Doctolib will Gesundheitsdaten per Opt‑out für KI‑Forschung nutzen

Doctolib plant in Frankreich die Sekundärnutzung von Praxisdaten per Opt‑out – Rund 50 Mio. Menschen betroffen, Fragen zu Transparenz und Widerspruch bleiben offen.

In Kürze

• Opt‑out statt aktive Einwilligung für Forschungsprojekte
• Zwei KI‑Projekte ab 01.09.2026: Risikovorhersage und Verlässlichkeit generativer Modelle
• Wichtig: klare Information, einfaches Widerspruchsrecht und unabhängige Kontrollen

Doctolib will in Frankreich Gesundheitsdaten aus seiner Praxissoftware und aus personalisierten Diensten für Forschungs‑ und KI‑Projekte nutzen — und setzt dafür nicht auf eine vorherige aktive Einwilligung, sondern auf ein Opt‑out‑Modell. Betroffene sollen der Nutzung ausdrücklich widersprechen können. Das Unternehmen spricht von rund 50 Millionen potenziell betroffenen Personen und betont, die Projekte beträfen nur Frankreich. Weil Doctolib aber auch in Deutschland Arztpraxen mit Software und KI‑Funktionen versorgt, hat die Ankündigung hierzulande Relevanz.

Was genau geplant ist

Ab 1. September 2026 sollen zwei Forschungsprojekte starten:

• Projekt 1: Entwicklung einer KI zur besseren Vorhersage von Risiken anhand der Krankengeschichte und zur Koordination von Versorgungswegen.
• Projekt 2: Untersuchung der Verlässlichkeit generativer KI‑Modelle im medizinischen Bereich.

Partner sind Inria, Inserm, Paris Cité und das HeKA‑Team. Verwendet werden medizinische Daten, Angaben zu Lebensgewohnheiten und demografische Daten von erwachsenen Nutzenden bestimmter personalisierter Dienste. Datenquellen sind Doctolibs Praxissoftware, personalisierte Dienste und beim zweiten Projekt zusätzlich ein digitaler Gesundheitsbegleiter namens „Compagnon de santé“. Die Speicherfrist ist jeweils auf fünf Jahre angesetzt.

Warum das rechtlich möglich sein soll

Die DSGVO verbietet grundsätzlich Verarbeitung besonders sensibler Gesundheitsdaten, nennt aber Ausnahmen für Forschung. Doctolib beruft sich auf EU‑/französische Regelungen sowie auf die französische Referenzmethodik MR‑004, die die Sekundärnutzung bereits erhobener Daten regelt und ein Widerspruchsrecht vorsieht. Nach MR‑004 ist unter bestimmten Bedingungen eine Weiterverwendung ohne erneute aktive Einwilligung möglich.

Was das für Deutschland bedeutet

Doctolib bietet auch in Deutschland Praxisverwaltungssysteme mit KI‑Funktionen an und ist damit näher an zentralen Abläufen in Praxen. Rechtlich wäre ein ähnliches Opt‑out‑Modell in Deutschland nicht ausgeschlossen: Das Bundesdatenschutzgesetz (§27 BDSG) enthält eine Forschungsklausel, die unter strengen Bedingungen Sekundärnutzung ohne Einwilligung erlaubt. Doctolib betont, die französischen Projekte beträfen nur Frankreich; deutsche Nutzerdaten seien nicht Teil davon. Für bestimmte Dienste in Deutschland setzt das Unternehmen aktive Einwilligungen ein und kündigt an, künftige Projekte nach deutschem Recht und transparent durchzuführen.

Worauf es bei einem fairen Opt‑out ankommt

Für Betroffene sind mehrere Punkte zentral:

• Klare, verständliche und auffällige Informationen darüber, welche Daten wofür verwendet werden, wer Zugang hat, wie lange gespeichert wird und wie widersprochen werden kann — nicht versteckt in langen AGBs.
• Ein niedrigschwelliges Widerspruchsverfahren, zum Beispiel direkt im Nutzerkonto, ohne Nachteile für die medizinische Versorgung.
• Ausreichende Fristen vor Projektbeginn und Regeln, ab wann bereits genutzte oder veröffentlichte Datensätze nicht mehr rückgängig gemacht werden können.
• Möglich wäre ein differenziertes Widerspruchsmodell (etwa Zustimmung zu bestimmten Forschungsfeldern), das technisch und organisatorisch anspruchsvoller ist.

Rechtliche und ethische Grenzen — Risiken und offene Fragen

• Forschung darf nicht als Vorwand dienen, um kommerzielle Produktentwicklung oder Profilbildung mit sensiblen Daten voranzutreiben. Zweck, Datenumfang, Empfänger und mögliche Verwertung müssen transparent benannt werden.
• Anonymisierung wird oft behauptet, in der Praxis ist häufig nur Pseudonymisierung gegeben; Re‑Identifizierungsrisiken bestehen, vor allem bei der Kombination mehrerer Datensätze oder dem Einsatz neuer KI‑Methoden.
• Es besteht das Risiko, dass individuelle Hinweise (etwa zu Gesundheitsrisiken) Betroffene belasten; das Recht auf Nichtwissen muss berücksichtigt werden. Regeln müssen klären, ob, wann und wie Betroffene kontaktiert werden dürfen.
• Kontrolle und Durchsetzung sind zentral: Regeln wirken nur, wenn unabhängige Prüfungen, Transparenzpflichten und Sanktionen existieren.

Empfohlene Schutzmaßnahmen, die diskutiert werden

Fachleute schlagen unter anderem vor:

• Klare rechtliche Grundlagen mit enger Zweckbindung und Datenminimierung.
• Unabhängige Ethikprüfungen für große oder besonders sensible Projekte.
• Sichere Verarbeitungsumgebungen mit klaren Zugriffsrechten und Protokollierung.
• Eine wirksame Datenschutzaufsicht.
• Ein öffentliches Register für Forschungsprojekte (Forschungsfrage, Datenkategorien, Partner, Laufzeit, Rechtsgrundlage).
• Ein verständliches Widerspruchsrecht und aktive Information aller Betroffenen.

Vergleich zu bestehenden deutschen Modellen

• Elektronische Patientenakte (ePA): Auch hier ist ein Opt‑out‑Element vorgesehen: Ab voraussichtlich Oktober 2026 sollen Daten auf Antrag für Forschung bereitgestellt werden. Das erfolgt allerdings auf einer spezifischen gesetzlichen Grundlage mit besonderen Zugriffsregeln und sicheren Verarbeitungsumgebungen.
• Krankenkassen: Nach §25b SGB V sind datengestützte Risikoauswertungen auf Abrechnungsdaten möglich und Informationspflichten sowie ein Widerspruchsrecht vorgesehen; rechtlich unterscheidet sich dieses Modell vom allgemeinen Zugriff auf die ePA.

Die Ankündigung aus Frankreich rückt hervor, wie Praxissoftware‑Anbieter durch ihre Nähe zu Behandlungsdaten zentrale Fragen zur Sekundärnutzung aufwerfen. Die Debatte um Opt‑out‑Regelungen, Transparenz und Kontrolle betrifft deshalb nicht nur französische Nutzerinnen und Nutzer, sondern ist auch für Deutschland relevant — insbesondere weil technische und rechtliche Rahmenbedingungen darüber entscheiden, wie sensibel mit Gesundheitsdaten umgegangen wird.

Quellen

• Quelle: Doctolib
• Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
• Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.