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Chancen und Risiken von KI in der Pflegeplanung: DSGVO‑Konformität, Cloud vs. On‑Premise, Anonymisierung und spezialisierte, erstattungsfähige Lösungen.
Die Integration von KI in die Pflegeplanung bietet viele Chancen, stößt aber auf Herausforderungen durch den Datenschutz, insbesondere in Deutschland. Gesundheitsdaten sind besonders sensibel und unterliegen strengen Vorgaben der DSGVO. KI-Systeme müssen daher transparent und sicher sein, um Risiken wie Datenlecks oder Angriffe zu vermeiden.
Kernpunkte:
Vergleich der Ansätze:
Die Wahl der richtigen Lösung hängt von den individuellen Anforderungen der Pflegeeinrichtung ab. Datenschutz und KI können Hand in Hand gehen, wenn von Anfang an klare Strategien umgesetzt werden.
Vergleich von KI-Lösungen in der Pflegeplanung: Datenschutz, Kosten und Anwendbarkeit
Cloud-basierte KI-Lösungen eröffnen neue Möglichkeiten für den Einsatz moderner Technologien, ohne dass eine eigene IT-Infrastruktur erforderlich ist. Doch gerade im sensiblen Bereich der Gesundheitsdaten werfen sie wichtige Fragen zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und zur praktischen Umsetzbarkeit auf.
Cloud-Lösungen agieren gemäß Art. 28 DSGVO als Auftragsverarbeiter, während die Pflegeeinrichtungen die Verantwortung und Kontrolle über die Daten behalten. Ein klar definierter Vertrag, der technische und organisatorische Maßnahmen (TOM) regelt, ist dabei unverzichtbar [4]. Wenn Anbieter jedoch die eingegebenen Daten nutzen, um ihre KI-Modelle zu verbessern, überschreiten sie die Rolle eines reinen Auftragsverarbeiters [1].
„Die Grenze einer reinen Auftragsverarbeitung ist überschritten, wenn die in die KI eingegebenen personenbezogenen Daten auch der Verbesserung der Anwendung zugutekommen und die Verarbeitung somit auch eigenen Zwecken des Anbieters dient." – LfDI Baden-Württemberg [1]
Große Cloud-Anbieter setzen verstärkt auf Datenverarbeitung innerhalb der EU [5]. Zusätzlich müssen Cloud-Lösungen die Anforderungen des Berufsgeheimnisses nach § 203 StGB berücksichtigen, da Pflegedaten besonders schützenswert sind. Vor der Einführung solcher Systeme ist daher eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) gemäß Art. 35 DSGVO erforderlich [1].
Diese klaren Vorgaben erleichtern die Integration in bestehende Systeme und schaffen Vertrauen in den Datenschutz.
Der Aufwand für die Integration kann erheblich reduziert werden, wenn Cloud-KI-Lösungen in Zusammenarbeit mit etablierten Pflegesoftware-Anbietern entwickelt werden. Ein Beispiel hierfür ist das ViKI pro-Projekt, bei dem eine webbasierte KI-Anwendung als Modul in bestehende Pflegesoftware integriert wird, um regelbasierte Vorschläge für Pflegemaßnahmen zu erstellen [3].
Bevor eine Einrichtung solche Systeme einführt, sollte ein „Nursing Readiness Assessment“ durchgeführt werden, um die technische Infrastruktur und die Bereitschaft des Personals zu prüfen [2]. Zudem ermöglichen sogenannte „Unlearning“-Protokolle die Umsetzung des „Rechts auf Vergessenwerden“ (Art. 17 DSGVO), indem Daten aus trainierten Modellen entfernt werden, wenn Einwilligungen widerrufen werden [1].
Cloud-Lösungen bieten den Vorteil niedriger Investitionskosten, da keine eigenen Server benötigt werden. Allerdings fallen laufende Betriebskosten für die Nutzung der Cloud-Dienste an [8]. Gerade für kleinere Einrichtungen kann dies die Einstiegshürde deutlich senken [10]. Dennoch sollten diese laufenden Kosten langfristig gegen potenzielle Einsparungen durch effizientere Prozesse abgewogen werden.
