Arztbrief anonymisieren

Namen und Kennzahlen entfernen — und wissen, was damit nicht gelöst ist.

Wer einen Arztbrief, Befund oder Entlassungsbrief mit einem Sprachmodell verständlicher machen, übersetzen oder zusammenfassen lassen will, gibt Gesundheitsdaten weiter. Das sind besondere Kategorien personenbezogener Daten nach Art. 9 DSGVO.

Ein Teil der Angaben lässt sich zuverlässig ersetzen. Ein anderer nicht. Diese Seite trennt beides.

Was ersetzt wird

Name der Patientin oder des Patienten, mit Anrede und Titel
Sozialversicherungsnummer, mit Prüfziffernrechnung
Geburtsdatum, Aufnahme-, Entlassungs- und Befunddatum
Anschrift, E-Mail-Adresse und Telefonnummer
Name der zuweisenden oder behandelnden Person

Die Sozialversicherungsnummer enthält bereits das Geburtsdatum; sie ist ein starker Identifikator und wird an Format und Prüfziffer erkannt. Daten werden durch Platzhalter ersetzt, ein wiederkehrender Wert erhält denselben Platzhalter.

Was nicht ersetzt wird

Die Diagnose und die Schilderung bleiben stehen. Sie sind der Inhalt, um den es der KI-Anfrage geht, und sie lassen sich nicht an einem Muster erkennen. Genau darin liegt die Grenze: Eine seltene Erkrankung, verbunden mit Altersgruppe, Region und Behandlungszeitraum, kann eine Person auch ohne Namen bestimmen.

Auch Einrichtungen, die nicht als Firma mit Rechtsform auftreten („Ordination Musterstadt“, „Station 3“), werden nicht immer erkannt. Prüfe deshalb das bereinigte Ergebnis, bevor du es weitergibst; bei ungewöhnlichen Fällen gehört der Text verallgemeinert oder nicht in ein externes Werkzeug.

Ablauf

Den Arztbrief als Text einfügen oder die Datei mit kostenlosem Konto einlesen.
Das Ergebnis durchsehen: Sind alle Namen und Daten ersetzt, auch in Kopf- und Fußzeile?
Bereinigten Text an die KI geben.
Die Antwort einfügen und lokal zurückübersetzen lassen, falls du die Namen wieder brauchst.

Die Datei verlässt dabei nicht das Gerät. Die Branchenseite Gesundheitswesen beschreibt den Rahmen ausführlicher.

Ein Beispiel

Ein Ausschnitt aus einem erfundenen Entlassungsbrief:

Vorher
Patientin: Frau Maria Muster, geb. 03.04.1975, SVNr 1234 030475, wohnhaft Gartengasse 14/2, 8940 Liezen. Aufnahme am 02.05.2025, Entlassung am 09.05.2025. Diagnose: Pneumonie rechts.

Nachher
Patientin: [PERSON_001], geb. [DATUM_003], SVNr [SVNR_001], wohnhaft [ADRESSE_001]. Aufnahme am [DATUM_002], Entlassung am [DATUM_001]. Diagnose: Pneumonie rechts.

Die Diagnose bleibt, wie sie ist. Ob sie in Verbindung mit den übrigen Angaben im Gesamttext eine Person bestimmen kann, musst du beurteilen.

Häufige Fragen

Sind Arztbriefe nach dem Ersetzen anonym?

Nicht notwendig. Das Ersetzen von Namen und Kennzahlen ist Pseudonymisierung. Ob der Text für Dritte noch auf eine Person zurückführbar ist, hängt von der Schilderung ab, und bei seltenen Diagnosen kann sie allein genügen.

Wird die Diagnose ersetzt?

Nein. Die Diagnose ist kein Muster, das sich von anderem Text unterscheiden ließe, und sie ist meist der Inhalt, den die KI bearbeiten soll. Du entscheidest, ob der Fall dafür allgemein genug ist.

Funktioniert das auch für Befunde als PDF?

Ja, soweit sich Text aus dem PDF lesen lässt. Bei eingescannten Befunden hängt es vom Tarif ab; die Seite PDF anonymisieren erklärt, was dabei zurückkommt.

Genügt das, um Patientendaten datenschutzkonform an eine KI zu geben?

Das lässt sich nicht allgemein sagen. Es hängt von Zweck, Dienst und Rechtsgrundlage ab. Das Ersetzen verringert, was weitergegeben wird, ersetzt aber keine Prüfung und keine Rechtsberatung.

    Zu den Grenzen: Die Erkennung arbeitet mustergestützt und wird laufend
    gegen einen gelabelten Testkorpus gemessen. Sie kann ungewöhnlich geschriebene oder erst
    aus dem Zusammenhang erschließbare Angaben übersehen. Prüfe das Ergebnis vor dem
    Versand an einen KI-Dienst immer selbst. Die Anwendung unterstützt datenschutzkonforme
    Abläufe, ersetzt aber keine Rechtsberatung.
  

Mit kostenlosem Konto ausprobieren — Text einfügen, Ergebnis sofort sehen.

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