Privatsphäremechanismen für Gesundheitsscreenings

Kontext

In unserem Bereich Medizinische Informationstechnik (MIT) beschäftigen wir uns in diversen Forschungsprojekten zu Themen rund um das Betriebliche Gesundheitsmanagement.

Ziel ist es ein Arbeitsumfeld und eine Unternehmenskultur zu schaffen, welche die Übernahme gesunder Verhaltensweisen durch die Mitarbeiter*innen unterstützt. Deswegen werden im betrieblichen Kontext oft Gesundheitsscreenings verwendet, die eine Vielzahl an Gesundheitswerten (z.B. Depressionsrisiko, Herz-Kreislauf-Status, Schlafstörungen, Haltungs- und Sitzverhalten) erfassen, die von gemessenen Vitaldaten abgeleitet werden können. Der Einsatz der Gesundheitsscreenings im betrieblichen Gesundheitsmanagement hat viele Vorteile sowohl für die einzelnen Mitarbeiter*innen als auch für das Unternehmen (z.B. Biofeedback zum ergonomischen Verhalten, Burn-Out und Depressionsbewältigung, Online Gesundheitsberatung auf Live-Daten).

Wir suchen Unterstützung für die Entwicklung und Erprobung von Privatsphäremechanismen (z. B. Differential Privacy), sodass die Aufzeichnungen sicher und nicht-personen-identifizierend an den Arbeitgeber weitergeben bzw. ausgewertet werden können.

Aufgaben

• Du recherchierst im Umfeld von Anonymisierungsmethoden und Gesundheitsanwendungen.
• Du analysierst aktuell wissenschaftlich diskutierte Privatsphäremechanismen und Sicherheitskonzepte.
• Du konzipierst, wie ein Verfahren (z.B. Differential Privacy) sich mit medizinisch relevanten Auswerteverfahren kombinieren lässt.
• Du wirkst mit bei der prototypischen Implementierung, sodass die erarbeiteten Methoden technisch evaluiert, sowie durch Nutzende leicht und verständlich geregelt werden können.
• Du unterstützt bei der Verbesserung und Weiterentwicklung des Prototyps mit geeigneten Methoden (z. B. Federated Machine Learning, Data Science, Data Modeling, Cybersecurity, Sensor Fusion).

Voraussetzungen

• Du studierst Elektrotechnik, Informationstechnik oder vergleichbare Fachrichtung (Bachelor- oder Masterstudium).
• Du hast Interesse an der Thematik und ggf. erste Erfahrungen mit medizinischem Daten und/oder Privatsphäremechanismen.
• Du bringst bereits erste praktische Erfahrungen in objektorientierten Programmiersprachen (z.B. Python, JavaScript, TypeScript, Java, C, etc.) oder Containerisierungs-Tools (z.B. Docker) mit.
• Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige und gewissenhafte Arbeitsweise.
• Du bist motiviert und verfügst sehr gute kommunikative Fähigkeiten.
• Du besitzt gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.