Zusätzliche Kosten entstehen durch die Schulung des Pflegepersonals, die für eine erfolgreiche Nutzung der Systeme essenziell ist [8]. Soll eine Lösung als Digitale Pflegeanwendung (DiPA) erstattungsfähig sein, muss sie eine Prüfung durch das BfArM bestehen, die sowohl den „pflegerischen Nutzen“ als auch die Einhaltung strenger Datenschutzanforderungen nachweist [6]. Daher ist es ratsam, bevorzugt auf bereits im DiPA-Verzeichnis gelistete Lösungen zu setzen.
Neben den finanziellen Aspekten spielt auch die praktische Anwendbarkeit in der Pflegeplanung eine zentrale Rolle.
Unter Einhaltung der Datenschutzvorgaben können Cloud-KI-Systeme einen echten Mehrwert in der Pflegeplanung bieten, insbesondere durch nachvollziehbare Empfehlungen. Sie sind besonders geeignet für die teilautomatisierte Dokumentation und die Unterstützung bei der Erstellung von Pflegeplänen, beispielsweise im SIS-Modell. Da Pflegeplanung als Hochrisiko-Anwendung gemäß EU AI Act eingestuft wird – weil sie medizinische und pflegerelevante Entscheidungen beeinflusst – müssen solche Systeme besonders hohe Transparenzanforderungen erfüllen [9]. Die Vorschläge der KI müssen für Pflegefachkräfte nachvollziehbar sein, damit diese die Empfehlungen prüfen und verantworten können [1].
„KI ist ein Werkzeug zur Unterstützung von Pflegekräften, nicht um sie zu ersetzen." – basebox [8]
In der Praxis können Cloud-KI-Lösungen administrative Aufgaben wie die Strukturierung von Dokumentationen übernehmen und auf Basis von Bewohnerinformationen Vorschläge für Pflegemaßnahmen machen. Die endgültige Entscheidung und fachliche Bewertung bleiben jedoch immer in der Verantwortung der Pflegefachkräfte. Ein schrittweises Vorgehen ist hier sinnvoll: Zunächst sollten einfache, administrative Anwendungsfälle getestet werden, bevor komplexere Entscheidungsunterstützungssysteme für die Pflegeplanung zum Einsatz kommen [8].
On-Premise KI-Lösungen bieten Pflegeeinrichtungen die Möglichkeit, sensible Gesundheitsdaten vollständig innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur zu verarbeiten. Dadurch bleiben alle Daten intern – ein entscheidender Vorteil, wenn es um Datenschutz und rechtliche Sicherheit geht. Schauen wir uns die Aspekte Datenschutz, Integration, Kosten und Anwendbarkeit genauer an.
Mit einer On-Premise Lösung bleibt die Pflegeeinrichtung gemäß Art. 4 Nr. 7 DSGVO allein für die Datenverarbeitung verantwortlich. Das bedeutet, sie entscheidet eigenständig über Zweck und Mittel der Verarbeitung, ohne auf externe Dienstleister angewiesen zu sein [1]. So werden rechtliche Herausforderungen wie „Schrems II“ umgangen und Risiken durch die Übertragung sensibler Gesundheitsdaten in Drittländer, etwa die USA, minimiert [5][6].
Ein weiterer Vorteil: Die lokale Verarbeitung schützt vor Modellangriffen [1]. Da externe Anbieter keinen Zugriff auf die Daten haben, entfällt auch das Risiko, dass diese Informationen zur Verbesserung fremder KI-Modelle genutzt werden – ein Problem, das bei Cloud-Lösungen zusätzliche rechtliche Grundlagen erfordert [1].
„Der Verantwortliche ist verpflichtet, die datenschutzrechtlichen Grundsätze der Rechtmäßigkeit, Fairness, Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung, Integrität und Vertraulichkeit einzuhalten... und muss die Erfüllung der vorgenannten Anforderungen und deren Anwendung auf die KI nachweisen." – LfDI Baden-Württemberg [1]
Die Einführung einer On-Premise KI-Lösung ist komplex und erfordert eine gründliche Vorbereitung. Ein „AI Nursing Readiness Assessment“ hilft dabei, die bestehende Infrastruktur und die Bereitschaft des Personals zu bewerten [2]. Zu den technischen Anforderungen gehören klare Datenherkunftsnachweise, automatisiertes Metadatenmanagement und rollenbasierte Zugangskontrollen [11].
