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Datentreuhandmodelle: BMBF fördert Pilotvorhaben : Datum:

Daten bilden die Grundlage der digitalen Gesellschaft. Das Teilen und die Nutzung von Daten in Wissenschaft und Wirtschaft birgt enormes Potenzial. Datentreuhänder sind ein vielversprechendes Modell, das verschiedene Interessen ausgleichen kann. Das BMBF fördert 18 Projekte mit jeweils bis zu 800 000 Euro.

Orangenes 3D-Netzwerk mit weißen und türkisen Knotenpunkten vor dunklem Hintergrund.
Datentreuhänder sollen zukünftig als neutrale Akteure den umfassenden Zugang zu Daten für Wissenschaft und Forschung fair und sicher ermöglichen.

Daten bilden die Grundlage der digitalen Gesellschaft. Das Teilen und die Nutzung von Daten in Wissenschaft und Wirtschaft birgt enormes Potenzial. Sie können zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen beitragen. Daten können genutzt werden, um innovative Produkte zu entwickeln. Neue Formen der datengetriebenen Kooperation können entstehen und datenbasierte Forschungsmethoden führen zu neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen. Voraussetzung hierfür ist, dass sowohl Datengebende als auch Datennutzende Vertrauen in die mit der Datennutzung verbundenen Prozesse haben. Die Qualität der Daten muss sichergestellt sein. Datennutzungssysteme müssen anwenderfreundlich gestaltet sein.

Ein vielversprechendes Modell, das die verschiedenen Interessen zum Ausgleich bringt, sind Datentreuhänder. Sie fungieren als neutrale Intermediäre, die einen fairen Ausgleich der Interessen – zwischen Datengebenden und Datennutzenden – ermöglichen oder gegebenenfalls sogar neue Vertrauensbeziehungen anbahnen. Zudem garantieren sie den technischen und organisatorischen Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten unter Wahrung des Datenschutzes und der Informationssicherheit. Zusätzlich können Datentreuhänder auch einen Beitrag dazu leisten, Monopolisierungstendenzen auf Datenmärkten abzumildern.

Ziel der Förderrichtlinie
Mit der „Richtlinie zur Förderung von Projekten zur Entwicklung und praktischen Erprobung von Datentreuhandmodellen in den Bereichen Forschung und Wirtschaft“ fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Projekte, in denen Datentreuhandmodelle in unterschiedlichen Anwendungsbereichen der Wissenschaft und Wirtschaft konzipiert, entwickelt und in einem Pilotbetrieb unter realen Praxisbedingungen getestet werden sollen. Die Erkenntnisse aus den Projekten werden das Verständnis verbessern, in welchem Umfang Datentreuhänder die Nutzung von Daten ausweiten können und welche Faktoren für den Erfolg von Datentreuhändern maßgeblich sind.

Die auf den Bewertungen eines interdisziplinären Kreises externer Gutachterinnen und Gutachter ausgewählten Vorhaben haben eine maximale Laufzeit von 36 Monaten und werden jeweils mit maximal 800.000,00 EUR gefördert.

18 Pilotprojekte stellen sich vor

Die inhaltliche Ausrichtung der 18 geförderten Vorhaben und die beteiligten Einrichtungen werden in der nachfolgenden Übersicht im Detail aufgeführt. Die Projekte kommen aus ganz unterschiedlichen Anwendungsbereichen:  So beschäftigen sich die geförderten Vorhaben mit dem Aufbau von Datentreuhandmodellen in der Medizin, der Forst- und Landwirtschaft, in der Logistik und Mobilitätsbranche, sowie im Kontext von Smart City-, Umwelt- und Energiedaten. Zudem fokussieren einige Vorhaben die Verbesserung des organisationsübergreifenden Austauschs von Forschungsdaten zwischen Wissenschafts- und Forschungseinrichtungen mittels Datentreuhandmodellen – ohne Festlegung auf ein spezifisches Anwendungsfeld.

