung erforderlich ist, die Interessen der verantwortlichen Stelle die Interessen der betroffenen Person am Ausschluss der Verarbeitung erheblich überwiegen und angemessene Schutzmaßnahmen getroffen werden. Identifizierende Merkmale sollen getrennt gespeichert werden; Daten sind zu anonymisieren, sobald dies nach dem Forschungszweck möglich ist. (§ 27 BDSG) (§ 22 BDSG: besondere Schutzmaßnahmen)
Doctolib betont auf Nachfrage, dass das angekündigte Forschungsprojekt ausschließlich Frankreich betreffe und dem dortigen Rechtsrahmen unterliege. Daten von Doctolib-Nutzenden aus Deutschland seien nicht Teil des Projekts. Für bestimmte personalisierte Dienste setzt das Unternehmen in Deutschland auf aktive Einwilligungen, die jederzeit widerrufen werden können. Doctolib erklärt zudem, mögliche künftige Forschungsprojekte in Deutschland würden ausschließlich im Rahmen der DSGVO, des Bundesdatenschutzgesetzes und weiterer einschlägiger deutscher Vorgaben erfolgen sowie transparent kommuniziert. Das Unternehmen verweist dabei auf den Grundsatz der Datensparsamkeit.
Die Frage ist, wie lange es wirklich nur Frankreich betreffen wird. Dass Gesetze eingehalten werden müssen, ist eine Selbstverständlichkeit. Wie aufgezeigt, wäre ein solches Opt-out mit derzeitigen Regelungen auch in Deutschland möglich. Deshalb muss die französische Entwicklung genau beobachtet werden.
Was wäre dann die Kernidee einer Widerspruchslösung?
Eine Widerspruchslösung ersetzt weder die Einwilligung noch eine gesetzliche Grundlage. Rechtlich darf die Konstruktion nicht lauten: „Wer nicht widerspricht, hat eingewilligt.“ Eine datenschutzrechtliche Einwilligung muss freiwillig, informiert und aktiv erklärt werden.
Die Idee ist vielmehr: Die Forschung wird auf eine tragfähige gesetzliche Grundlage gestützt, etwa auf eine Forschungsklausel. Zusätzlich erhalten Betroffene ein niedrigschwelliges Recht, der Nutzung ihrer Daten zu widersprechen. Das Opt-out wird damit zu einem Beteiligungs- und Schutzinstrument. Forschungsfreiheit und Datenschutz müssen nicht als unvereinbare Gegensätze verstanden werden.
Wie müsste ein faires Opt-out konkret gestaltet sein?
Zunächst braucht es eine klare, aktive und verständliche Information. Es reicht nicht, Änderungen in langen Datenschutzerklärungen zu verstecken. Betroffene müssen erfahren, welche Daten für welche Forschungsarten verarbeitet werden, welche Stellen Zugriff erhalten, wie lange die Daten gespeichert werden und wie ein Widerspruch funktioniert.
Der Widerspruch muss einfach auszuüben sein – idealerweise direkt im Nutzerkonto oder in einem Datencockpit. Er darf keine Nachteile für die medizinische Versorgung oder die Nutzung wesentlicher Dienste nach sich ziehen. Sinnvoll wären außerdem ausreichend lange Fristen vor dem Beginn eines Projekts und transparente Regeln für den Zeitpunkt, ab dem ein Datensatz wegen eines bereits abgeschlossenen oder veröffentlichten Forschungsvorhabens nicht mehr herausgenommen werden kann.
Wäre auch ein differenzierter Widerspruch denkbar, also nicht nur „alles oder nichts“?
Das wäre aus Sicht der Selbstbestimmung wünschenswert. Menschen könnten etwa Forschung zu bestimmten Erkrankungen unterstützen, aber keine Forschung in ethisch besonders umstrittenen Bereichen oder keine Projekte mit stark kommerzieller Ausrichtung. Technisch und organisatorisch ist das anspruchsvoller. Aber es würde besser abbilden, dass Betroffene unterschiedliche Vorstellungen davon haben, welche Forschung sie mit ihren Daten unterstützen möchten.
Das erinnert an die elektronische Patientenakte. Auch dort sollen Daten künftig für Forschung verfügbar werden, wenn Versicherte nicht widersprechen. Ist das rechtlich dasselbe Modell?
Es ist vergleichbar, aber die Ausgangslage ist eine andere. Bei der ePA schafft der Gesetzgeber eine spezifische Grundlage für die Datenbereitstellung. Das Opt-out ergänzt diese Grundlage. Es bedeutet gerade nicht, dass Schweigen als Einwilligung interpretiert wird.
Daten aus der ePA sollen künftig automatisch für die Forschung verfügbar gemacht werden, sofern Versicherte nicht widersprechen. Der Widerspruch soll digital über die ePA-App oder über Ombudsstellen der Krankenkassen möglich sein.
