Sotsiaalministeerium

TAOTLUS ISIKUANDMETE TÖÖTLEMISEKS TEADUSUURINGUS ILMA ISIKU NÕUSOLEKUTA

Juhindudes isikuandmete kaitse seaduse (IKS) § 6 sätestatust esitame kooskõlastamiseks uuringutaotluse.

Uuring hõlmab järgmisi isikuandmeid (tee vastavasse kasti rist):

Uuring hõlmab isikuandmeid X

Uuring hõlmab ka eriliigilisi isikuandmeid X

Isikuandmete töötleja on määranud andmekaitsespetsialisti X

1. LÜHIKOKKUVÕTE 1.1. Miks on isiku tuvastamist võimaldavate andmete töötlemine vältimatult vajalik uuringu eesmärgi saavutamiseks?

Eestis on tuuleenergia osakaal elektritootmises suurenemas, kuid sellega seoses on kohalike elanike seas tekkinud mure tuulikute võimalike tervisemõjude pärast. Peamised küsimused on seotud tuulikute poolt tekitatud müra ja infraheliga. Teaduskirjanduses ei ole siiani tuulikute infrahelil tervisemõjusid leitud, pigem näitavad eksperimendid, et tegemist on notseeboefektiga1. Kuuldavat tuulikute müra on seostatud suurenenud häirituse ja eneseraporteeritud unehäiretega, kuid uuringud kliiniliselt avalduvate tervisemõjude ja sümptomite kohta (nt südameveresoonkonna haigused, peavalud, depressioon) on vähe ja tulemused vasturääkivad 2 ,3 ,4 . Seni pole kusagil maailmas tehtud pikaajalist registripõhist jälgimisuuringut tuulikute infraheli kohta. Käesoleva uuringu eesmärk on hinnata tuuleparkidest põhjustatud akustiliste tegurite (kuuldava müra ja infraheli) võimalikke tervisemõjusid ja häiritust, tuginedes Eestis teostatavale registripõhisele ja küsitlusuuringule ning kuuldava müra ja infraheli modelleerimisele ja mõõtmistele. Uuring koosneb kahest osast: registripõhine uuring ja küsitlusuuring.

1 Veber, T., Indermitte, E., Laisaar, K.-T., Katus, U., Kiisk, E., & Orru, H. (2025). Tuulikute tervisemõjud:

süstemaatiline ülevaade viimasel viieteistkümnel aastal eelretsenseeritavates teadusajakirjades avaldatud

uuringutest. https://kliimaministeerium.ee/tuulikutetervisemojud-sustemaatiline-ulevaade-viimasel-

viieteistkumnelaastal 2 Basner, M., Babisch, W., Davis, A., Brink, M., Clark, C., Janssen, S., & Stansfeld, S. (2014). Auditory and non-auditory effects of noise on health. Lancet (London, England), 383(9925), 1325–1332. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(13)61613-X 3 Basner, M., & McGuire, S. (2018). WHO Environmental Noise Guidelines for the European Region: A Systematic Review on Environmental Noise and Effects on Sleep. International Journal of Environmental Research and Public Health, 15(3). https://doi.org/10.3390/IJERPH15030519 4 van Kamp, I., & van den Berg, F. (2018). Health Effects Related to Wind Turbine Sound, Including Low- Frequency Sound and Infrasound. Acoustics Australia, 46(1), 31–57. https://doi.org/10.1007/S40857-017- 0115-6/FIGURES/3

Uuringu nimi Tuuleparkide akustilise mõju uurimine: mõõtmine ja modelleerimine ning registripõhine epidemioloogiline terviseriskide uuring

Registripõhine uuring võimaldab läbi viia suure valimiga pikaajalise jälgimisuuringu, selgitamaks välja, kas tuulikute lähedal elamine ning kokkupuude müra või infraheliga suurendab haigestumise riski. Selleks kasutatakse juba olemasoleva BIG-HEART andmebaasi andmeid, kus tervisetulemitena käsitletakse registreeritud haigestumisi ja ravimite kasutamist. BIG‑HEART andmestik hõlmab kõigi 2012. aastal Eestis elanud 36-aastaste ja vanemate isikute sotsiaal- demograafilisi ja terviseandmeid erinevatest registritest. Registripõhine uuring ei võimalda aga välja selgitada, kuivõrd inimesed on tuuleparkidest häiritud ning kuivõrd suhtumine tuulikutesse ning mure tervise pärast võib mõjutada sümptomite ja haigestumise esinemist. Nõusolekupõhine küsitlusuuring käsitleb tuulikutega seotud aspekte, mida registripõhiselt hinnata ei saa: häirituse tase, riski tunnetus ja suhtumine tuulikutesse. Küsitlusuuringu abil selgitatakse välja, kuidas objektiivselt mõõdetud müra andmed ning kaugus lähimast tuulikust on seotud eneseraporteeritud terviseseisundite ja ravimite kasutamisega, ning kas subjektiivne tunnetuslik kokkupuude infraheli ja muude tuulikutest tulenevate riskiteguritega ning tunnetatud oht ja häiritus on seotud eneseraporteeritud tervisekaebustega. Miks on isiku tuvastamist võimaldavate andmete töötlemine vältimatult vajalik uuringu

