\n<\/span><\/h1>\n
6.4.2023 16:02<\/span><\/b><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ custom_padding=“||0px|||“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″] Eine der Parteien, die an der Demonstration der fortschrittlichen Sicherheitsl\u00f6sungen im Rahmen des HARPOCRATES-Projekts beteiligt ist, ist das Universit\u00e4tsklinikum Charite, insbesondere das interdisziplin\u00e4re Zentrum f\u00fcr Schlafmedizin. Das Universit\u00e4tsklinikum Charite ist eine der gr\u00f6\u00dften Universit\u00e4tskliniken Europas mit einer \u00fcber 300-j\u00e4hrigen Geschichte. Schlafmedizin ist ein interdisziplin\u00e4res Fach, in dem viele verschiedene Daten erhoben werden. Bei den verschiedenen Daten handelt es sich um krankenhausinterne Schlafaufzeichnungen mit Biosignalen, Videoaufzeichnungen, h\u00e4usliche Schlafaufzeichnungen, Textinformationen und neue Schlafaufzeichnungen mit tragbaren Ger\u00e4ten und Smartphones. Ziel ist es, die Daten auf sichere und transparente Weise zusammenzuf\u00fchren und auszuwerten. <\/span><\/p>\n Thomas Penzel, wissenschaftlicher Leiter des schlafmedizinischen Zentrums der Charit\u00e9 und Pr\u00e4sident der Deutschen Gesellschaft f\u00fcr Schlafforschung und Schlafmedizin, erl\u00e4uterte, wie die im Rahmen des HARPOCRATES-Projekts entwickelten fortschrittlichen Cybersicherheitsl\u00f6sungen f\u00fcr die k\u00fcnftige Zusammenarbeit mehrerer schlafmedizinischer Zentren von Nutzen sein k\u00f6nnen, indem sie sicherstellen, dass Daten aus vielen verschiedenen Quellen gesammelt und ausgetauscht werden, um eine patientenorientierte Diagnose und ma\u00dfgeschneiderte Therapie zu erm\u00f6glichen.<\/span><\/p>\n <\/p>\n Welche Vorteile sehen Sie in der Zusammenarbeit mit mehreren schlafmedizinischen Zentren in verschiedenen L\u00e4ndern?<\/b><\/p>\n Wir m\u00fcssen Schlafaufzeichnungen und Schlafdaten zwischen Zentren und L\u00e4ndern \u00fcbermitteln, um medizinische Zweitmeinungen zu er\u00f6rtern und um die medizinische Qualit\u00e4t zu kontrollieren. Ein Gro\u00dfteil der Schlafanalyse basiert auf der visuellen Auswertung von Biosignalen, weshalb h\u00e4ufig eine zweite Expertenbewertung erforderlich ist.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Wie wichtig ist f\u00fcr ein Zentrum f\u00fcr Schlafmedizin der Schutz sensibler Patientendaten beim Einsatz von maschinellem Lernen?<\/b><\/p>\n Schlafst\u00f6rungen sind immer noch nicht sehr popul\u00e4r. Deshalb werden sie als medizinisches Geheimnis behandelt. Einige Schlafst\u00f6rungen wie Schlafwandeln oder gewaltt\u00e4tiges Verhalten im Schlaf sind Gegenstand der forensischen Schlafmedizin und bed\u00fcrfen der Geheimhaltung.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Wie sehen Sie die N\u00fctzlichkeit der Datenverschl\u00fcsselung f\u00fcr den Schutz der Privatsph\u00e4re von Patienten und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO?<\/b><\/p>\n Die Verschl\u00fcsselung der Schlafaufzeichnungen ist f\u00fcr den Schutz der Privatsph\u00e4re der Patienten sehr wichtig. Einige der Signale sind Merkmale des Patienten und k\u00f6nnen wie ein Fingerabdruck zur pers\u00f6nlichen Identifizierung verwendet werden. Deshalb sind sie empfindlich.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Welche Herausforderungen k\u00f6nnen Ihrer Meinung nach bei der Implementierung der Datenverschl\u00fcsselung f\u00fcr Schlafaufzeichnungen auftreten?<\/b><\/p>\n Eine typische Schlafaufzeichnung besteht aus 12 oder mehr Signalen, die 8 bis 10 Stunden lang aufgezeichnet werden, und jedes Signal hat eine Abtastrate von 200 Hz. Dies sind in der Regel etwa 200 MByte Daten. Dies ist eine gro\u00dfe Menge an zu verschl\u00fcsselnden Daten, und ich sehe eine Herausforderung in den Anforderungen an die Rechenleistung. Wir zeichnen auch Videos von der schlafenden Person auf. Diese Videoverschl\u00fcsselung sehe ich als eine zus\u00e4tzliche Herausforderung, die \u00fcber unsere Projektziele hinausgehen k\u00f6nnte.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Wie stellen Sie sich die Benutzerfreundlichkeit und Praktikabilit\u00e4t einer L\u00f6sung vor, die eine sichere gemeinsame Nutzung und Analyse von verschl\u00fcsselten Schlafaufzeichnungen erm\u00f6glicht?<\/b><\/p>\n Wenn nicht zu viel Rechenleistung erforderlich ist, wird der sichere Datenaustausch in alle Schlafaufzeichnungsger\u00e4te implementiert, die einen sofortigen Austausch von Daten mit anderen Schlafzentren erm\u00f6glichen.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Welche Funktionen w\u00fcrden Sie sich aus klinischer Sicht in einer benutzerfreundlichen Schnittstelle w\u00fcnschen, die die gemeinsame Nutzung von sicher gemeinsam genutzten Schlafaufzeichnungsdaten erleichtert?