Ein großer Teil der Verantwortung liegt bei der Einrichtung selbst, insbesondere bei Wartung, Updates und Sicherheit. Explainable AI (XAI) kann dabei helfen, die Entscheidungsprozesse der KI nachvollziehbar zu machen – ein wichtiger Schritt für die rechtliche Verantwortbarkeit [3].
Organisatorisch empfiehlt sich ein dreistufiges Management-System: Eine zentrale Koordination für Richtlinien und Ressourcen, Abteilungskoordination für die Umsetzung und Überwachung sowie operative Teams für die tägliche Arbeit [12].
On-Premise Lösungen bringen hohe Anfangsinvestitionen mit sich, insbesondere für Hardware und Infrastruktur – eine Herausforderung, vor allem für kleinere Einrichtungen [10]. Zusätzlich müssen Pflegeheime eigene Server betreiben und die lokale Datensicherheit sicherstellen, was langfristig mehr Ressourcen erfordert [10].
| Kostenfaktor | On-Premise KI | Cloud-basierte KI (SaaS) |
|---|---|---|
| Anfangsinvestition | Hoch (Hardware, Server, Infrastruktur) | Gering/mittel (Setup-Gebühren) |
| Laufende Kosten | Wartung, IT-Personal, Updates | Monatliche/jährliche Abonnements |
| Implementierungszeit | Lang (Hardware-Beschaffung/Setup) | Kurz (2–3 Wochen) [13] |
| Datenschutz | Volle Kontrolle vor Ort [1] | Abhängig vom Serverstandort (EU/DE) [13] |
| Skalierbarkeit | Begrenzte Kapazitäten vor Ort | Flexibel durch Cloud-Ressourcen |
Auch die Schulung des Pflegepersonals ist ein wichtiger Kostenfaktor, da sie für eine effektive Nutzung der Systeme unerlässlich ist [10][15]. Trotz der hohen Anfangsinvestitionen können On-Premise KI-Lösungen langfristig Einsparungen ermöglichen, etwa durch effizientere Ressourcennutzung [14].
On-Premise KI-Systeme sind besonders hilfreich in der Pflegeplanung, wenn Datensouveränität im Vordergrund steht. Ein Beispiel ist das KIP-SDM-Projekt (2022–2025), das vom Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG) und der Charité geleitet wird. Hier werden dezentrale Datenrepositorien genutzt, um mithilfe von generativem Deep Learning synthetische Patientendaten zu erstellen. Diese Daten ermöglichen ein datenschutzkonformes Training von KI-Modellen zur Sturzprävention und zum Medikamentenmanagement, ohne die Vertraulichkeit realer Patientendaten zu gefährden [2].
Die Einsatzmöglichkeiten reichen von der Identifikation individueller Pflegebedarfe bis hin zu Vorschlägen für Maßnahmen bei Stürzen, Delir oder Medikation [2][3]. Wichtig ist, dass die endgültigen Entscheidungen stets bei den Pflegefachkräften liegen. Es empfiehlt sich, mit einfachen Anwendungsfällen zu beginnen und die Komplexität schrittweise zu erhöhen.
Die anonymisierte Datenverarbeitung eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz von KI in der Pflegeplanung. Durch die Entfernung personenbezogener Merkmale wird der Anwendungsbereich der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) umgangen. Sobald keine Rückschlüsse auf betroffene Personen mehr möglich sind, greift die DSGVO nicht mehr [4]. Diese Methode unterstützt eine „Privacy by Design“-Architektur, die Pflegeeinrichtungen hilft, rechtliche Risiken zu minimieren. Im Folgenden werden rechtliche, technische und finanzielle Aspekte genauer betrachtet.
Wie bei anderen KI-Lösungen ist auch hier der Schutz sensibler Daten ein zentraler Punkt. Anonymisierte Daten fallen nicht unter die DSGVO, da sie keine identifizierenden Merkmale enthalten [4]. Dennoch gibt es Herausforderungen: Gesundheitsdaten können so spezifisch sein, dass sie durch zusätzliche Informationen wieder einer Person zugeordnet werden könnten. Pflegeeinrichtungen sollten daher regelmäßig prüfen, ob eine Re-Identifizierung mit aktuellen Technologien möglich ist.
