Mein Beitrag „Privacy Risks in German Patient Forums: A NER-based Approach to Enrich Digital Twins“ hat den Best Paper Award erhalten, eine Auszeichnung, über die ich mich außerordentlich freue und für die ich mich herzlich bedanke.
In unserer Arbeit präsentieren mein Kollege Schultenkämper und ich eine innovative Methode, um mögliche Datenschutzprobleme in deutschen Patientenforen aufzudecken. Unsere Technik ermöglicht es, sensible Daten aus von Nutzern erstellten Texten zu extrahieren. Das Ziel unseres Ansatzes ist es, die digitalen Profile der Benutzer mit diesen Daten zu bereichern, um so potenzielle Risiken, die sich aus der Sammlung dieser Informationen ergeben, zu identifizieren. Ein Nebenprodukt dieses Prozesses sind digitale Zwillinge, die gesundheitsrelevante Merkmale einer Person genau widerspiegeln. Obwohl diese Entwicklung enormes Potenzial bietet, wirft sie auch ernste Datenschutzbedenken auf. Daher ist es umso wichtiger, sich frühzeitig der Risiken bewusst zu werden und sensibel mit privaten Daten umzugehen.
Mehr unter:
https://www.unibw.de/muquanet/projekte/adrian
https://www.hsbi.de/wirtschaft/forschung/arbeitsgruppe-angewandte-ki