Klinische Forschung

Klinische Forschung im Sinne dieser Kategorie umfasst die Datenverarbeitung im Rahmen von Arzneimittel- und Medizinprodukte-Studien sowie die wissenschaftliche Sekundärnutzung von Gesundheitsdaten außerhalb der ursprünglichen Behandlung, geregelt durch AMG, MPDG, die EU-Verordnung 536/2014 sowie Art. 9 DSGVO und § 27 BDSG. Klinische Studien, Medizinprodukte-Prüfungen und die wissenschaftliche Weiterverarbeitung von Gesundheitsdaten erzeugen hochsensible Probanden- und Patientendaten, die zwischen Prüfzentren, Sponsoren, Ethikkommissionen und Forschungseinrichtungen ausgetauscht werden müssen. anonym.legal pseudonymisiert diese Datensätze konsistent über alle beteiligten Dokumente hinweg, damit Studien datenschutzkonform durchgeführt und ausgewertet werden können, ohne Probanden über den jeweiligen Studienzweck hinaus identifizierbar zu halten.

Lukuina

  • Die EU-Verordnung 536/2014 (Clinical Trials Regulation) ist seit dem 31. Januar 2022 unmittelbar geltendes Recht in allen EU-Mitgliedstaaten und verpflichtet zur zentralen Einreichung klinischer Prüfungen über das EU-Portal CTIS.

    Verordnung (EU) Nr. 536/2014, Art. 99; EUR-Lex

  • Verstöße gegen die besonderen Verarbeitungsvoraussetzungen für Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO können nach Art. 83 Abs. 5 DSGVO mit Bußgeldern bis zu 20 Mio. € oder 4 % des weltweiten Konzernjahresumsatzes geahndet werden.

    Art. 83 Abs. 5 DSGVO; dsgvo-gesetz.de

  • Das Medizinprodukterecht-Durchführungsgesetz (MPDG) löst infolge der EU-Medizinprodukteverordnung (MDR) seit dem 26. Mai 2021 das frühere Medizinproduktegesetz (MPG) für Neuanträge auf klinische Prüfungen ab.

    MPDG; Gesetze im Internet (Bundesministerium der Justiz)

Milloin tämä ei päde

  • Ob eine klinische Prüfung durch die zuständige Ethikkommission genehmigt ist und der Einwilligungsumfang der Probanden die geplante Datennutzung tatsächlich deckt, bewertet anonym.legal nicht — die Software bereitet Daten technisch auf, ersetzt aber keine forschungsethische oder Einwilligungsprüfung.
  • Die Pseudonymisierung ist reversibel und ersetzt keine Anonymisierung im Sinne der DSGVO; ein Personenbezug bleibt bestehen, solange der Zuordnungsschlüssel existiert.
  • Welche der genannten Statuten (AMG, MPDG, EU-Verordnung 536/2014, § 27 BDSG) im Einzelfall auf eine konkrete Studie anwendbar sind, hängt von Studienart und -phase ab und bleibt Ihre rechtliche Beurteilung.

Tehtävät

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We do not sell your data.

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You can delete your account at any time.

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Where we run

Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.

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We run a full check suite on every release.

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Bad runs block the deploy.

What we never do

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  • 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.

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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.