Datenschutzrisiken bei der gemeinsamen Nutzung von Whole-Slide-Bildern in der digitalen Pathologie
In ihrer kürzlich veröffentlichten Publikation schlagen Forscher der BBMRI.at-Partner Med Uni Graz ein Modell zur Bewertung von Datenschutzrisiken vor, die mit der gemeinsamen Nutzung von Whole-Slide-Bildern im wachsenden Bereich der digitalen und KI-unterstützten Pathologie verbunden sind.
In ihrer Veröffentlichung zu Sicherheitsrisiken in der digitalen Pathologie stellen Experten des BBMRI.at-Partners Med Uni Graz eine hierarchische Taxonomie von Whole-Slide-Bildern vor, die auf dem Potenzial dieser Bilder basiert, miteinander verknüpft zu werden. Darüber hinaus präsentieren sie ein gründliches mathematisches Modell zur Bewertung des Risikos von Sicherheitsbedrohungen im Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung von Whole-Slide-Bildern und zugehörigen Daten, insbesondere im Hinblick auf Identitätsenthüllungsangriffe. Diese Risiken werden anhand von realen Datensätzen demonstriert, und das neu geschaffene Risikobewertungsmodell wird in einer Reihe von Experimenten evaluiert.
Die Autoren schließen ihre Ergebnisse mit detaillierten Richtlinien für die Freigabe von Whole-Slide-Bildern als anonyme oder personenbezogene Daten ab und geben Empfehlungen zur Minimierung von Datenschutzrisiken im Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung von Whole-Slide-Bildern für Anwendungen in der digitalen Pathologie.
