Zum Seiteninhalt springen

Zur Eindämmung der COVID-19-Pandemie werden große Hoffnungen in eine partizipatorische Gesundheitsüberwachung mit Hilfe mobiler Anwendungen, beispielsweise zur automatisierten digitalen Kontaktverfolgung, gesetzt. Allerdings müssen Risiken für die Privatsphäre der Bevölkerung oft gegen den Funktionsumfang solcher Lösungen abgewogen werden. Dieses Spannungsfeld spiegelte sich in einer intensiven Diskussion über datenschutzfreundliche Lösungen wider. Als Grundlage für weitere Betrachtungen haben wir eine systematische Literaturanalyse über bürgerzentrierte Lösungen für die Gesundheitsüberwachung unter Nutzung von Positionsdaten auf individueller Ebene durchgeführt. Unsere Haupthypothese war, dass es zwischen den beschriebenen Krankheiten, Anwendungsfällen, Technologien und Datenschutzmaßnahmen Abhängigkeiten gibt. Ein Ergebnis unserer Analyse ist, dass die meisten in der Literatur beschriebenen Lösungen hochspezialisiert sind und sich typischerweise auf eine bestimmte Kombination aus einem Anwendungsfall, einer Krankheit und einer Technologie konzentrieren. Wir sehen daher ein großes Potenzial, mit zukünftigen Lösungen mehrere Anwendungsfälle durch die Kombination verschiedener Technologien (z. B. Bluetooth und GPS) zu unterstützen. Dazu müssen jedoch angemessene Datenschutzmaßnahmen ergriffen werden. Moderne Technologien zur Wahrung der Privatsphäre, wie z. B. Secure Multi-Party Computation (SMPC) oder Differential Privacy, könnten hierfür eine Lösung bieten.

Der vollständige Artikel ist hier verfügbar.