Zusätzlich machen Angriffe wie „Membership Inference“ oder „Model Inversion“ deutlich, dass KI-Modelle selbst personenbezogen werden könnten. Hier bietet Differential Privacy eine wirksame Möglichkeit, das Risiko einer Re-Identifizierung zu reduzieren [1].
„Im Falle anonymer oder anonymisierter Daten müssen die Anforderungen der DSGVO nicht erfüllt werden, da die Daten keine Informationen über Einzelpersonen enthalten." – Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz [4]
Trotz der Vorteile anonymisierter Daten erfordert der Anonymisierungsprozess selbst eine Rechtsgrundlage gemäß Art. 6 DSGVO. Je nach Organisation können weitere Regelungen wie das DSG-EKD oder der kommende EU AI Act, der KI-gestützte Pflegeplanung ab Juli 2024 als Hochrisiko-Anwendung einstuft, relevant sein [9].
Für die technische Integration sind Schnittstellen (APIs) erforderlich, die personenbezogene Merkmale entfernen, bevor die KI die Daten verarbeitet. Ein modularer Ansatz, der mit einfachen administrativen Aufgaben beginnt, und granulare Zugriffskontrollen sorgen dafür, dass nur autorisiertes Personal auf Originaldaten zugreifen kann [8].
Eine besondere Herausforderung stellt das „Recht auf Vergessenwerden“ nach Art. 17 DSGVO dar. Wird die Einwilligung einer Person widerrufen, ist es technisch anspruchsvoll, ihre Daten aus einem bereits trainierten Modell zu entfernen. Hier kommt „Machine Unlearning“ ins Spiel – ein Ansatz, der es ermöglicht, den Einfluss einzelner Datenpunkte zu löschen, ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen [1].
Für die Akzeptanz bei Pflegekräften ist es zudem wichtig, dass die Entscheidungen der KI nachvollziehbar bleiben. Ansätze wie Explainable AI (XAI) gewährleisten Transparenz bei den Vorschlägen der KI. Das ViKI pro Projekt (August 2022 – Juli 2025), geleitet vom Fraunhofer ITWM und dem Deutschen Institut für angewandte Pflegeforschung, zeigt, wie regelbasierte KI und XAI auf anonymisierten historischen Daten transparente Handlungsempfehlungen für die Pflegeplanung erstellen können [7].
Die Einführung von Anonymisierungstechnologien und hochwertiger KI erfordert hohe Anfangsinvestitionen. Langfristig können jedoch geringere rechtliche Risiken und eine effizientere Ressourcennutzung diese Kosten rechtfertigen. Moderne Verschlüsselungstechnologien für die Speicherung und den Transport von Daten spielen dabei eine Schlüsselrolle. Ebenso wichtig ist eine transparente Kommunikation mit Bewohnern und Personal [9].
Anonymisierte Daten eröffnen die Möglichkeit, vorhandenes Erfahrungswissen systematisch zu nutzen. Durch die Analyse von Mustern in anonymisierten Pflegeberichten kann KI gezielte Vorschläge für zukünftige Maßnahmen machen, ohne die Identität der Bewohner zu gefährden.
Ein Beispiel ist das GeMTeX-Projekt (Juni 2023 – August 2026), bei dem die Charité und die Universität Bremen eine umfangreiche Sammlung anonymisierter deutscher medizinischer Texte aus der Patientenversorgung aufbauen. Diese Datenbasis wird für Forschung und KI-Entwicklung genutzt.
Trotz aller Fortschritte bleibt die finale Entscheidung immer in den Händen der Pflegekräfte, während die KI lediglich als unterstützendes Werkzeug dient.
Spezialisierte KI-Lösungen wie dexter health bieten im Vergleich zu allgemeinen Systemen einen gezielten Ansatz, der speziell auf die Anforderungen der deutschen Pflegebranche zugeschnitten ist. Diese Lösungen erfüllen nicht nur die strengen Vorgaben der DSGVO, sondern berücksichtigen auch branchenspezifische kirchliche Datenschutzregelungen wie das DSG-EKD (evangelisch) und das KDG (katholisch) [16]. Damit stellen sie eine DSGVO-konforme Alternative zu außereuropäischen Anbietern dar, deren Datenverarbeitung oft nicht den EU-Standards entspricht [14].