Entwicklung und Erprobung von Datentreuhandmodellen am Beispiel der verteilten künstlichen Intelligenz in der Medizin - TreuMed

Zielsetzung des Verbundprojekts „Entwicklung und Erprobung von Datentreuhandmodellen am Beispiel der verteilten künstlichen Intelligenz in der Medizin – TreuMed“ (FKZ: 16DTM100A-C) ist es, ein neuartiges Datentreuhandmodell für medizinische Daten zu entwickeln. Gerade für medizinischen Daten gibt es umfangreiche datenschutzrechtliche Vorgaben, insbesondere für den Umgang mit Patientendaten. Durch die daraus resultierende Reduktion der verfügbaren Datenmenge begrenzen diese Vorgaben in der Praxis teilweise den Forschungserfolg. Um mittels KI-Auswertungen entsprechende Behandlungserfolge generieren zu können, bedarf es jedoch vieler Patientendaten für wissenschaftliche Analysen. Kern des im Projekt TreuMed zu entwickelnden Datentreuhandmodells ist ein Ampelsystem, das unterschiedliche Privatsphäre-Level der medizinischen Daten identifiziert und dementsprechende Schutzvorkehrungen verlangt. Darüber hinaus soll ein dezentrales Datenmanagementsystem entwickelt werden, das den tatsächlichen Austausch von Rohdaten überflüssig macht, und damit das Missbrauchspotenzial der Daten deutlich senken soll. Die Erprobung des Modells erfolgt in der molekularen Epidemiologie sowie der Genetik und Stoffwechselforschung. Die am Projekt beteiligten Partner sind neben der Universität Hamburg als Verbundkoordination die ePrivacy GmbH und die Universitätsmedizin Greifswald.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Jan Baumbach, Universität Hamburg

Datentreuhandverbund biomedizinische Forschungsdaten Land Sachsen-Anhalt - DaTHMed-LSA

Das Verbundprojekt „Datentreuhandverbund biomedizinische Forschungsdaten Land Sachsen-Anhalt – DaTHMed-LSA“ (FKZ: 16DTM101A-B) baut beispielhaft für das Bundesland Sachsen-Anhalt eine standort- und akteursübergreifende Datentreuhandstelle auf, die einen sicheren und transparenten Zugang zu verschiedenen medizinischen Datenbanken über ein Web-Portal ermöglicht. Die Wahrnehmung und Erfüllung entsprechender Betroffenenrechte soll in dieser Datentreuhandstruktur auch standortübergreifend möglich sein. Beispielhaft wird dazu ein neues Herzinfarktregister mit angeschlossener kardiologischer Bilddatenbank erstellt und ein Personal Data Management der betroffenen Patientinnen und Patienten entwickelt, welche so Einwilligungen erteilen oder widerrufen können. Das Vorhaben wird durch die Universitäten in Magdeburg und Halle-Wittenberg umgesetzt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Dr. rer. nat. Markus Plaumann, Universität Magdeburg

S3I-X Trusted Data Exchange and Analytics - Datenaggregierung und –auswertung in verteilten Wertschöfpungsnetzwerken mit der Smart Systems Service Infrastructure - S3I-X

Zielsetzung des Verbundprojekts „S3I-X: Trusted Data Exchange and Analytics“ (FKZ: 16DTM102A-D) ist es, die bereits bestehenden Einzelkomponenten der Smart Systems Service Infrastructure (S3I) zu einer integrierten Datentreuhandplattform auszubauen, die in der Forstwirtschaft Anwendung finden soll. So können forstwirtschaftliche Unternehmen die Datentreuhandplattform nutzen, um ihre Daten zum Baumbestand oder der Maschinennutzung unter Wahrung ihrer Datensouveränität Kooperationspartnern, Lieferanten und Dienstleistern zur Verfügung zu stellen. Zudem können die Daten für Forschungseinrichtungen oder auch die Forstverwaltung freigegeben werden. Die Integration der bestehenden Komponenten sowie die Entwicklung neuer Elemente der Datentreuhandplattform erfolgt dabei unter Berücksichtigung von Referenzarchitekturen wie GAIA-X und der International Data Spaces (IDS). Das Verbundprojekt wird gemeinsam von den vier Partnern RIF Institut für Forschung und Transfer e. V. (RIF), dem Institut für Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) der RWTH Aachen, der ComConsult GmbH und der nexoma GmbH durchgeführt. Der Pilotbetrieb des Datentreuhandmodells erfolgt zusammen mit dem Industriearbeitskreis des Kompetenzzentrums Wald und Holz 4.0 (KWH4.0) sowie in Kooperation mit weiteren Unternehmen aus der land- und forstwirtschaftlichen Praxis.