eesmärgi saavutamiseks

Registripõhine uuring

Uuringus on vaja kasutada terviseandmeid, sest muidu pole võimalik kindlaks teha, kas tuulikutega

kokkupuude mõjutab elanikkonna tervist. Samuti on vaja sotsiaal-demograafilisi ja majandusliku

seisukorra kohta käivad andmeid, et kohandada mudeleid nendele teguritele. Kohandamata mudel

võib anda vale tulemuse. Kuigi andmeid on võimalik koguda nõusolekupõhise küsitlusuuringuga,

ei ole see antud juhul piisav. Registripõhine uuring on vajalik eelkõige kahel põhjusel. Esiteks on

vajalik piisav valimimaht. Tuulikute läheduses elab suhteliselt vähe inimesi ning ainult

küsitlusuuringule tuginedes kujuneks valim liiga väikeseks, et tuvastada usaldusväärselt võimalikke

seoseid tervisetulemitega. Seetõttu on vajalik kasutada registripõhiseid andmeid, mis võimaldavad

hõlmata kogu uuringupiirkonna elanikkonda.

Teiseks põhjuseks on registripõhiste andmete objektiivsus. Küsitlusuuringuga kaasneb alati teatav

kallutatus, sest inimesed, kes vastavad küsitlusele, ei esinda kogu uuritavat rahvastikku, vaid

võivad olla sooliselt või muude tunnuste poolest keskmisest erinevad. Tuulikute tervisemõjude

teema on hetkel ühiskonnas kõrgendatud tähelepanu all, ning on suur risk, et küsitluse tulemused

tervisemõjude kohta võivad olla kallutatud. Lisaks esineb küsitluste puhul ka alati meenutamisnihe.

Uuringu eesmärk eeldab erinevatest registritest pärinevate andmete sidumist sama isiku tasandil.

Kui uuring ei kasutaks BIG-HEART andmebaasi ja Rahvastikuregistrit ei saaks seostada tuulikute

müra, infraheli ja teisi keskkonna-andmeid uuritavate elukohas uuritavate tervisetulemitega. Sellest

tulenevalt muutuks võimatuks uuringu peamine eesmärk, milleks on tervisemõjude välja

selgitamine.

Registripõhist uuringut ei ole võimalik läbi viia anonüümselt, sest vastasel juhul ei saa kaasata

uuringupiirkondades (tuulikute läheduses) elavaid inimesi ja nende terviseandmeid registritest.

Seetõttu on isiku tuvastamist võimaldavate andmete töötlemine uuringu eesmärgi saavutamiseks

vältimatult vajalik.

Küsitlusuuring

Küsitlusuuringut ei saa samuti läbi viia algusest peale anonüümselt, sest vaja on kaasata uuritavaid

elukohapõhiselt – neid kes elavad tuulikute läheduses (mõjutatud rühm) ja neid kes elavad

sarnastes tingimustes, aga tuulikutest kaugemal (kontrollrühm). Seetõttu on vajalik teha

aadresspunktide järgi päring Rahvastikuregistrisse, et saada uuritavate kontaktandmed (e-mail ja

telefon). Registritest ei küsita rohkem andmeid uuritavate kohta ega lingita nende andmeid ei BIG-

HEART ega muude isikuandmete kogudega. Küsitluse andmed pseudonümiseeritakse nende

keskkonna-andmetega ühendamiseks, kui ühendamine on tehtud, siis andmed anonümiseeritakse.

Andmete töötlejad lähtuvad isikuandmete kaitse üldmääruse (IKÜM) põhimõtetest ning

isikuandmete töötleja üldjuhendis toodud täpsustustest. Isikuandmetele pääsevad ligi üksnes

konkreetselt määratud isikud, kes töötlevad andmeid vaid käesoleva uuringu eesmärgil. Uuringu

tulemused esitatakse isikustamata kujul, mis ei kujuta ohtu isikuandmetele.

