# HEALTHCARE · DATA & AI · DACH
Ein Patient. Vier Systeme. Keines stimmt mit dem anderen überein.
Gesundheitsdienstleister sammeln CRMs, Abrechnungsplattformen und klinische Systeme an, die nie zusammenpassen — über Daten, die rechtlich besonders sind. Wir vereinheitlichen sie mit Privacy by Design, sodass Compliance dokumentiert ist, nicht angenommen.
# WHERE IT BREAKS
Wo Daten im Gesundheitswesen zusammenbrechen.
Fragmentierte Patientenakten
Mehrere CRMs und Abrechnungsplattformen, keine spricht mit der anderen. Marketing verschickt Dubletten, die Abrechnung kann nicht abstimmen, und dieselbe Patienten-ID meint in zwei Systemen zwei verschiedene Personen.
▸ so lösen wir das
Wir bauen eine konservative Identity-Resolution-Pipeline — nicht nur Name und Geburtsdatum, sondern Adresshistorie, Kontaktmuster und Abrechnungskennungen —, validiert gegen eine manuell geprüfte Stichprobe und im Zweifel eher nicht zusammenführend.
Besondere Datenkategorie, „wir denken, wir sind sauber“
Gesundheitsdaten sind eine besondere Kategorie nach Artikel 9 DSGVO — eine strengere Rechtsgrundlage, eine DSFA, und bei jeder Zusammenführung steht mehr auf dem Spiel. Die meisten Einrichtungen können den Audit-Trail, den eine Aufsichtsbehörde verlangt, gar nicht vorlegen.
▸ so lösen wir das
Privacy by Design, in der wörtlichen Reihenfolge der Arbeit: Pseudonymisierung, Consent-Tracking und vollständige Audit-Trails kommen hinein, bevor der erste Datensatz zusammengeführt wird — sodass jede Zusammenführung nachvollziehbar ist (wer, wann, nach welcher Regel), nicht nachträglich aufgesetzt.
Die MDR-Grenze
Software, die Diagnose oder Behandlung beeinflusst, kann nach der MDR ein Medizinprodukt sein — und wenn sie KI nutzt, hochriskant nach dem AI Act. Diese Linie überschreitet man leicht versehentlich und handelt sich eine Pflicht ein, die man nie eingeplant hat.
▸ so lösen wir das
Wir halten die Plattform klar auf der Analytics-Seite der MDR-Grenze und weisen ausdrücklich darauf hin, wenn ein gewünschtes Feature ins Medizinprodukt- oder AI-Act-Hochrisiko-Terrain kippen würde — damit die Entscheidung bewusst fällt, nicht versehentlich.
# PROOF
Eine zentrale Customer Data Platform für einen Gesundheitsdienstleister.
Ein Gesundheitsdienstleister lief auf 4 CRMs und 3 Abrechnungsplattformen ohne einheitliche Sicht. Wir bauten eine Single Source of Truth in einem EU-gehosteten Warehouse mit Privacy by Design und vollständigen DSGVO-Audit-Trails — Dubletten konservativ aufgelöst, statt zu riskieren, die Akten zweier Fremder zu vereinen.
87 %
Dubletten aufgelöst
7
Systeme vereinheitlicht
DSGVO
Privacy by Design
16 Wo.
End-to-End
# REGULATORY
Der regulatorische Blick: DSGVO Artikel 9 & MDR-Nähe.
Gesundheitsdaten sind eine besondere Kategorie nach Artikel 9 DSGVO: Die Verarbeitung braucht eine strengere Rechtsgrundlage, meist eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) und Audit-Trails, die einer Aufsichtsbehörde standhalten — weshalb in unserem CDP-Projekt die Trails hineinkamen, bevor der erste Datensatz zusammengeführt wurde, nicht danach. Getrennt davon: Achten Sie auf die MDR-Linie. Software, die Diagnose oder Behandlung beeinflusst, kann als Medizinprodukt gelten, und KI, die das tut, ist hochriskant nach dem AI Act (Anhang I, über die MDR). Wir halten die Datenplattform auf der Analytics-Seite dieser Grenze und benennen den Übergangspunkt, wenn ein Feature sich ihm nähert — damit Sie sich nie versehentlich eine Medizinprodukte-Pflicht einhandeln.
# FAQ
Häufige Fragen.
Wie vereinheitlichen Sie Patientendaten ohne Fehl-Zusammenführungen?
Mit konservativer Identity Resolution: Jede Matching-Regel wird vom Compliance-Verantwortlichen freigegeben, gegen bekannte Fälle validiert und im Zweifel eher nicht zusammengeführt — im Gesundheitswesen bedeutet eine falsch-positive Zusammenführung, die Akten zweier Fremder zu vereinen. In unserem CDP-Projekt wurden 87 % der Dubletten aufgelöst; der Rest blieb bewusst getrennt, statt eine falsche Zusammenführung zu riskieren.Wie verändert DSGVO Artikel 9 eine Datenplattform für Gesundheitsdaten?
Er hebt die Messlatte bei Rechtsgrundlage und Dokumentation: Sie brauchen typischerweise eine DSFA, eine strengere Verarbeitungsgrundlage und Audit-Trails, die vor der Zusammenführung vorhanden sind — nicht nachgerüstet. Praktisch heißt das: Pseudonymisierung, Consent-Tracking und Nachvollziehbarkeit (wer hat was, wann, nach welcher Regel zusammengeführt) sind Teil der Baureihenfolge, kein späterer Compliance-Durchlauf.Wann kippt Software im Gesundheitswesen ins MDR-/Medizinprodukte-Terrain?
Wenn sie Diagnose oder Behandlung beeinflusst, statt nur über den Betrieb zu berichten. Eine CDP oder Analytics-Plattform bleibt normalerweise auf der Analytics-Seite; ein Feature, das klinisches Risiko bewertet oder eine Behandlungsentscheidung leitet, kann ins Medizinprodukt (MDR) und, wenn KI-getrieben, in AI-Act-Hochrisiko kippen. Wir benennen diese Grenze ausdrücklich, damit ihr Überschreiten eine bewusste, eingeplante Entscheidung ist.
Patientendaten über Systeme verteilt, die nicht übereinstimmen?
Ein 30-Minuten-Call mit den zwei Leuten, die es umsetzen würden. Wir sagen Ihnen innerhalb von 48 Stunden, ob wir die Richtigen sind.
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