Kontakt und weiterführende Informationen: KWH 4.0 & RIF Institut für Forschung und Transfer e.V.

Intelligente Datenprodukte für die Urbane Mobilitätswende mittels Ökosystem Data Governance in der Smart City Solingen - MobiDataSol

Im Projekt „Intelligente Datenprodukte für die Urbane Mobilitätswende mittels Ökosystem Data Governance in der Smart City Solingen – MobiDataSol“ (FKZ: 16DTM103A-D) wird ein Datentreuhandmodell entwickelt und erprobt , das einen organisationsübergreifenden Datenaustausch als Grundlage eines zu etablierenden Datenökosystems im Kontext der Smart City auf kommunaler Ebene ermöglicht. Aufbauend auf der Analyse der Interessen und Bedarfe der unterschiedlichen Akteure auf kommunaler Ebene erfolgt die Entwicklung eines Datentreuhandmodells und dessen Erprobung im Anwendungsbereich von Mobilitäts- und Umweltdaten. Das Projekt wird von der Stadt Solingen zusammen mit der Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. – vertreten durch das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) und das Fraunhofer-Institut für Software und Systemtechnik (ISST) – sowie der Universität Stuttgart und dem Institut für Energie- und Umweltforschung (ifeu) durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Solingen Digital

Findable, Accessible, Interpretable and Reusable Wind energy data in Data Spaces - FAIRWinDS

Ziel des Projekts „FAIRWinDS – Findable, Accessible, Interpretable and Reusable Wind Energy Data in Data Spaces“ (FKZ: 16DTM104) ist es, ein Datentreuhandmodell für die Windenergiebranche zu entwickeln und zu erproben. Die Verfügbarkeit von Betriebsdaten einzelner Windkraftanlagen leistet einen erheblichen Beitrag zur Optimierung der Stromleistung sowie von Wartungs- und Planungsarbeiten von Windparks. Das Datentreuhandmodell wird auf Basis der Referenzarchitektur der International Data Spaces aufgebaut und der Datentreuhänder verwaltet die Weitergabe der bereitgestellten Daten gemäß den individuell festzulegenden Nutzungsbedingungen durch die Datengebenden. Wissenschafts- und Forschungseinrichtungen können durch den Abbau von Hindernissen im Datenverkehr so besseren Zugriff auf bereits standardisierte Daten erhalten. Das Projekt wird durch die Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. umgesetzt. Beteiligt sind das Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme (IWES), das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik (ISST), das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), das Fraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie (IMW) und das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE)

Kontakt und weiterführende Informationen: Juliane Schneider, Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme

GesundheitsDAtentreuhand-REallabor zur Entwicklung und Erprobung der Ökosystemintegration datengetriebener Gesundheitsforschung - DaRe

