Medizinische Daten von 1,6 Millionen Patient:innen soll die Google-Tochterfirma DeepMind von Londoner Krankenhäusern bekommen haben. Die Datenweitergabe liegt schon Jahre zurück, doch nun hat eine britische Kanzlei angekündigt, Sammelklage einzureichen. Der Vorwurf lautet: Die Betroffenen seien nicht ausreichend informiert worden und hätten nicht damit rechnen können, dass ihre Daten bei dem Technologiekonzern landen.
Dass nicht genügend für den Datenschutz getan wurde, rügte im Jahr 2017 bereits die britische Datenschutzbehörde. DeepMind habe auch Daten aus einer Zeit bekommen, in der noch keine Kooperation zwischen der Klinik und dem Unternehmen bestand. Die Patient:innen hätten nicht davon ausgehen können, dass ihre Daten auf die erfolgte Art und Weise verarbeitet werden.
DeepMind wertete die Daten aus, um die automatischen Prognosen der App Streams zu verbessern. Sie sollte medizinisches Personal warnen, dass Patient:innen Nierenversagen erleiden könnten, eine Verwendung für andere Geschäftszwecke von Google war vertraglich ausgeschlossen. Mittlerweile wurde die Entwicklung der Anwendung eingestellt. Mit der Sammelklage geht es offenbar auch darum, den Umgang mit medizinischen Daten über den konkreten Fall hinaus zu diskutieren: „Diese wichtige Klage soll dazu beitragen, grundlegende Fragen über den Umgang mit sensiblen personenbezogenen Daten und besonderen Arten von Daten zu beantworten“, heißt es in einer Pressemitteilung der Kanzlei Mishcon de Reya.
Zum Zeitpunkt der Pressemitteilung war die angekündigte Klage Google offenbar noch nicht zugestellt, das Unternehmen gab bisher keinen Kommentar dazu ab.
Wie Patient:innen-Daten genutzt werden können, beschäftigt auch in Deutschland Forschende und Datenschützer:innen. Dabei gibt es viele offene Fragen, etwa: Wie können Betroffene informiert einer Datennutzung zustimmen, wenn sie sich in einer medizinischen Akutsituation befinden? Was passiert bei internationalen Forschungskooperationen, wenn Daten in Drittstaaten wie die USA übertragen werden sollen? Und wie lassen sich Daten möglichst wirkungsvoll anonymisieren ohne ihre Aussagekraft für Wissenschaftler:innen zu verlieren?
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