Voraussichtlich ab Oktober 2026 sollen Daten aus der ePA im Forschungsdatenzentrum Gesundheit bereitgestellt werden, neben den Abrechnungsdaten, die dort bereits vorliegen. Der Forschung sollen sie auf Antrag in sicheren Verarbeitungsumgebungen zur Verfügung stehen. Ist das Opt-out dort aus Ihrer Sicht sinnvoll?
Wenn die gesetzliche Grundlage DSGVO-konform ausgestaltet ist und Schutzvorkehrungen wirksam funktionieren, kann ein Opt-out sinnvoll sein. Es ist jedenfalls besser als ein Modell, in dem Betroffene überhaupt keine Beteiligungsmöglichkeit haben.
Entscheidend ist jedoch, ob die Information alle erreicht. Ein Widerspruchsrecht schützt nur effektiv, wenn Versicherte rechtzeitig, verständlich und barrierearm informiert werden. Es darf nicht allein davon abhängen, ob jemand digital besonders versiert ist oder zufällig über die Debatte gelesen hat.
Im FDZ Gesundheit werden nach Angaben des Bundesgesundheitsministeriums verschlüsselte, anonymisierte und pseudonymisierte Abrechnungsdaten der gesetzlichen Krankenkassen vorgehalten. Voraussichtlich ab Oktober 2026 sollen dort auch die für Forschung freigegebenen ePA-Daten auf Antrag über sichere Verarbeitungsumgebungen zugänglich sein.
Krankenkassen können Daten, die ihnen etwa aus Abrechnung und Versorgung bereits vorliegen, auswerten und Versicherte auf mögliche Gesundheitsrisiken hinweisen. Ist das nicht ein vergleichbarer Mechanismus?
Die Konstellationen sind rechtlich unterschiedlich, aber der Vergleich macht ein wichtiges Problem sichtbar. Beim Forschungsdatenzentrum Gesundheit geht es um die Bereitstellung von Daten für beantragte Forschung in einer geschützten Verarbeitungsumgebung. Bei den Krankenkassen geht es dagegen um individuelle Auswertungen von Daten, die den Kassen bereits vorliegen – typischerweise Abrechnungsdaten – und um Hinweise an einzelne Versicherte.
§ 25b SGB V erlaubt Kranken- und Pflegekassen, solche datengestützten Auswertungen zum Gesundheitsschutz vorzunehmen. Genannt werden unter anderem die Erkennung seltener Erkrankungen, Krebserkrankungen, schwerwiegender Gesundheitsgefährdungen durch Arzneimitteltherapien, einer bislang nicht festgestellten Pflegebedürftigkeit, vergleichbar schwerwiegender Gefährdungen sowie von Impfindikationen. Versicherte müssen vorab informiert werden und können jederzeit widersprechen. Eine Weitergabe der bei den Kassen vorliegenden personenbezogenen Daten an Dritte ist grundsätzlich untersagt.
Die Krankenkassen können ihre Versicherten anschreiben und sagen, dass bei ihnen möglicherweise ein Risiko für eine bestimmte Erkrankung besteht.
Sie dürfen auf die Ergebnisse ihrer Auswertung hinweisen, aber das ist keine Diagnose und darf nicht in die ärztliche Therapiefreiheit eingreifen oder die freie Wahl der Behandlung beschränken. Und trotzdem kann eine solche Nachricht für Betroffene sehr einschneidend sein. Wenn jemand etwa einen Hinweis zu einer seltenen Erkrankung, einem Krebsrisiko oder einer drohenden Pflegebedürftigkeit erhält, kann das als sehr persönliche Vorinformation ankommen – selbst wenn medizinisch erst noch abgeklärt werden muss, was dahintersteckt.
Und die Kassen haben dafür keinen pauschalen Zugriff auf die ePA, sondern werten Daten aus, die ihnen ohnehin etwa für Abrechnung und Versorgung vorliegen?
Nach der gegenwärtigen Regelung des § 25b SGB V geht es um personenbezogene Daten, die bei den Kranken- und Pflegekassen vorliegen. Das ist von der ePA zu unterscheiden. Die ePA ist eine eigene Infrastruktur mit besonderen Zugriffs- und Berechtigungsregeln. Die gesetzliche Regelung zu den Risikoauswertungen schafft also für sich genommen keinen allgemeinen Zugriff der Kassen auf die vollständigen Inhalte der ePA.
Auch bei Doctolib sollen Daten aus der medizinischen Vorgeschichte analysiert werden, um Risiken besser vorherzusagen oder Menschen gezielter durch die Versorgung zu leiten. Ist das nicht zumindest eine ähnliche Entwicklung?