Im Verbundvorhaben „GesundheitsDatentreuhand-Reallabor zur Entwicklung und Erprobung der Ökosystemintegration datengetriebener Gesundheitsforschung – DaRe“ (FKZ: 16DTM105A-C) wird ein Datentreuhandmodell für medizinische Daten am Beispiel der Radiologie entwickelt. Radiologische Daten sind von besonderem Interesse für medizinische Forschung und die Entwicklung medizinischer Analyseinstrumente, da sie die Basis für KI-Komponenten bildgebender Geräte bilden. Zentraler Aspekt des Vorhabens ist eine stärkere Einbindung der Patientinnen und Patienten als Datengebende. So soll die Datenfreigabe mittels einer geeigneten Zustimmungsform, wie z.B. dem „Broad Consent“ (breite Zustimmung) ermöglicht werden, der auch Zweckänderungen für künftige Forschungsvorhaben und kommerzielle Nutzungsszenarien einschließt. Das Projektkonsortium knüpft an den Bestrebungen verschiedener deutscher Universitätskliniken bei der Erschließung, Harmonisierung, Integration und Bereitstellung von Daten über dezentrale Datenintegrationszentren (DIZ) an, die aus der Medizininformatik-Initiative (MII) hervorgegangen sind. Das Verbundprojekt wird durch die Fraunhofer-Institute für Software- und Systemtechnik (ISST) sowie für Internationales Management und Wissensökonomie (IMW) in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Bonn und der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Anja Burmann, Fraunhofer-Institute für Software- und Systemtechnik

Kommunale Datentreuhänder: Integration von Bürger:innen und Unternehmen zum souveränen Austausch von Daten in der Smart City - KomDatIS

Im Kern geht es im Projekt „Kommunale Datentreuhänder – Integration von Bürger:innen und Unternehmen zu souveränen Austausch von Daten in der Smart City - KomDatIS“ (FKZ: 16DTM106A-C) um die Erarbeitung eines Konzeptes zur treuhänderischen Abwicklung des Datenaustauschs zwischen Privatpersonen, Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen im kommunalen Umfeld. Der Datentreuhänder wird auf der technischen Referenzarchitektur der International Data Spaces aufbauen, die von der Fraunhofer Gesellschaft entwickelt wurde und die Grundlage für einen sicheren und domänenübergreifenden Datenraum ermöglichen soll. Als Anwendungsfall wird ein Pilotprojekt im Smart-City-Kontext in Kooperation mit der Stadt Mönchengladbach durchgeführt, das auf den städtischen Datenaustausch in Parkleitsystemen, der Parkraumüberwachung und der Parkraumanalyse fokussiert. Das Vorhaben wird durch die Technische Universität Dortmund zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik (ISST) und der Daten-Kompetenzzentrum Städte und Regionen - DKSR GmbH durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr.-Ing. Boris Otto, Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik / TU Dresden

Methoden zum Austausch von unternehmensbezogenen Daten in treuhänderbasierten Datenökosystemen - MANDAT

Im Projekt MANDAT (FKZ: 16DTM107A-C) sollen Methoden zum Austausch von unternehmensbezogenen Daten in dezentral organisierten treuhänderbasierten Datenökosystemen erforscht werden. Dabei liegt der Fokus auf dem Austausch von sensiblen Geschäftsdaten. Um dem damit verbundenen Missbrauchspotenzial Rechnung zu tragen, soll ein Datentreuhandmodell entwickelt werden, in dem Unternehmensdaten portabel gemacht und datensouverän geteilt werden können. So wird die Weitergabe von hochsensiblen Daten an Dritte Parteien vertrauensvoll ermöglicht, die die Grundlage für die datenbasierte Abwicklung von Geschäftsbeziehungen sowie Beratungs- und Dienstleistungen bilden. Verfolgt wird dabei ein dezentraler Ansatz auf Grundlage von offenen Standards:  die eingesetzten Verfahren werden so gestaltet, dass alle Prozesse auch im Nachhinein nachvollziehbar und überprüfbar sind. Das Verbundprojekt wird durch die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und die DATEV eG durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Projekt MANDAT, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Datenschutzrechtliches Reallabor für eine Datentreuhand in der Netzwerkmedizin - TrustDNA

