Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)

Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)

Gemäß Art. 35 DSGVO

Beschreibung der Verarbeitungstätigkeit

Zweck: Prospektive Erfassung und Auswertung von Gesundheitsdaten (Gewicht, Symptome, Flüssigkeitszufuhr, Urin-SG, kognitive Tests, HealthKit-Vitaldaten) zur Frühwarnung vor DPH im Rahmen einer klinischen Beobachtungsstudie.

Verantwortlicher: Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), Klinik für Neurochirurgie.

Betroffene Personen: Patienten nach TSS (ca. 200 Personen), Study Nurses (ca. 2–4 Personen, keine Gesundheitsdaten).

Verarbeitete Datenkategorien

Kategorie Daten Rechtsgrundlage
Pseudonymisierte ID Studien-ID (z. B. UKE-482917) Art. 6(1)(a)
Demographie Alter, Geschlecht, BMI Art. 9(2)(a)
Klinische Daten Histologie, Tumorgröße, OP-Datum, Medikamente, Labor Art. 9(2)(a) + (i)
App-Eingaben Gewicht (2x/Tag), Trinkmenge, Symptom-Score, Urin-SG Art. 9(2)(a)
HealthKit-Daten Schritte, Herzfrequenz, HRV, Schlaf, Gehstabilität Art. 9(2)(a)
Kognitive Tests Reaktionszeit, Trail Making, Tapping-Score Art. 9(2)(a)
Tabelle 1: Verarbeitete Datenkategorien mit Rechtsgrundlage.

Rechtsgrundlage

  • Art. 6(1)(a) DSGVO – Einwilligung des Betroffenen
  • Art. 9(2)(a) DSGVO – Ausdrückliche Einwilligung zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten
  • Art. 9(2)(i) DSGVO – Verarbeitung im öffentlichen Interesse für wissenschaftliche Forschung

Datenflüsse

datenfluss ipad iPad (Nurse-App) Enrollment, Kat. A/B/C iphone iPhone (Patient-App) Monitoring, Dateneingabe Ampelsystem, HealthKit ipad->iphone QR-Code (optisch, kein Netzwerk) redcap REDCap-Server (UKE-Rechenzentrum) Studien-EDC iphone->redcap HTTPS/TLS 1.3 (pseudonymisiert) hk Apple HealthKit (lokal auf iPhone) hk->iphone Lokale API
Abbildung 1: Datenfluss im HyponaTrack-System (DSFA)

Notwendigkeit und Verhältnismäßigkeit

DPH tritt bei 10,5 % der Patienten auf und kann unerkannt zu Krampfanfällen, Koma oder Tod führen. Die ambulante Phase (POD 3–14) ist nicht systematisch überwacht. App-basiertes Monitoring ist die verhältnismäßigste Lösung gegenüber Alternativen.

Alternativenbewertung

Alternative Bewertung
Tägliche telefonische Abfrage Nicht praktikabel bei 200 Patienten, keine strukturierten Daten
Papierfragebogen Keine Echtzeit-Auswertung, Übertragungsfehler
Stationäre Überwachung bis POD 14 Nicht indiziert, hohe Kosten, Patientenpräferenz
Tabelle 2: Alternativenbewertung zur App-basierten Lösung.

Datenminimierung: Nur studienrelevante Parameter, kein GPS, keine Kontakte, keine Fotos. Speicherbegrenzung: Lokale Daten nur während 14-Tage-Monitoring. Pseudonymisierung: Kein Klarname in App oder REDCap, nur Studien-ID. Zweckbindung: Daten ausschließlich für Studienauswertung.

Risikobewertung

# Risiko Wahrscheinlichkeit Risiko-Level
R1 Unbefugter Zugriff auf Gesundheitsdaten am Gerät Niedrig MITTEL
R2 Abfangen von Daten bei REDCap-Übertragung Sehr niedrig NIEDRIG
R3 Verlust/Diebstahl des Geräts Mittel MITTEL
R4 Re-Identifizierung über Studien-ID Niedrig NIEDRIG
R5 Unberechtigter Zugriff auf Nurse-Bereich Niedrig NIEDRIG
R6 Datenbank-Korruption / Datenverlust Niedrig NIEDRIG
R7 Fehlinterpretation der Ampel-Warnung Mittel MITTEL
Tabelle 3: Risikobewertung der DSFA.

Maßnahmen

Risiko Maßnahme Status
R1 Face ID / Gerätecode, Study Nurse PIN (SHA-256 + Salt), iOS Sandbox Implementiert
R2 HTTPS/TLS 1.3-Pflicht (App Transport Security), Certificate Pinning ATS aktiv
R3 Remote Wipe via MDM, keine Klarnamen auf Gerät, automatische Sperre MDM-Konzept vorhanden
R4 Studien-ID ohne Patientenbezug, Zuordnungsliste nur bei PI Umgesetzt
R5 PIN-Authentifizierung + QR-Auth + NFC Implementiert
R6 SwiftData mit WAL-Journaling Umgesetzt
R7 Disclaimer: “Kein Ersatz für ärztliche Kontrolle”, POD7-Na⁺ bleibt Pflicht Im Consent
Tabelle 4: Maßnahmen zur Risikominimierung.

Technische und Organisatorische Maßnahmen (TOM)

Maßnahme Umsetzung
Verschlüsselung at rest iOS-Geräteverschlüsselung (AES-256), Keychain für Secrets
Verschlüsselung in transit HTTPS/TLS 1.3 (App Transport Security erzwungen)
Pseudonymisierung Studien-ID statt Klarname, keine Namen in App
Zugriffskontrolle Face ID, Gerätecode, Study Nurse PIN (SHA-256 + Salt)
Datenminimierung Nur studienrelevante Parameter
Löschkonzept App-Reset löscht alle lokalen Daten; REDCap per Antrag an PI
Audit Trail [In Planung – Logging von Datenänderungen]
Backup Nur verschlüsseltes lokales Backup (iCloud deaktiviert bei Leihgeräten)
Schulung Study Nurses erhalten Einweisung in Datenschutz und App-Bedienung
Tabelle 5: Technische und organisatorische Maßnahmen (TOM).

Restrisiko-Bewertung

Nach Umsetzung aller Maßnahmen verbleibt ein niedriges Restrisiko. Die Verarbeitung ist unter Berücksichtigung der Maßnahmen verhältnismäßig und zulässig.

Konsultation des Datenschutzbeauftragten

Datum Ergebnis
[Datum] [Stellungnahme des DSB eintragen]

Genehmigung

Rolle Name Datum Unterschrift
Studienleiter (PI)
Datenschutzbeauftragter
IT-Sicherheitsbeauftragter