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UID:pretalx-medconf2026-ZEBAUK@pretalx.com
DTSTART;TZID=CET:20260521T113000
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DESCRIPTION:Die Verfügbarkeit und automatisierte Auswertbarkeit medizinisc
 her Daten\, darunter elektronische Gesundheitsakten\, Genomdaten und Daten
  von tragbaren Sensoren\, bietet beispiellose Möglichkeiten zur Verbesser
 ung der Gesundheitsversorgung. Auf der Kehrseite kann die unerwünschte un
 d unkontrollierte Offenlegung sensitiver Daten u.a. zu Stigmatisierung\, D
 iskriminierung oder finanziellen Schäden bei den Betroffenen führen. Auf
 grund der Sensibilität solcher Daten sind daher robuste Datenschutzmaßna
 hmen erforderlich. In diesem Vortrag wird die Anwendung von Differential P
 rivacy (DP) Verfahren vorgestellt\, die die Privatsphäre der Patienten mi
 t messbaren Garantien schützen und gleichzeitig wertvolle Datenanalysen u
 nd Machine Learning ermöglichen.\nDer Vortrag beginnt mit einem Überblic
 k über geltende Mindestanforderungen an medizinischen Datenschutz und erl
 äutert anschaulich die Funktionsweise von DP-Verfahren an konkreten Beisp
 ielen. Dabei wird auch gezeigt wie DP-Verfahren im Zusammenhang mit Machin
 e Learning\, z.B. im Federated Learning eingesetzt werden. Der Hauptfokus 
 liegt auf der Erläuterung und kritischen Diskussion der vom NIST vorgesch
 lagenen Bewertungskriterien\, die bei der Auswahl geeigneter DP-Verfahren 
 unterstützen sollen und derzeit als State-of-the-Art gelten.
DTSTAMP:20260530T083947Z
LOCATION:Kopernikus 2
SUMMARY:Einsatz und praktische Bewertung von Differential Privacy Verfahren
  beim Schutz von Gesundheitsdaten - Christian Alexander Graf
URL:https://pretalx.com/medconf2026/talk/ZEBAUK/
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UID:pretalx-medconf2026-9QV8DG@pretalx.com
DTSTART;TZID=CET:20260521T141000
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DESCRIPTION:Die Validierung von Software in der Produktion und im Qualität
 smanagement von Medizinprodukten ist durch europäische und amerikanische 
 Vorschriften gefordert. Im September 2025 hat die FDA die Final Guidance "
 Computer Software Assurance for Production and Quality System" veröffentl
 icht. Diese beschreibt einen neuen\, risikobasierten Ansatz für die Softw
 arevalidierung.\n\nIn diesem Vortrag wird dargelegt\, wie die Oechsler AG 
 diese Richtlinie genutzt hat\, um einen effizienten und nachvollziehbaren 
 risikobasierten Prozess für die Softwarevalidierung über den gesamten Le
 benszyklus der eingesetzten Software zu etablieren. Wir zeigen\, wie wir A
 nforderungen nach ISO 13485 und QMSR mit Hilfe der Guidance erfüllen. Wir
  erläutern zudem anhand von Beispielen\, wie zielgerichtete Validierungss
 trategien für Produktions- und Qualitätsmanagementsoftware auf Grundlage
  des risikobasierten Ansatzes entwickelt und implementiert werden können 
 und wie der validierte Zustand der Systeme über den gesamten Lebenszyklus
  hinweg aufrechterhalten wird.\n\nAus der Implementierung dieses neuen Val
 idierungsrahmens lassen sich wertvolle Erkenntnisse über typische Herausf
 orderungen in der Medizinprodukteherstellung sowie bewährte Strategien zu
  deren Lösung gewinnen.
DTSTAMP:20260530T083947Z
LOCATION:Kopernikus 1
SUMMARY:Risikobasierte Softwarevalidierung mittels FDA Software Assurance 
 – ein Erfahrungsbericht - Christian Alexander Graf\, Dr. Kochenov Artem
URL:https://pretalx.com/medconf2026/talk/9QV8DG/
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