1.2. Selgitage ülekaaluka avaliku huvi olemasolu.

Projekti tulemuste põhjal tehakse ettepanekuid tuulikutega seotud häirituse ja tervisemõjude ennetamiseks ja leevendamiseks. Uuringu tulemused panustavad Euroopa roheleppe eesmärkidesse (tuuleenergia rakendamise hõlbustamine läbi tuuleparkide mõjude osas selguse loomise, meetmete kohaldamise ja teadlikkuse tõstmise). Samuti panustab see uuring Maailma Terviseorganisatsiooni (WHO) riiklikesse soovitustesse tugevdada tuuleparkide tervisemõjude uurimist, et parandada teadusandmete kvaliteeti ning võimaldada tõenduspõhiseid rahvatervise soovitusi tulevikus. Uuringu tulemuste põhjal täiendatakse vajaduse korral tulevikus keskkonna- ja tervisealaseid meetmeid, mis aitavad maandada tuuleparkide planeerimise ja käitamisega seotud riske tervisele ja hõlbustavad tuuleparkide planeerimist. Tuuleparkide läheduses asuvate elanike mured saavad vastuse, tervise ja heaolu võimalikud mõjud (ja selle puudumised) on selgemad. Vajadusel rakendatakse parandus- ja leevendusmeetmeid; tuuleparkide tervisemõju ja planeerimistegevuse alane teadlikkus kasvab. Uuring on otseselt seotud „Rahvastiku tervise arengukava 2020–2030“5 elluviimiseks püstitatud eesmärgiga „tervis igas poliitikas“, kus kõikides valdkondades on oluline poliitika kujundamisel ja elluviimisel arvestada ka selle mõju tervisele. Uuring aitab pikemas perspektiivis kaasa ka riigi pikaajalise arengustrateegia „Eesti 2035“ 6 strateegiliste sihtide, eelkõige sihi „Eestis on kõigi vajadusi arvestav, turvaline ja kvaliteetne elukeskkond“ saavutamisele.

Uuring panustab Eesti energiamajanduse arengukava 2035 eesmärkide saavutamisesse. Riiklik eesmärk on suurendada taastuvenergia osakaalu ja vähendada fossiilkütuste tarbimist. Eesti ambitsioon on katta elektrienergia tarbimine hiljemalt 2040. aastaks puhta elektrienergiaga. Oluline roll taastuvenergia osakaalu suurendamisel on tuuleenergial. Teadlikkus tuuleenergia kasutuselevõtuga seotud mõjudest mõjutab oluliselt kohalike omavalitsuste vastuvõetavaid tuuleparkide planeeringute otsuseid. Mure tervisemõjude pärast on seni olnud elanikkonnas üks tõsisemaid vastuseisu põhjuseid. Seni kogutud teiste riikide kogemused ja kõrgetasemeliste teadusartiklite ülevaade ei sea kahtluse alla Eestis kehtivaid mõju hindamise piirnorme või mõjuhindamiste asjakohasust. Eesti tuuleparkide kohta tehtud uuring annab aga kindlust, et olemas on ka Eesti olusid ja konkreetseid olemasolevaid tuuleparke arvestav uuring võimalike mõjude kohta.

Uuring on oluline ka ülemaailmses teaduslikus kontekstis, sest siiani läbi viidud tuulikute tervisemõjusid käsitlevaid teadusuuringud on vähe. Uuritavate andmeid kasutatakse avalikes huvides toimuva teadustöö eesmärgil. Seega andmete kasutamine vastab ühiskondlikule ootusele, et riiklikes registrites kogutud teavet kasutatakse avalikes huvides, sh rahvatervise parandamiseks ja teaduspõhise poliitikakujundamise toetamiseks tingimusel, et isikute privaatsus on kaitstud. Uuring järgib neid põhimõtteid.

1.3. Selgitage, kuidas tagate, et isikustatud andmete töötlemine ei kahjusta ülemääraselt

5 Rahvastiku tervise arengukava 2020-2030 | Sotsiaalministeerium 6 Strateegia "Eesti 2035" | Eesti Vabariigi Valitsus

andmesubjekti õigusi ega muuda tema kohustuste mahtu.