Im Vorhaben „Datenschutzrechtliches Reallabor für eine Datentreuhand in der Netzwerkmedizin – TrustDNA“ (FKZ: 16DTM108A-C) soll ein Datentreuhandmodell für hochsensible Gesundheitsdaten entwickelt werden. Ziel ist es, Daten aus der Netzwerkmedizin regelbasiert für forschende Unternehmen und Forschungseinrichtungen verfügbar zu machen. Die Prozesse sollen dabei so gestaltet werden, dass die Patientinnen und Patienten als Datengebende in einer aktiv mitgestaltenden Rolle in Forschungsvorhaben eingebunden werden können. Außerdem wird die Anbindung an nationale und europäische Initiativen angestrebt: Daten aus dem Deutschen Netzwerk für angewandte Präzisionsmedizin (DNA-MED) sollen für das Deutsche Humangenom-Phenomarchiv (GHGA) und perspektivisch für das Europäische Humangenom-Phenomarchiv (EGA) nutzbar gemacht werden. Das Vorhaben wird von der Universität Heidelberg zusammen mit dem European Molecular Biology Laboratory (EMBL) und der Charité-Universitätsmedizin Berlin durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Fruzsina Molnár-Gábor, Universität Heidelberg

Data Trusts for Enhancing Logistics Collaboration: Datentreuhandmodelle für die Logistik - TRANSIT

Im Vorhaben „TRANSIT – Data Trust for Enhancing Logistics Collaboration“ (FKZ: 16DTM109A-C) wird ein Kooperationsmodell mit einer innovativen, integrierten, datentreuhandgestützten Datenverarbeitung für Logistikunternehmen entwickelt und prototypisch in Form einer Plattform umgesetzt. Der neutrale Datentreuhänder, der als B2B-Intermediär (Business to Business, also von Unternehmen zu Unternehmen) handelt, soll dabei eine engere datengetriebene Kooperation zwischen Unternehmen ermöglichen und fördern. Unter Einsatz des Datentreuhandmodells werden dabei sensible Geschäftsprozessdaten ausgetauscht, die unter heutigen Bedingungen nicht oder nur widerwillig geteilt werden -   zu Ungunsten der jeweils kleineren Akteure. Durch die frühzeitige Einbindung von Anwendenden, wie z. B. Unternehmen aus dem Netzwerk Logistik Mitteldeutschland sollen vertrauensbildende Maßnahmen für Datengebende und -nutzende geschaffen werden. Das Vorhaben wird von der Universität Leipzig in Kooperation mit dem Institut für Angewandte Informatik e. V. (InfAI) und der fox-COURIER GmbH durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Projekt Transit

Implementierung eines Datentreuhandmodells für den sächsischen Wissenschaftsraum an der TU Dresden - DDTrust

Zielsetzung des Verbundprojekts „DDTrust“ (FKZ: 16DTM110A-C) ist es, eine Datentreuhandstelle für den Wissenschafts- und Wirtschaftsraum Sachsen zu konzipieren, praktisch zu erproben und deren dauerhaften Betrieb vorzubereiten. Hierzu werden einerseits die rechtlichen Rahmenbedingungen für die Konzeption und den Betrieb von Datentreuhandstellen eingehend analysiert. Darauf aufbauend wird sowohl ein organisatorisches Konzept als auch die technisch notwendige Infrastruktur für das Datentreuhandmodell geplant und umgesetzt. Zudem werden erforderliche Softwarekomponenten für die Datenverschleierung, das Zugriffsmanagement und die Nutzungskontrolle entwickelt. Das Vorhaben wird durch ein Konsortium bestehend aus mehreren Instituten und Stellen der TU Dresden, der Papiertechnischen Stiftung (PTS) in Heidenau und dem Hannah-Arendt-Institut für Totalitarismusforschung e. V. in Dresden umgesetzt. Die praktische Erprobung und Evaluation des Datentreuhandmodells erfolgt in unterschiedlichen Anwendungskontexten: Anhand von unterschiedlichen Pilotanwendungen mit Forschungsdaten aus den Fachdisziplinen Psychologie, Medizin, KI-Forschung, Ingenieurswesen und Geschichtswissenschaft erproben die Verbundpartner das Datentreuhandmodell selbst.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Lars Bernard, Technische Universität Dresden

Entwicklung eines nachhaltigen Datenökosystems für die Pflanzenzüchtung - BreedFides