Um den Datenschutz zu gewährleisten, setzen spezialisierte Lösungen auf Technologien wie „Retrieval-augmented Generation" (RAG). Diese Methode sorgt dafür, dass sensible Bewohnerdaten verarbeitet werden, ohne in das allgemeine Trainingsmodell einzufließen [16]. Stattdessen stammen die Informationen aus vertrauenswürdigen Quellen, beispielsweise aus der Bewohnerakte. Da Gesundheitsdaten laut Art. 9 DSGVO als „besondere Kategorie personenbezogener Daten" gelten, unterliegen sie besonders hohen Schutzanforderungen [1][4]. Zusätzlich greifen hier die Vorgaben des EU AI Act, der ab Juli 2024 in Kraft tritt und Anwendungen wie die KI-gestützte Pflegeplanung als Hochrisiko-Anwendungen einstuft [9].
Die Integration solcher Systeme erfolgt über standardisierte APIs, die den Datenaustausch mit bestehenden Pflegedokumentationssystemen erleichtern. Ein modularer Ansatz hat sich hierbei bewährt: So kann zunächst mit einfachen Funktionen wie der Sprachdokumentation begonnen werden, bevor komplexere Anwendungen wie die automatisierte Pflegeplanung implementiert werden. Laut einem Bericht der FHWS können sprachbasierte Dokumentationssysteme Pflegekräften pro Schicht 20 bis 30 Minuten Zeit einsparen [15]. Entscheidend für den Erfolg ist jedoch die frühzeitige Einbindung der Pflegekräfte sowie praxisnahe Schulungen [8]. Auch wenn die technische Integration durch APIs vergleichsweise unkompliziert ist, spielen die Kosten eine zentrale Rolle bei der Umsetzung.
Die Einführung spezialisierter KI-Lösungen bringt zunächst Investitionen mit sich. Diese können jedoch durch Zeitersparnis, eine bessere Dokumentationsqualität und reduzierte rechtliche Risiken langfristig ausgeglichen werden. Eine Herausforderung bleibt die nachhaltige Finanzierung, da viele Projekte derzeit durch zeitlich begrenzte Forschungs- oder Modellprogramme und nicht durch reguläre Pflegeversicherungsbudgets finanziert werden [17].
Ein Beispiel für den Einsatz spezialisierter KI ist der SIS-Assistent von dexter health, der die strukturierte Informationssammlung durch automatisierte Vorschläge unterstützt. Die KI ordnet Pflegebedarfe in sinnvolle Kategorien wie Atemwegsmanagement oder Allergiemanagement ein [9]. Allerdings gibt es noch Einschränkungen, wie die fehlende Integration mit etablierten Pflegeklassifikationen wie ENP oder NANDA sowie die Möglichkeit von sogenannten „Halluzinationen" der KI [9]. Wichtig bleibt, dass die finale Entscheidung immer bei den Pflegefachkräften liegt – die KI fungiert lediglich als Decision Support System und nicht als Ersatz [8][18].
„Die Technologie muss eingesetzt werden, damit Mensch sich wieder um Mensch kümmert." – Prof. Dr. Sami Haddadin, Munich School of Robotics [17]
Hier fassen wir die zentralen Vor- und Nachteile der vorgestellten Ansätze zusammen, um einen klaren Überblick zu bieten.
Cloud-basierte Systeme punkten durch ihren schnellen Einsatz und geringen Integrationsaufwand. Allerdings bergen sie erhöhte Datenschutzrisiken, insbesondere bei Anbietern außerhalb Europas oder bei der Nutzung von Bewohnerdaten zur Verbesserung von Modellen. Bei Daten, die zur Unterstützung des eigenen Modells verwendet werden, entsteht eine gemeinsame Verantwortlichkeit nach Art. 28 DSGVO [1].