Ja, der Zusammenhang liegt in der Logik datenbasierter Gesundheitsprognosen. Die angekündigten Doctolib-Projekte zielen unter anderem darauf, anhand medizinischer Vorgeschichten Risiken besser vorherzusehen und Versorgungspfade zu koordinieren. Bei Krankenkassen erlaubt § 25b SGB V individuelle Risikoauswertungen und Hinweise an Versicherte. In beiden Fällen kann aus einer Auswertung von Gesundheitsdaten eine Information entstehen, die für eine einzelne Person sehr persönlich und möglicherweise belastend ist.
Die rechtlichen Rollen sind zwar verschieden: Doctolib beschreibt seine Vorhaben als Forschung und Innovation, während Krankenkassen gesetzlich geregelte Hinweise zum individuellen Gesundheitsschutz geben dürfen. Aber beide Fälle zeigen, dass nicht nur die Sammlung und Analyse der Daten sensibel ist. Ebenso wichtig ist die Frage, ob Menschen aufgrund eines Analyseergebnisses individuell kontaktiert werden und wie eine solche Ansprache gestaltet wird.
Damit geht es nicht nur um Datenschutz im engen Sinn. Es geht auch darum, ob Menschen überhaupt mit möglichen Risikohinweisen konfrontiert werden wollen?
Genau. Das berührt den Gedanken eines Rechts auf Nichtwissen. Wenn jemand etwa zu einer Alzheimer-, Chorea-Huntington- oder anderen Risikostudie eingeladen wird, kann bereits die Einladung nahelegen, dass bestimmte Daten auf ein persönliches Gesundheitsrisiko hindeuten. Ähnlich kann ein Hinweis einer Krankenkasse wirken. Nicht jede Person möchte mit einer solchen möglichen Vorinformation konfrontiert werden – insbesondere nicht ohne ärztliche Einordnung oder Begleitung.
Deshalb sollte ein Modell für Forschung und individualisierte Gesundheitsprognosen nicht nur fragen, ob Daten verarbeitet werden dürfen. Es muss auch regeln, ob, wann und in welcher Form Betroffene angesprochen werden dürfen und ob sie eine solche Kontaktaufnahme oder Risikohinweise ablehnen können.
Sie halten die Einwilligung bei der Sekundärnutzung medizinischer Daten in vielen Fällen für ungeeignet. Warum?
Weil zum Zeitpunkt der Behandlung oft noch nicht feststeht, welche konkreten Forschungsfragen in einigen Jahren relevant sein werden. Wer heute in einer Praxis behandelt wird, kann schwer detailliert in ein Forschungsprojekt einwilligen, dessen Forschungsfrage, Methoden, Datenbedarf und beteiligte Stellen noch unbekannt sind.
Die DSGVO verlangt grundsätzlich, dass personenbezogene Daten für festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke erhoben werden. Sie erkennt bei Forschung zwar an, dass der Zweck nicht immer vollständig von Beginn an bestimmt werden kann. Daraus folgt aber kein Freifahrtschein für völlig allgemeine Einwilligungen.
In der Forschung wird deshalb oft mit Broad Consent gearbeitet: Betroffene willigen breiter in bestimmte Bereiche medizinischer Forschung ein. Wie schätzen Sie diese Lösung ein?
Broad Consent kann unter engen Voraussetzungen ein Weg sein. Er muss aber möglichst konkret eingegrenzt sein und durch zusätzliche Schutzmaßnahmen ergänzt werden. Die Datenschutzkonferenz betont, dass eine breitere Einwilligung nur dann in Betracht kommt, wenn eine vollständige Zweckbestimmung bei der Erhebung tatsächlich nicht möglich ist. Pauschale Einwilligungen in „medizinische Forschung“ reichen nicht aus.
Für die Sekundärnutzung löst der Broad Consent zudem nicht alle praktischen Probleme. Viele Menschen können kaum überblicken, welchen Einwilligungen sie im Laufe ihres Lebens zugestimmt haben und welche Projekte später auf ihre Daten zugreifen.
Wäre ein Dynamic Consent besser, also ein Modell, bei dem Betroffene bei jedem einzelnen neuen Forschungsprojekt erneut gefragt werden?
Ein Dynamic Consent könnte die Selbstbestimmung stärken, weil Betroffene genauer erfahren, worum es jeweils geht. Praktisch entstehen aber neue Schwierigkeiten: Für die erneute Ansprache müsste oft erst wieder ermittelt werden, welche Person zu welchem pseudonymisierten Datensatz gehört. Auch das ist ein weiterer Verarbeitungsschritt.