Im Projekt „BreedFides – Entwicklung eines nachhaltigen Datenökosystems für die Pflanzenzüchtung“ (FKZ: 16DTM111A-E) wird eine modellhafte Lösung der zu adressierenden technischen, rechtlichen und wettbewerblichen Herausforderungen unter Einbeziehung zentraler Akteure aus Wissenschaft und Wirtschaft erarbeitet. Auf Basis einer föderierten Dateninfrastruktur soll unter der Koordination eines neutralen Datentreuhänders ein fairer Austausch von Daten ermöglicht werden. Grundlegende Prinzipien zur Bereitstellung hochwertiger, kuratierter und nachnutzbarer Daten werden anhand von konkreten Anwendungsfällen aus der Praxis der Pflanzenzüchtung erarbeitet, um den entstehenden Mehrwert für das beteiligte Ökosystem zu demonstrieren. Zudem wird ein Modell zum Umgang mit sensiblen Daten entwickelt, das Schutz, Auditierung und zweifelsfreie Identifikation der am Ökosystem beteiligten Akteure ermöglichen soll. Ein Pilotbetrieb des Datentreuhandmodells wird auf der Grundlage von Resistenz- und Toleranzdaten der Fruchtart Weizen aufgebaut, um die Ertrags- und Qualitätsstabilität durch Forschungsarbeit und innovative datengetriebene Dienstleistungen in der Pflanzenzüchtung sicherstellen zu können. Die beteiligten Verbundpartner sind die Gemeinschaft zur Förderung von Pflanzeninnovation e. V. (GFPi), das Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK), das Julius Kühn-Institut (JKI) – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, das Johann Heinrich von Thünen-Institut (TI) – Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei sowie der vit – Vereinigte Informationssysteme Tierhaltung w. V.

Kontakt und weiterführende Informationen: Projekt BreedFides

Konzeptionierung und prototypische praxisnahe Erprobung einer Treuhandstelle für Mobilitätsdaten im Anwendungsfeld Automatisiertes Fahren unter Nutzung des Testfelds für Autonomes Fahren Baden-Württemberg - TreuMoDa

Die Zielstellung des Verbundprojekts „Konzeptionierung und prototypische praxisnahe Erprobung einer Treuhandstelle für Mobilitäts-Daten im Anwendungsfeld Automatisiertes Fahren unter Nutzung des Testfelds für Autonomes Fahren Baden-Württemberg – Treu-MoDa“ (FKZ: 16DTM112A-C) ist es, ein Konzept für die Errichtung einer Treuhandstelle für Mobilitätsdaten (TMD) zu erarbeiten und prototypisch zu testen. Die TMD soll als unabhängige und gemeinnützige Schnittstelle dienen, die eine datenschutzkonforme Bereitstellung und Nutzung von Mobilitätsdaten durch Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft nach transparenten Kriterien ermöglicht. Umgesetzt wird das Vorhaben durch das Karlsruher Institut für Technologie in Kooperation mit dem FZI - Forschungszentrum Informatik und dem FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. rer. nat Frank Gauterin, Karlsruher Institut für Technologie - KIT

Partizipativ entwickeltes, Smart-contract basiertes Datentreuhandmodell mit skalierbarem Vertrauen und Inzentivierung - TrustNShare