Registripõhine uuring Isikustatud andmete töötlemine ei kahjusta ülemääraselt andmesubjektide õigusi ega suurenda nende kohustuste mahtu, kuna tegemist on registripõhise uuringuga, kus kasutatakse varasemalt kogutud andmeid ning andmesubjektid ei osale uuringus aktiivselt. Uuringuga ei kaasne neile täiendavat ajakulu, majanduslikku koormust ega füüsilisi või psühholoogilisi riske ning uusi kohustusi. Peamiseks võimalikuks riskiks on andmesubjektide tuvastamise risk. Seda maandatakse mitmel tasandil. Andmeid analüüsitakse pseudonüümitult ja otseselt tuvastatavad isikuandmed jäävad üksnes registripidajate valdusesse. Uurijad töötavad Tartu Ülikooli turvalises andmetöötluskeskkonnas (SAPU), kus ligipääs on piiratud, tegevused logitud ning andmete eksport rangelt kontrollitud. Analüüside tulemusi esitatakse ainult agregeeritud kujul, mis välistab üksikisikute tuvastamise. Ka haavatavate rühmade (nt madala sissetulekuga või krooniliste haigustega isikud) puhul tagab pseudonüümimine ja rühmapõhine analüüs nende õiguste kaitse. Uuring piirab teatud määral andmesubjekti õigust olla vahetult teavitatud, kuna individuaalne teavitamine ei ole valimi suuruse tõttu proportsionaalne. Lisaks võib selline teavitamine antud teema puhul põhjustada soovimatut psühholoogilist mõju – teaduskirjanduse põhjal on tuuleparkide tervisemõjude kontekstis oluline notseeboefekti risk, mille korral negatiivsed ootused võivad suurendada ärevust ja tervisesümptomeid, tekitades andmesubjektidele põhjendamatut stressi. Andmesubjektide individuaalne teavitamine ei ole antud juhul proportsionaalne ka seetõttu, et see oleks seotud ebamõistlikult suurte kuludega. Andmesubjektide õiguste tagamiseks on kasutusel alternatiivsed meetmed. Uuringu kohta on tagatud avalik teave BIG-HEART andmebaasi kodulehel kus on ka info selle kohta, et andmesubjektidel on võimalus igal ajal uuringus osalemisest loobuda ning kuidas seda saab teha. Loobumine ei too kaasa mingeid negatiivseid tagajärgi ega mõjuta andmesubjektide õigusi saada tervishoiu- või muid avalikke teenuseid. Kokkuvõttes on andmesubjektide õiguste riive minimaalne ning rakendatud tehnilised ja organisatsioonilised meetmed tagavad andmete turvalise kasutamise. Uuringu läbiviimisest tulenev laiem avalik kasu kaalub üles võimalikud riskid, mistõttu ei kahjusta isikustatud andmete töötlemine andmesubjektide õigusi ülemääraselt. Küsitlusuuring Uuritaval kulub küsimustiku täitmisele umbes 15-25 minutit. See on ajaline koormus uuritavale, mida ei ole võimalik maandada. Uuritaval on õigus uuringust loobuda mitte vastates e-mailile ja keeldudes telefoniküsitlusest. Loobuda saab ka telefoniküsitluse ajal, kui uuring tundub liiga kurnav. Kui uuritav loobub uuringus osalemisest telefoniküsitluse ajal, siis kõik tema andmed (ka juba sisestatud vastused) kustutatakse. Kui uuritav ei soovi kõigile küsimustele vastata, võib neid valikuliselt vahele jätta. Riski olla tuvastatud maandatakse järgmiste meetmetega. Uuritavate andmeid pseudonüümitakse enne küsitlusfirmale kontaktandmete üle andmist. Küsitlusfirma kohustatakse lepinguga kustutama kõik neile edastatud andmed (e-mail, telefon), peale küsitluse tulemuste üle andmist vastutavale uurijale Hans Orrule. Vaid Hans Orru saab näha korraga uuritavate aadressi, kontaktandmeid (telefon ja e-mail), ja küsitluse tulemusi. Ka Hans Orru ei saa kunagi teada uuritavate nime ega isikukoodi, sest neid Rahvastikuregistrist ei küsita. Küsitlusfirma saab korraga näha uuritavate kontaktandmeid ja küsitluse tulemusi, kuid küsitlusfirma ei näe kunagi uuritavate aadressi, nime ega isikukoodi. Peale küsitluse andmete ühendamist keskkonnaandmetega andmed anonümiseeritakse. Hans Orru kustutab pseudonüümi võtme, andmestik üldistatakse piisavalt, et selle erinevate lahtrite järgi poleks võimalik isikuid tuvastada. Vanuse asemel kasutatakse

vanusrühma, spetsiifilised tervise või muud tunnused grupeeritakse. Analüüsitakse ja säilitatakse vaid anonümiseeritud andmeid. Küsitlusuuringust tulenev kasu on sama mis registripõhises uuringus. Eeldatavasti kaalub uuringust saadav kasu üles ajalise koormuse uuritavale ja riski olla tuvastatud. Isiku tuvastamist võimaldavate andmete töötlemine on käesoleval juhul põhjendatud IKS § 6 lõike 3 alusel: andmetöötluse eesmärgid ei ole saavutatavad pärast tuvastamist võimaldavate andmete eemaldamist (vt p 1.1), uuringul on ülekaalukas avalik huvi (vt p 1.2) ning andmete töötlemine ei kahjusta andmesubjektide õigusi ülemääraselt ega muuda nende kohustuste mahtu (vt käesolev punkt).