On-Premise-Lösungen garantieren volle Kontrolle über die Daten, erfordern jedoch erhebliche Investitionen in Hardware, IT-Infrastruktur und regelmäßige Wartung. Projekte wie ViKI pro (gestartet am 1. August 2022) zeigen, dass regelbasierte Systeme mit lokaler Datenhaltung erfolgreich in die Pflege integriert werden können [3].
Anonymisierte Daten scheinen auf den ersten Blick ideal, da die DSGVO für anonymisierte Informationen nicht gilt. Allerdings bleiben technische Herausforderungen bestehen. Komplexe Anonymisierungsmethoden erhöhen die Kosten für Forschung und Entwicklung und können den spezifischen Pflegekontext verwässern [4].
Spezialisierte Lösungen, wie sie im BfArM-DiPA-Verzeichnis aufgeführt sind, kombinieren hohe Datenschutzstandards mit praktischer Anwendbarkeit. Sie erfüllen die deutschen Rechtsvorschriften und können über die Pflegeversicherung nach § 78a SGB XI abgerechnet werden [6]. Ein Beispiel ist das KIP-SDM-Projekt (2022–2025), das mithilfe generativer Deep-Learning-Verfahren synthetische Patientendaten erstellt, sodass KI-Training ohne Risiko für echte Bewohnerdaten möglich wird [2].
Die folgende Tabelle bietet eine kompakte Übersicht der wichtigsten Merkmale und Herausforderungen dieser Ansätze:
| Lösungstyp | Datenschutz-Konformität | Integrationsaufwand | Kostenfaktoren | Anwendbarkeit Pflegeplanung |
|---|---|---|---|---|
| Cloud-basiert | Hohes Risiko bei Modelltraining mit Bewohnerdaten; Art. 28 DSGVO erforderlich [1] | Gering bis mittel; meist webbasiert | Abo-Modell; niedrige Anfangskosten | Hoch; schnelle Updates möglich [3] |
| On-Premise | Sehr hoch; Daten verbleiben in der Einrichtung | Hoch; lokale Hardware und IT-Wartung nötig | Hohe Anfangsinvestition; niedrige laufende Kosten | Mittel; begrenzte Skalierung |
| Anonymisiert | Höchste; DSGVO findet keine Anwendung bei vollständiger Anonymisierung [4] | Hoch; komplexe Anonymisierungstechnik | Hohe F&E-Kosten | Begrenzt; Verlust des individuellen Kontexts [4] |
| Spezialisiert (DiPA) | Sehr hoch; BfArM-zertifiziert [6] | Mittel; für bestehende Systeme konzipiert | Erstattungsfähig über SGB XI [6] | Sehr hoch; auf Pflegeexpertise zugeschnitten [3] |
Um eine KI erfolgreich und datenschutzkonform in die Pflegeplanung einzubinden, ist die Wahl der digitalen Pflegedokumentation entscheidend. Datenschutz und künstliche Intelligenz sollten von Beginn an miteinander verknüpft werden, um Fortschritte zu ermöglichen und gleichzeitig die Rechte der Bewohner zu wahren [1].
Die Entscheidung zwischen Cloud-Systemen und On-Premise-Lösungen hängt von den individuellen Anforderungen ab. Während Cloud-Lösungen klare vertragliche Regelungen benötigen, bieten On-Premise-Systeme mehr Kontrolle, erfordern jedoch einen höheren IT-Aufwand. Spezialisierte Lösungen wie dexter health kombinieren hohen Datenschutz mit praktischer Anwendbarkeit.
Vor der Einführung eines solchen Systems ist es wichtig, technische Prinzipien wie „Privacy by Design“ umzusetzen. Erfolgreiche Beispiele zeigen, dass regelbasierte KI und der Einsatz synthetischer Trainingsdaten datenschutzkonforme Modelle ermöglichen können. Moderne Ansätze beweisen, dass Datenschutz und Innovation Hand in Hand gehen können. Der Schlüssel liegt darin, diese beiden Aspekte nicht als Gegensätze zu betrachten, sondern als sich ergänzende Elemente – zum Wohle der Bewohner und zur Unterstützung des Pflegepersonals.
