By · Last updated 2026-06-05

Tilbage til BlogGDPR & Overholdelse

Datatilsynet: Sundhedsdata og GDPR i Danmark

Danmarks Datatilsyn traf 31 GDPR-afgørelser i 2024; 14 omhandlede sundhedsdatasystemer. CPR-nummeret kræver modulus-11-validering, som 67 % af NLP-værktøjer springer over.

June 5, 20268 min læsning
Denmark DatatilsynetCPR numberhealthcare GDPRNordic data protectionhealth data

Sundhedsdata og GDPR i Danmark: Datatilsynets håndhævelse i 2024

Datatilsynet behandlede 31 GDPR-sager i 2024. Fjorten af dem — 45 % — vedrørte medicinske systemer. Danmark har 5,9 millioner indbyggere. Den andel er meget høj. Den afspejler, hvor langt landet er kommet med digital sundhed. Den viser også, hvor strenge reglerne er.

Det danske sundhedssystem

Alle danskere har et CPR-nummer. Det nummer er knyttet til patientjournalen, lægemiddelregistret, landspatientregistret og vævsprøver hos Statens Serum Institut. Landspatientregistret går tilbage til 1977.

Dette system gør dansk medicinsk forskning til noget af det bedste i verden. Det betyder også, at patientoplysninger er særdeles følsomme. Det er derfor, Datatilsynet har lagt så stor vægt på dette område.

Problemet med CPR-nummeret

CPR-nummeret er et 10-cifret ID. Formatet er DDMMÅÅ-XXXX. Det sidste ciffer er et kontrolciffer baseret på modulus-11-beregning.

CPR-numre optræder i alle kliniske filer. De er koblet til sundheds-, skatte-, bank- og valgregistre.

Datatilsynet kræver, at man kontrollerer sin anonymiseringsproces, inden patientoplysninger bruges til nye formål. Men 67 % af almindelige NLP-værktøjer springer modulus-11-trinnet over for CPR-numre. Når de gør det, opstår der to problemer.

Falske fund: Datostrenge, fakturanumre og referencekoder registreres som ægte CPR-numre. Det medfører dyre manuelle kontroller.

Oversete ID'er: CPR-numre med ombyttede cifre fejler kontrollen. Rigtige patient-ID'er slipper igennem. Resultatet ser rent ud, men er det ikke.

Se vores guide til registrering af EU-nationale ID-numre for, hvordan kontrolcifferregler fungerer for andre EU-ID-typer.

Fire regler for genbrug af patientoplysninger

Danmarks medicinske registre bidrager til fremragende forskning. Datatilsynets vejledning om genbrug fra 2024 opstiller fire regler.

Dokumentér hvad du har gjort: Angiv alle felter, du har fjernet eller ændret. Notér hvordan du har afrundet eller grupperet værdier. En kort politiknote opfylder ikke dette krav.

Vis dine testresultater: Dokumentér, at dit værktøj fandt CPR-numre og andre danske ID-numre. Et mundtligt løfte er ikke dokumentation.

Begræns hvad du henter: Tag ikke mere persondata, end din undersøgelse kræver. Reglen gælder selv for pseudonymiserede datasæt.

Gennemfør DPIA for AI-værktøjer: Ethvert AI-værktøj, der behandler danske patientfiler, kræver en DPIA. Brug Datatilsynets standardformular.

Tre fokusområder i København

Københavns med-tech-virksomheder tæller Leo Pharma, Bavarian Nordic og mange startups. Datatilsynet overvåger tre risikoområder.

Træningsdata til AI: Myndigheden konstaterede i 2024, at virksomheder trænede AI-modeller på filer med aktive CPR-numre. Ingen havde et gyldigt retsgrundlag.

Overførsler til udlandet: Nogle virksomheder sendte patientfiler til amerikanske cloud-udbydere til AI-arbejde. Myndigheden fastslog, at SCC'er alene ikke er tilstrækkeligt. Tekniske foranstaltninger er også påkrævet — som kryptering med nøgler opbevaret i Europa.

Adgangslogge: Logge skal vise, hvem der læste hvilke filer og hvornår. De skal opbevares i mindst fem år.

56 % af databrud med danske sundhedsoplysninger i 2024 skyldtes utilstrækkelig anonymisering. Brug af CPR-validerede værktøjer med dansksproglig understøttelse eliminerer den hyppigste fejlkilde.

For mere om nordisk håndhævelse, se vores guide om IMY Sveriges GDPR-anonymisering.

Kilder

Klar til at beskytte dine data?

Begynd at anonymisere PII med 285+ enhedstyper på tværs af 48 sprog.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.