MASTERARBEIT BEI JOANNEUM RESEARCH – INSTITUT HEALTH - Entwicklung eines Data Sharing Konzepts für medizinische Daten als Proof-of-Principle
JOANNEUM RESEARCH, Graz
Hintergrund:
Medizinische Daten die im Rahmen der klinischen Routinedokumentation entstehen, fristen ihr Dasein in vielen Fällen in Silos und bleiben für eine weitere Verwertung oftmals ungenutzt. Die Daten werden aus Datenschutzgründen oder aus geschäftlichen Schutzgedanken meist nicht für die kollaborative Nutzung bereitgestellt. Dabei verbirgt sich in der Vernetzung von Daten oftmals erst der wahre Wert für eine sinnvolle Anwendung in Systemen zur klinischen Entscheidungsunterstützung. So können z.B. Rohdaten, pseudonymisierte oder anonymisierte Daten für eine Vielzahl an Zwecken geteilt werden. Die Daten können genutzt werden um Artificial Intelligence (AI)-Modelle zu trainieren oder AI-Modelle zu validieren bzw. verifizieren. Sowohl für Datenanbieter*innen als auch für Datenkonsument*innen müssen dabei jedoch technische, organisatorische, ethische, regulatorische, rechtliche und wirtschaftliche Rahmenbedingungen geklärt werden. Um dieses Problem zu lösen und die immer größer werdende Menge an Daten sinnvoll zu nutzen, ist es zukünftig notwendig, smarte und rechtssichere Data Sharing Konzepte zu entwickeln, anzuwenden und zu validieren.
ZIEL UND BETREUUNG
Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines Data Sharing Konzepts für medizinische Daten um sie der wissenschaftlichen Community und Stakeholder*innen aus der Industrie zur Verfügung zu stellen. Die Konzeptionierung erfolgt mit beteiligten Stakeholdern im Rahmen eines Co-Creation-Prozesses.
Die Arbeit gliedert sich in folgende Phasen:
- Strukturierte und nutzer*innenzentrierte Anforderungsanalyse
- Identifikation von relevanten Stakeholder*innen
- Abklärung der wichtigsten Rahmenbedingungen (technische, organisatorische, ethische, regulatorische, rechtliche und wirtschaftliche)
- Klärung von Strategien für Nutzung und Eigentümerschaft
- Identifikation relevanter Standards
- Literaturrecherche zu Wert von Daten (in Abhängigkeit ihrer Eigenschaften)
- Durchführen von Interviews mit Stakeholder*innen
- Entwicklung eines Proof-of-Principle anhand eines bei JOANNEUM RESEARCH bestehenden, anonymisierten Datensatzes
- (Statistische) Beschreibung des bestehenden Datensatzes
- Erstellung eines Data Sharing Konzepts und Vergleich mit bestehenden Konzepten
- Erstellung eines Konzepts zur Bewertung und Bepreisung von Daten bzw. Open Data Strategien
- Akzeptanztestung mit zukünftigen Nutzer*innen
- Ableitung von Maßnahmen zur Anpassung der Konzepte
- Entwicklung einer technischen Toolbox für den bestehenden Datensatz
- Generierung von Personas
- Generierung von synthetischen Daten mit gleicher Struktur und gleichen statistischen Eigenschaften
- Publikation ausgewählter Ergebnisse in wissenschaftlicher Zeitschrift
Betreuung
JOANNEUM RESEARCH HEALTH (DI Dr. Klaus Donsa)
ISDS, TU-Graz (C. Jean-Quartier, PhD )
Business Analytics and Data Science-Center, Uni-Graz (Stefan Thalmann, Univ.-Prof. Dr.)
WAS WIR BIETEN
Wir bieten Ihnen ein attraktives Umfeld mit modernster Infrastruktur und einem interdisziplinären Team (technisch, wissenschaftlich und klinisch). Außerdem erhalten Sie kompetente Unterstützung während aller Phasen der Masterarbeit und Medical Writing Support beim Verfassen einer Publikation.
Das monatliche Mindestgehalt beträgt gemäß geltendem Kollektivvertrag € 1.593,- brutto, bezogen auf eine Vollzeitanstellung.
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung und bitten Sie, diese mit ausführlichen Unterlagen (Zeugnisse, Lebenslauf und Motivationsschreiben) ausschließlich in elektronischer Form an folgende Adresse zu schicken:
JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
HEALTH – Institut für Biomedizin und Gesundheitswissenschaften
E-Mail: PEMBewerbungen@joanneum.at
Betreff: HEALTH / Masterarbeit Data Sharing Konzept
Ansprechperson: DI Dr. Klaus Donsa
Wir möchten betonen, dass etwaige anlässlich der Bewerbung entstehende Aufwendungen – wie beispielsweise Fahrtkosten, Tages- oder Nächtigungsgelder – nicht ersetzt werden.