Um KI-Systeme rechtssicher in der Pflege einzusetzen, müssen Pflegeeinrichtungen die Vorgaben der DSGVO strikt einhalten. Das bedeutet, personenbezogene Daten dürfen nur auf einer klar definierten Rechtsgrundlage verarbeitet werden – beispielsweise durch die Einwilligung der betroffenen Personen oder aufgrund eines berechtigten Interesses. Bereits in der Konzeptionsphase sollte ein Datenschutz-Folgenabschätzungsverfahren (DSFA) durchgeführt werden, um potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und zu dokumentieren.
Darüber hinaus ist es wichtig, Verträge zur Auftragsverarbeitung mit den Anbietern der KI-Systeme abzuschließen. Regelmäßige Schulungen der Mitarbeitenden stellen sicher, dass diese die datenschutzrechtlichen Anforderungen verstehen und umsetzen können.
Eine Lösung wie dexter health erleichtert die Einhaltung der Datenschutzvorgaben erheblich. Sie bietet integrierte Funktionen wie sichere Schnittstellen zu bestehenden Pflegedokumentationssystemen und die automatische Protokollierung von Einwilligungen. Durch die Kombination aus technischen und organisatorischen Maßnahmen können Pflegeeinrichtungen nicht nur die hohen Datenschutzstandards gewährleisten, sondern auch die Effizienz der Pflegeplanung entscheidend verbessern.
On-Premise-Lösungen bringen für Pflegeeinrichtungen einige klare Vorteile mit sich. Da die gesamte IT-Infrastruktur direkt vor Ort betrieben wird, behalten die Einrichtungen die volle Kontrolle über ihre Daten und Systeme. Das ist besonders hilfreich, um die strengen deutschen Datenschutz- und DSGVO-Anforderungen einzuhalten, da sensible Pflegedaten nicht an externe Anbieter weitergegeben werden müssen. Außerdem reduziert ein lokales System das Risiko von Ausfällen, die durch Netzwerkprobleme oder Unterbrechungen bei externen Dienstleistern entstehen könnten.
Ein weiterer Pluspunkt ist die erhöhte Sicherheit und Anpassungsfähigkeit: Einrichtungen können Sicherheitsrichtlinien, Zugriffskontrollen und Updates selbstständig und nach ihren Bedürfnissen umsetzen. On-Premise-Lösungen lassen sich zudem nahtlos in bestehende Systeme wie die Strukturierte Informationssammlung (SIS) integrieren, ohne dass zusätzliche Schnittstellen zu externen Cloud-Diensten nötig sind. Für Pflegeeinrichtungen, die besonderen Wert auf Datenschutz, Datenkontrolle und einen reibungslosen Betrieb legen, sind On-Premise-Systeme oft die beste Wahl.
Die Anonymisierung von Gesundheitsdaten sorgt dafür, dass keine Rückschlüsse auf einzelne Personen möglich sind. Dafür werden identifizierende Informationen wie Name, Geburtsdatum oder Versicherungsnummer entweder entfernt oder so verändert, dass sie nicht mehr mit einer Person in Verbindung gebracht werden können. Typische Ansätze hierfür sind das Generalisieren von Daten, das Bilden statistischer Gruppen oder das Erstellen synthetischer Datensätze. Im Unterschied zur Pseudonymisierung gibt es bei der Anonymisierung keinen Schlüssel, mit dem die ursprüngliche Identität wiederhergestellt werden könnte.
Eine der größten Herausforderungen liegt darin, eine Rek-Identifikation zu verhindern – besonders dann, wenn anonymisierte Daten mit anderen Quellen kombiniert werden. Gleichzeitig muss ein Balanceakt gelingen: Datenschutz und Datenqualität dürfen sich nicht gegenseitig ausschließen. Denn eine zu starke Anonymisierung kann die Aussagekraft der Daten für Analysen erheblich einschränken. Gerade für KI-gestützte Pflegeplanungen ist es entscheidend, dass bereits bei der Datenerhebung Methoden angewendet werden, die den Anforderungen der DSGVO entsprechen. So lassen sich Datenschutzrisiken minimieren, ohne die Datenqualität zu gefährden. Anbieter wie dexter health setzen solche Maßnahmen direkt im Dokumentationsprozess um. Das entlastet Pflegekräfte und sorgt gleichzeitig für maximale Sicherheit.
