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UID:pretalx-medconf2026-ZEBAUK@pretalx.com
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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:20260530T090514Z
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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