Außerdem zeigt der Gedanke des Rechts auf Nichtwissen, dass eine erneute Anfrage nicht immer nur eine zusätzliche Wahlmöglichkeit ist. Sie kann Betroffene auch mit einer möglichen gesundheitlichen Vorinformation konfrontieren. Deshalb müsste Dynamic Consent sehr sorgfältig gestaltet werden – etwa mit Wahlmöglichkeiten dazu, ob Menschen überhaupt zu bestimmten Forschungsthemen oder möglichen Risikokonstellationen kontaktiert werden möchten.
Unternehmen sprechen in diesem Zusammenhang häufig von anonymisierten Daten. Ist das zu viel versprochen?
Wenn Daten tatsächlich anonymisiert sind, fallen sie grundsätzlich nicht mehr unter die DSGVO. In der Praxis ist aber entscheidend, ob echte Anonymisierung vorliegt oder nur Pseudonymisierung. Bei pseudonymisierten Daten wird der direkte Name etwa durch eine Kennziffer ersetzt. Wenn ein zusätzlicher Schlüssel oder andere Informationen eine Zuordnung wieder ermöglichen, bleiben es personenbezogene Daten.
Deshalb sollte der Begriff „anonymisiert“ nicht vorschnell verwendet werden. Es muss transparent sein, welche Zusatzinformationen existieren, wer Zugriff darauf hat, wie hoch das Risiko einer Re-Identifizierung ist und wie dieses Risiko fortlaufend bewertet wird. Gerade wenn unterschiedliche Datensätze kombiniert oder neue KI-Methoden genutzt werden, ist diese Frage zentral.
Sie verweisen auch auf Datensparsamkeit. Was folgt daraus für Forschungsprojekte?
Die DSGVO spricht präziser von Datenminimierung. Verarbeitet werden dürfen nur die Daten, die für einen konkreten Forschungszweck tatsächlich erforderlich sind. Das betrifft die Auswahl der Daten, ihren Umfang und die Dauer der Speicherung. Daten sollten nicht einfach auf Vorrat gesammelt werden, weil sie vielleicht irgendwann einmal nützlich sein könnten.
Eine Widerspruchslösung wäre deshalb kein Freibrief für umfassende Datensammlungen. Auch bei gesetzlich erlaubter Forschung gelten Zweckbindung, Speicherbegrenzung und Datenminimierung. Und sobald eine Anonymisierung nach dem Forschungszweck möglich ist, muss sie erfolgen.
Reichen diese Regeln aus? Immer wieder zeigen Datenlecks, dass sensible Daten länger gespeichert oder anders verwendet werden, als Unternehmen öffentlich erklären.
Das ist das zentrale Vollzugsproblem. Regeln helfen nur, wenn ihre Einhaltung überprüfbar ist. Verantwortliche sollten nachvollziehbar dokumentieren müssen, warum eine Datenverarbeitung erforderlich ist, welche Daten sie nutzen, welche Alternativen geprüft wurden, wie sie die Interessen abgewogen haben und welche technischen sowie organisatorischen Schutzmaßnahmen gelten.
Die DSGVO enthält dafür bereits die Rechenschaftspflicht: Verantwortliche müssen die Einhaltung der Datenschutzgrundsätze nicht nur beachten, sondern auch nachweisen können.
Welche zusätzlichen Sicherungen wären aus Ihrer Sicht nötig?
Bei besonders sensiblen oder großen Forschungsprojekten könnte eine unabhängige Ethikprüfung ein wichtiges Korrektiv sein. Hinzu kommen sichere Verarbeitungsumgebungen, klare Zugriffsrechte, Protokollierung, Datenschutzaufsicht und wirksame Sanktionen bei Missbrauch.
Hilfreich wäre außerdem ein öffentlich einsehbares Register der Forschungsvorhaben: mit Forschungsfrage, Datenkategorien, beteiligten Stellen, Rechtsgrundlage, Laufzeit und Ergebnissen. Transparenz sollte nicht bei einer allgemeinen Datenschutzerklärung enden.
Was wäre Ihre wichtigste Forderung an Gesetzgeber und Unternehmen?
Die Forschung mit Gesundheitsdaten kann medizinischen Fortschritt ermöglichen und die Versorgung verbessern. Sie sollte nicht allein auf Einwilligungsmodelle angewiesen sein, die bei langfristiger Sekundärnutzung praktisch und rechtlich an Grenzen stoßen.
Aber forschungsfreundlich darf nicht datenschutzarm bedeuten. Es braucht klare gesetzliche Grundlagen, enge Zweckbindung, konsequente Datenminimierung, technische Schutzmaßnahmen, unabhängige Kontrolle und ein verständlich auszuübendes Widerspruchsrecht. Menschen müssen nachvollziehen können, was mit ihren Gesundheitsdaten geschieht und sie müssen darauf vertrauen können, dass Forschungsnutzung nicht schleichend in eine intransparente kommerzielle Datenverwertung übergeht.
(mack)