Im Projekt „TrustNShare – Partizipativ entwickeltes, Smart-contract basiertes Datentreuhandmodell mit skalierbarem Vertrauen und Inzentivierung“ (FKZ: 16DTM113A-C) soll ein Datentreuhandmodell konzipiert und umgesetzt werden, das quasi-kontinuierliche Abstufungen von Vertrauen und Anreizen zum Austarieren bestmöglicher Datennutzungsszenarien ermöglicht. Projektmotivation ist der Befund, dass gerade bei mobil erhobenen Datensätzen unvermeidliche Re-Identifizierungsrisiken für Einzelpersonen bestehen. Als Antwort darauf werden Ansätze der Differential Privacy und des Distributed Privacy Preserving Computing genutzt, um den Grad der Datenfreigabe flexibel wählen sowie Vertrauenswürdigkeit, Risikotoleranz und Datenfreigabe fein aufeinander abstimmen zu können. Aufgrund einer dezentralen Datenhaltung kann dabei eine berechtigte Nutzung auch lediglich auf Werte beschränkt werden, die aus den Daten abgeleitet werden. Die Daten selbst werden dann gar nicht erst ausgehändigt. Die Festlegung der individuellen Präferenzen der Datenfreigabe wird über die zu entwickelnde „Trust Navigator“-Applikation erfolgen. In einem Forschungsprozess mit Bürgerbeteiligung werden Anreize zur Datenfreigabe erarbeitet und ausgestaltet. Als beispielhafter Anwendungsfall dient die TUM Healthy Navigation App, eine mobile Navigationsanwendung zur Empfehlung gesundheitsförderlicher Routen im Alltag von Studierenden. Das Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften der Universitätsklinikum Jena ist zusammen mit dem DLR Institut für Datenwissenschaften, Jena – Bürgerwissenschaften und dem Institut für Digitale Medizin der Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn für das Projekt verantwortlich.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Cord Spreckelsen, Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften am Universitätsklinikum Jena

Treuhandplattform für die sichere und privatsphäreschützende Sammlung, Speicherung und Vermittlung von Daten mobiler Geräte - TRESOR

Das Verbundprojekt „TRESOR: Treuhandplattform für die sichere und privatssphäreschützende Sammlung, Speicherung und Vermittlung von Daten mobiler Geräte“ (FKZ: 16DTM114A-C) zielt neben der Konzeption der organisatorischen Einbettung des Datentreuhandmodells vor allem auf die Entwicklung einer technischen Datentreuhandplattform für die kryptographisch abgesicherte und privatsphäreschützende Sammlung, Speicherung und Vermittlung von auf mobilen Geräten erhobenen Daten. Als Steuerungsinstrument für die Datenfreigabe durch Einzelpersonen fungiert die gleichnamige und ebenfalls zu entwickelnde TRESOR-Applikation inkl. der dahinterliegenden Infrastruktur. Authentifizierte Datennutzende sollen so in die Lage versetzt werden, die Freigabe für die Nutzung von Daten, die mittels der Sensorik von Smartphones oder der dort installierten Applikationen gesammelt werden, durch die Nutzerinnen und Nutzer der mobilen Endgeräte zu erhalten. Dadurch sollen datengetriebene Forschung und die wirtschaftliche Nutzung der Daten auf Individualebene ermöglicht werden, wobei der Datenschutz und die Souveränität der einzelnen Datengebenden gewährleistet wird. Die pilothafte Anwendung des App-basierten Datentreuhandmodells soll in zwei Anwendungsbeispielen erfolgen, mit individuellen Gesundheits- bzw. Bewegungsdaten sowie Mobilitäts- und Infrastrukturdaten. Das Projekt wird von der Universität Hamburg (UHH) zusammen mit dem Hamburger Informatik-Center (HITEC) e. V. und der umlaut solutions GmbH umgesetzt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr.-Ing. Mathias Fischer, Universität Hamburg

Vertrauenswürdiges Datentreuhandmodell zur souveränen Verwaltung und effektiven Nutzung von medizinischen Daten in der Schlafforschung - SouveMed

Im Projekt „SouveMed – Vertrauenswürdiges Datentreuhandmodell zur souveränen Verwaltung und effektiven Nutzung von medizinischen Daten in der Schlafforschung“ (FKZ: 16DTM115A-C) soll das freiwillige Teilen von klinischen Daten durch Einzelpersonen sicher umgesetzt werden. So soll, am konkreten Anwendungsbeispiel der Schlafmedizin, die Verfügbarkeit und Nutzung klinischer Daten für die Entwicklung datenbasierter Anwendungen und Dienstleistungen durch öffentliche und private Forschung gefördert werden und eine ethisch wie leistungsrechtlich bedenkliche Verbindung von medizinischer Behandlung und Zustimmung zur Verwendung der Daten vermieden werden. Weitere Zielstellungen sind die Erhöhung der Datenqualität durch Standardisierung und die Förderung von Datenaufbereitung sowie die Evaluation verschiedener Anreizmechanismen zur Steigerung der Teilnahme von Patientinnen und Patienten. Für die Durchführung verantwortlich sind das FZI Forschungszentrum Informatik (FZI), das Universitätsklinikum Freiburg (UKF) und die Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW).