<\/b><\/p>\n Eine benutzerfreundliche Schnittstelle sollte es uns erm\u00f6glichen, die Signale nach einer formalen Zugangskontrolle zu sehen. Es sollte Ihnen erm\u00f6glichen, die Schlafstadien zu sehen, alle Anmerkungen wie die Zeit, zu der das Licht aus- und eingeschaltet wird, die Anzahl der Schlafstadienwechsel und des Aufwachens, die Anzahl des Tiefschlafs und des Traumschlafs in Minuten und Prozenten, die Latenzen zum Tiefschlaf und Traumschlaf.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Wie kann Ihrer Erfahrung nach maschinelles Lernen eingesetzt werden, um die Diagnose und Behandlung von Schlafst\u00f6rungen zu verbessern?<\/b><\/p>\n Maschinelles Lernen kann dabei helfen, die sehr zeitaufw\u00e4ndige Schlafbewertung durchzuf\u00fchren. So kann es helfen, Wachsein, Leichtschlaf, Tiefschlaf, Traumschlaf, Beinbewegungen, Apnoe- und Hypopnoe-Ereignisse, Schnarchen, Sprechen im Schlaf und andere ungew\u00f6hnliche Ereignisse und Sequenzen zu erkennen.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Welche potenziellen ethischen \u00dcberlegungen sollten bei der Weitergabe und Analyse sensibler Patientendaten in der Schlafmedizin ber\u00fccksichtigt werden?<\/b><\/p>\n Bei den ethischen \u00dcberlegungen m\u00fcssen der Datenschutz und die Sicherheit ber\u00fccksichtigt werden, und es muss nachvollziehbar sein, wer Zugang zu den Daten hatte.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Wie sehen Sie die Zukunft des maschinellen Lernens und der gemeinsamen Nutzung von Daten im Bereich der Schlafmedizin?<\/b><\/p>\n Ich sehe eine gro\u00dfe Zukunft f\u00fcr das maschinelle Lernen, denn die visuelle Kommentierung von Schlafaufzeichnungen zur Erkennung und Kommentierung der oben genannten Ereignisse ist sehr zeitaufw\u00e4ndig und erfordert sehr erfahrene Personen. Die Menschen m\u00fcssen eine spezielle Pr\u00fcfung ablegen, um ein Schlafscorer zu werden.<\/span><\/em><\/p>\n <\/p>\n Wie wollen Sie die Ergebnisse und Erkenntnisse aus diesem Demonstrationsprojekt in Ihre klinische Praxis und Forschung einflie\u00dfen lassen?<\/b><\/p>\n Wir planen, die Ergebnisse in die klinische Praxis in unserem Schlafzentrum und in anderen Schlafzentren einflie\u00dfen zu lassen. Der Erfolg dieser Ma\u00dfnahmen muss ver\u00f6ffentlicht werden und kann dann in Fachzeitschriften bekannt gemacht und schlie\u00dflich in medizinische Leitlinien aufgenommen werden.<\/span><\/em><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ border_width_all=“1px“ border_color_all=“rgba(0,21,86,0.13)“ custom_padding=“1rem|1rem|1rem|1rem|true|true“ border_radii=“on|3px|3px|3px|3px“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n Das HARPOCRATES-Projekt hat das Potenzial, den Bereich der schlafmedizinischen Forschung und Praxis zu revolutionieren, indem es den sicheren Austausch und die Analyse von verschl\u00fcsselten Schlafaufzeichnungen zwischen mehreren Zentren und L\u00e4ndern erm\u00f6glicht. Auch wenn die Implementierung der Datenverschl\u00fcsselung f\u00fcr Schlafaufzeichnungen mit Herausforderungen verbunden sein kann, liegen die Vorteile dieser Technologie auf der Hand, und sie kann letztendlich dazu beitragen, die Diagnose und Behandlung von Schlafst\u00f6rungen weltweit zu verbessern. Der Erfolg des HARPOCRATES-Projekts k\u00f6nnte weitreichende Auswirkungen auf die breitere medizinische Forschungsgemeinschaft haben, da es die Machbarkeit und Bedeutung eines ausgewogenen Verh\u00e4ltnisses zwischen Datenschutz und gemeinsamer Nutzung von Daten im Zeitalter fortschrittlicher maschineller Lerntechniken demonstriert.<\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_3″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_sidebar _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][\/et_pb_sidebar][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"![\"\"](\"https:\/\/harpocrates-project.eu\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/post-249x300.png\")
Schlafst\u00f6rungen sind oft schwierig zu diagnostizieren und zu behandeln und erfordern das Fachwissen von Schlafmedizinern. Der Austausch sensibler Patientendaten zwischen Schlafzentren kann jedoch eine Herausforderung in Bezug auf Datenschutz und -sicherheit darstellen. Das HARPOCRATES-Projekt zielt darauf ab, dieses Problem durch die Entwicklung einer Datenverschl\u00fcsselungstechnologie zu l\u00f6sen, die den sicheren Austausch und die Analyse von Schlafaufzeichnungen zwischen mehreren schlafmedizinischen Zentren in verschiedenen L\u00e4ndern erm\u00f6glicht. <\/span><\/p>\n