Pseudonymverwaltung mit gPAS

zuletzt aktualisiert
28.11.2023

Themen

Klinische Studien
Register und Kohorten
Sekundärnutzung klinischer Daten
Datenschutz

Projektphase

Start
Durchführung & Betrieb

Auf dieser Seite

Software zur Pseudonymgenerierung und -verwaltung im Rahmen von epidemiologischen Studien und Registern.

English:
Software for pseudonym generation and management in the context of epidemiological studies and registries.

Produktdetails

Datum der Erstverfügbarkeit
Version/Versionsdatum
2023.1.2 (Oktober 2023)
Lizenzmodell
AGPLv3
Preis
keine
Support
Herstellersupport
Technische Voraussetzungen
Ubuntu Server mit 8 GB RAM
10 GB freier Festplattenspeicher
Java 17
MySQL 8
Wildfly 26.x oder höher
DOI
http://dx.doi.org/10.3414/ME14-01-0133
Produkt herunterladen
Flyer / Produktbroschüre
Produktwebsite und Dokumentation

Beschreibung

Die Durchführung klinisch-epidemiologischen Studien, aber auch der Aufbau von Registern und Kohorten, erfordern eine datenschutzkonforme Datenverarbeitung. Gemäß Art. 32 Abs. 1a DSGVO unterstützt die Verwendung von Pseudonymen dabei, ein angemessenes Schutzniveau der Datenverarbeitung zu gewährleisten. Am Institut für Community Medicine der Universitäts­medizin Greifswald wurde hierfür der Webservice gPAS entwickelt.

Das Web-service-basierte Werkzeug gPAS dient der Generierung und Verwaltung von Pseudonymen. Das Domänenkonzept sowie die freie Definition von Alphabeten als auch Generatoralgorithmen erlauben unterschiedliche Pseudonyme je Datenquelle, Anwendungskontext (Erhebung, Herausgabe) oder Standort zu generieren.

Das Produkt im Einsatz

  • Treuhandstelle für das KAS+ Projekt (Pressenotiz)
  • Treuhandstelle für die Collaborative Biobank (CoBi) der DKMS
  • Treuhandstelle „ZDM“ der Medizinischen Fakultät der CAU zu Kiel
  • Summative Evaluation KiFög MV
  • Treuhandstelle des Klinische Krebsregistrierung MV
  • Treuhandstelle des GANI_MED-Projekts
  • Treuhandstelle der NAKO Gesundheitsstudie
  • Treuhandstelle des DZHK
  • Treuhandstelle des ReTraSarc-Projekts
  • Treuhandstelle für das Deutsche Forschungspraxennetz (DFPN)
  • Treuhandstelle des Baltic Fracture Competence Centres (BFCC)

Zusätzliche Anwendungsbereiche (Externe Anwender)

  • Popgen 2.0-Netzwerk (P2N), Institut für Medizinische Informatik und Statistik, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein
  • 8 von 10 Standorte des MIRACUM-Konsortiums
  • Universitätsklinikum Hamburg Eppendorf (UKE)
  • Charité Schlaganfallcentrum Studie Mondafis und Berliner Vorhofflimmern Register / Berlin Institute of Health (
  • ELIXIR Luxembourg – a data hub for Translational Medicine
  • Nationales Verbrennungsregister

Unterstützung

Probieren Sie den gPAS einfach aus: https://demo.ths-greifswald.de/gpas-web/

Für MII, NUM und die Community: neue Releases von E-PIX, gPAS und gICS frei verfügbar:

https://www.ths-greifswald.de/mii-num-community-releases-von-e-pix-gpas-und-gics-frei-verfuegbar/

Erfahrungsberichte

  • Nutzung von gPAS in der Unabhängigen Treuhandstelle der NAKO Gesundheitsstudie

    Sandra Pasewald am

    Die NAKO Gesundheitsstudie ist eine Langzeit-Bevölkerungsstudie (Dauer 20 – 30 Jahre), die 2014 gestartet ist. Im Rahmen dieser epidemiologischen Studie sollen aus ganz Deutschland 200.000 Personen zwischen 20 und 69 Jahren standardisiert untersucht werden.

    Die personenidentifizierenden und die medizinischen Daten werden hierbei strikt voneinander getrennt gespeichert. Jegliche personenidentifizierenden Daten (Name, Anschrift, Geburtsdatum, …) werden in der Unabhängigen Treuhandstelle der Universitätsmedizin Greifswald gespeichert und verwaltet.

    Für die Generierung und Verwaltung der Pseudonyme verwenden wir die Software gPAS (‚a generic pseudonym administration service‘). Da ein Proband in der NAKO Gesundheitsstudie mehr als 20 Pseudonyme haben kann, ist eine problemlose Anwendung für uns unerlässlich.

    Aktuell (Stand: 15.09.2017) verwalten wir in der Unabhängigen Treuhandstelle der NAKO mit Hilfe des gPAS knapp 4,3 Millionen Pseudonyme.

    Wir sind mit der Software sehr zufrieden, weshalb wir sie weiter verwenden werden und auch weiterempfehlen können.

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Referenzen

Bialke M*, Bahls T, Havemann C, Piegsa J, Weitmann K, Wegner T , et al. MOSAIC. A modular approach to data management in epidemiological studies. METHODS OF INFORMATION IN MEDICINE. 2015; 54(4):364-371. https://dx.doi.org/10.3414/ME14-01-0133

Bialke M*, Penndorf P, Wegner T, Bahls T, Havemann C, Piegsa J , et al. A workflow-driven approach to integrate generic software modules in a Trusted Third Party Journal of Translational Medicine. 2015; 13(176). https://dx.doi.org/10.1186/s12967-015-0545-6

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