Kontakt und weiterführende Informationen: Lukas Kohout, FZI - Forschungszentrum Informatik

Luftqualitäts-Datentreuhandplattform zur Erzielung von Netzwerkeffekten in der Datenproduktion und –verwertung - LuftDatenNet

Im Projekt „LuftDatenNet“ (FKZ: 16DTM116) wird eine Datentreuhandplattform aufgebaut, um Luftqualitätsdaten von verschiedenen Datenproduzenten zusammenzuführen, zentral zu speichern und einen sicheren und vertrauensvollen Datenaustausch zu ermöglichen. Die Konzeption und Entwicklung der Datentreuhandplattform erfolgt in enger Zusammenarbeit mit dem Ökosystem aus Luftqualitätsdatenkonsumenten und -produzenten. Aufgrund der Komplexität des Datenökosystems wird ein Teilaspekt des Projektes die Vorbehandlung und Qualitätssicherung der dezentral verfügbaren Datenbestände zur Luftqualität darstellen, um eine Vergleichbarkeit der verschiedenen Datenquellen zu gewährleisten. Darüber hinaus wird die Verwaltung von Zugriffs- und Nutzungsrechten der Datengebenden und Datennutzenden definiert und aufgebaut. Die Interoperabilität der Datenquellen wird durch die Definition eines gemeinsamen Standards auf Basis bekannter Datenmodelle sichergestellt. Das Vorhaben wird von der Breeze Technologies UG durchgeführt. 

Kontakt und weiterführende Informationen: Projekt LuftDatenNet

Kickstarter für Datentreuhänder: Entwicklung eines branchenunabhängigen Frameworks für zielgerichtete Konzeption, beschleunigte Umsetzung und erfolgreichen Betrieb von Datent-reuhändern - KickStartTrustee

Zielsetzung des Projekts „Kickstarter für Datentreuhänder: Entwicklung eines branchenunabhängigen Frameworks für zielgerichtete Konzeption, beschleunigte Umsetzung und erfolgreichen Betrieb von Datentreuhändern – KickStartTrustee“ (FKZ: 16DTM117) ist die Entwicklung und Erprobung eines erweiterten Vorgehensmodells, das unabhängig von konkreten Anwendungsbereichen die Umsetzung von Datentreuhandmodellen vereinfachen soll. Dieses Framework soll von der Planung bis hin zum Betrieb eines konkreten Datentreuhandmodells die jeweils handelnden Akteure begleiten und setzt sich aus Prinzipien, Methoden, Referenzarchitekturen, Checklisten, grundlegenden Softwarekomponenten bis hin zu organisatorischen und juristischen Hilfestellungen zusammen. Durch die Verfügbarkeit dieser Hilfsmittel inkl. der technischen Basiskomponenten können die Einstiegshürden für den ansonsten sehr zeit- und mittelintensiven Prozess der Planung und Etablierung von Datentreuhandmodellen merklich verringert werden. Die prototypische Umsetzung und Evaluierung des Frameworks erfolgt in insgesamt vier unterschiedlichen Pilotprojekten. Zum Projektstart stehen bereits die Anwendungsbereiche „Digitale Plattformen in der Landwirtschaft“ (I) und „Bürgerplattformen“ (II) als Felder der Pilotierung fest. Darüber hinaus sollen während des Projektverlaufs zwei weitere mögliche Pilotprojekte (III+IV) identifiziert und umgesetzt werden. Das Vorhaben wird durch die Expertinnen und Experten des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering (IESE) durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Projekt KickStartTrustee