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  "title": "\u00dcber europ\u00e4ische Grenzen hinweg auf klinischen Daten rechnen - aber sicher!",
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  "abstract": "Der Trend geht dahin, aus Gesundheitsdaten gro\u00dfe zentralisierte Datenbanken aufzubauen. Eine datensparsame Alternative dazu ist, in einem verschl\u00fcsseltem Netzwerk gemeinsam auf verteilten privaten Daten zu rechnen, ohne sie miteinander teilen zu m\u00fcssen. Perspektivisch k\u00f6nnen so demokratischere Datenstr\u00f6me geschaffen werden, die Patient:innen als aktiv Teilhabende statt als passive Datenquellen einbinden. Kommt mit auf eine Reise, die vor sechs Jahren in Deutschland gestartet ist und jetzt die erste europ\u00e4ische klinische Studie mit Secure Multiparty Computation (SMPC) realisiert hat.",
  "description": "**Klinische Forschung 101:** Warum sind \"multizentrische\" klinische Studien der Goldstandard und wie l\u00e4uft das ab? Welche Daten werden da gesammelt und wie funktioniert in der Praxis der Datenaustausch? Was sagt die DSGVO dazu?\n\n**Sicheres verteiltes Rechnen 101:** Wie kann man in verschl\u00fcsselten peer-to-peer Netzwerken gemeinsam auf verteilten Daten rechnen, ohne die Eingabedaten untereinander austauschen zu m\u00fcssen? Was sind technische Vor- und Nachteile? Was \u00e4ndert das an den Rollen der Akteure im System?\n\n**Der Prototyp in Deutschland 2019:** Das LMU Klinikum in M\u00fcnchen kooperiert mit der Charit\u00e9 in Berlin und der TU M\u00fcnchen. Zum ersten Mal gelingt das gemeinsame Rechnen auf verteilten Patient:innendaten. Diverse lessons were learned.\n\n**Die erste europ\u00e4ische Studie 2024:** Das LMU Klinikum in M\u00fcnchen kooperiert mit der Policlinico Universitario Fondazione Agostino Gemelli in Rom. Aus der Pilotstudie ergibt sich auch ein DSGVO-konformer Blueprint und eine wiederverwendbare Architektur.\n\n**Fazit und Ausblick:** Sicheres verteiltes Rechnen in der Wissenschaft und dar\u00fcber hinaus.\n",
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