Ausschnitt aus dem Artikel „Zur Unabh\u00e4ngigkeit der staatlichen Datenschutzkontrollinstanzen. Ein Lehrst\u00fcck aus der Pharma-Industrie“, erschienen in: „Wor\u00fcber reden wir eigentlich?“: Festgabe f\u00fcr Rosemarie Will, hrsg. von M. Pl\u00f6se, T. Fritsche, M. Kuhn, S. L\u00fcders, 1. Aufl. 2016, S. 591 – 611.<\/i><\/p>\n
Das Bundesdatenschutzgesetz weist den in \u00a7 3 verwendeten Begriffen unterschiedliche Bedeutung zu. Danach ist Anonymisieren das Ver\u00e4ndern personenbezogener Daten derart, dass eine Re-Identifizierung weder durch den Datenverarbeiter noch durch einen mit Zusatzwissen ausgestatteten Dritten m\u00f6glich ist, das hei\u00dft, dass pers\u00f6nliche oder sachliche Verh\u00e4ltnisse nicht (objektive Anonymisierung) oder nur mit einem unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig gro\u00dfen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft (faktische bzw. relative Anonymisierung) einer bestimmten oder bestimmbaren Person zugeordnet werden k\u00f6nnen. Dagegen ist Pseudonymisieren das Ersetzen des Namens oder anderer Identifikationsmerkmale durch ein Kennzeichen zu dem Zweck, die Bestimmung des Betroffenen durch andere auszuschlie\u00dfen oder wesentlich zu erschweren.<\/p>\n
Bei der Pseudonymisierung sind zwei Fallgruppen zu unterscheiden: einmal die schon genannte Zuordnung zu einer bestimmten Person, wobei es Dritten gegen\u00fcber bei den gesetzlich vorgeschriebenen Erschwernissen der Zuordnung bleibt. Die zweite Fallgruppe betrifft – bei Beibehaltung der Zuordnungsschranken Dritten gegen\u00fcber – eine Zuordnung der nicht unmittelbaren Identifikationsdaten, also der Nutzdaten, \u00fcber sachlich und zeitlich getrennte Sachverhalte.<\/p>\n
Auf den hier vorliegenden Fall angewendet: Verschiedene nacheinander zur Verrechnung eingereichte Rezeptdaten ein und derselben Person k\u00f6nnen personenbezogen zusammengef\u00fchrt werden, ohne dass Dritten gegen\u00fcber die betroffene Person als solche identifiziert wird. Wo Daten zu einer Person zusammengefasst werden, ohne dass diese Person identifiziert wird, liegt per gesetzlicher Definition gleichwohl keine Anonymisierung vor. Der Gesetzgeber hat diese Unterscheidung selbst in \u00a7 300 Abs. 2 SGB V getroffen und beide Begriffe unterschiedlich verwendet. Wenn also eine Zuordnungsregel besteht, die jenseits der unmittelbaren Identifizierungsdaten eine Zusammenf\u00fchrung unterschiedlicher Datenmengen zur gleichen Person erm\u00f6glicht, liegt keine Anonymisierung vor. Im Rechtsstreit machte die VSA GmbH aus Daten mit Zuordnungsm\u00f6glichkeit von weiteren Datens\u00e4tzen, also aus Pseudonymen, ein angeblich gesetzeskonformes „Patientenanonym“ – also die Quadratur des Kreises.<\/p>\n
Die Hinzusetzung eines z. B. neuen Datensatzes zu einem schon vorhandenen und verschl\u00fcsselten Datensatz kann logischerweise nur dar\u00fcber geschehen, dass der verschl\u00fcsselte Datensatz immer auch kompatibel und beziehbar sein muss f\u00fcr den zu identifizierenden und insoweit klassischen Personendatensatz. Das hei\u00dft, bei dem Rechenzentrum bzw. von diesem beauftragten Datenverarbeitern oder Trustcentern muss zwangsl\u00e4ufig immer eine identifizierende Zuordnung der Klardaten zu den von ihr verschl\u00fcsselten Daten bestehen. Anders w\u00e4re eine solche Zuordnung nicht m\u00f6glich.<\/p>\n
Wenn die Abrechnungszentren der Pharmaindustrie bzw. Marktforschungsunternehmen wie IMS Health Daten zur Verf\u00fcgung stellen, die mit einem „Patientenanonym“ gekennzeichnet sind, dann k\u00f6nnen und sollen diese Marktforschungsunternehmen Langzeitprofile zu bestimmten (zun\u00e4chst namentlich nicht bekannten) Personen unter einem „Patientenanonym“ erzeugen. Mit jedem zus\u00e4tzlichen Datensatz erh\u00f6ht sich jedoch der Grad der Einmaligkeiten und damit der Identifizierbarkeit der Nutzdaten, was alle drei Schutzbereiche betrifft: Patienten, \u00c4rzte und Apotheken.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","categories":[12],"tags":[],"class_list":["post-6655","thema","type-thema","status-publish","hentry","category-datenschutz"],"acf":[],"yoast_head":"\n