1.4. Selgitage, kuidas toimub andmete edastamine isikuandmete allikalt teadusuuringu läbiviijani.

Registripõhine uuring Registripõhises uuringus kasutatakse olemasolevaid BIG-HEART andmestiku andmeid, mis asuvad pseudonüümitud kujul Tartu Ülikooli teadusarvutuste keskuse SAPU serveris. Antud uuringus kasutatakse BIG-HEART andmestiku alavalimit, kelleks on uuringualadel elavad BIG- HEART uuritavad (ca 50 000 uuritavat). Käesolevas uuringus on vaja lisada nimetatud BIG-HEART uuritavate alavalimile keskkonna-andmed uuritava elukoha kohta (tuulikute müra, madalsagedusliku heli ja infraheli näitajad, kaugus lähimast tuulikust uuritava elukohas, liikluskoormus 500 m raadiuses) ja uuritavale lähima tuuliku andmed (tuuliku kõrgus, masti kõrgus, rootori läbimõõt, tuuliku tüüp, püstitamise aasta, EHR kood, tuulepargi nimi). Uuringu läbi viimiseks vajalikud keskkonnaandmed lisatakse BIG-HEART andmestikku järgmisel viisil. Leitakse avalikust Maa-ameti kaardirakendusest kõik aadresspunktid (https://geoportaal.maaamet.ee/est/Ruumiandmed/Aadressian dmed-p112.html), mis jäävad

uurimisaladele. Kattuvad alad teiste tuuleparkidega jäetakse välja, sest neile ei saa täpselt

modelleerida müra ja infraheli uuritava elukohas. Kõigile aadresspunktidele, mis jäävad

uuringualale leitakse keskkonnaandmed: modelleeritakse müra, madalsageduslik heli ja/või

infraheli näitajad ning arvutatakse kaugus lähimast tuulikust ja suure liikluskoormusega tee

esinemine 500 m raadiuses. Samuti lisatakse tuulikute andmed. Edasi saadetakse keskkonna ja

tuulikute andmed koos vastavate aadresspunktidega Rahvastikuregistrisse. Rahvastikuregister

lisab nendele BIG-HEART uuritavatele, kelle elukoht on olnud uuringualale jäävates

aadresspunktides keskkonna ja tuuliku andmed. Rahvastikuregister saadab tagasi keskkonna ja

tuulikute andmed koos BIG-HEART pseudonüümidega. Tartu Ülikooli uurijateni jõuavad üksnes

pseudonüümitud andmed ning otseselt tuvastatavad andmed jäävad registripidajate valdusesse.

Andmed liiguvad vaid krüpteeritud kujul läbi Secure File Transfer Protocol (SFTP) serveri, mis on üles seatud TÜ teadusarvutuste keskuse poolt. TÜ uurijad, kes pääsevad ligi BIG-HEART andmebaasile kasutavad pseudonüümi, et linkida keskkonna-andmed BIG-HEART andmebaasiga. SAPU keskkonda pääsevad ligi vaid isikud, kellele on loodud seal kasutajakonto. SAPU keskkonda luuakse kasutajakontod ainult BIG-HEART projektijuhi (Taavi Tillmann) taotlusel ja heakskiidul. SAPU keskkond on selleks volitatud isikutele kättesaadav ainult aktiivse analüüsi faasis ning muul ajal on keskkond välja lülitatud ning sinna ei ole võimalik siseneda ka kasutajakonto olemasolu korral. Kolmandatel isikutel (kaasa arvatud Tartu Ülikooli teistel töötajatel) puudub juurdepääs kasutatavasse SAPU keskkonda. Küsitlusuuring Uuritavate saamiseks esitatakse päring Rahvastikuregistrisse. Avalikust Maa-ameti kaardirakendustest (https://geoportaal.maaamet.ee/est/Ruumiandmed/Aadressian dmed- p112.html) leitakse uuringualadel olevad aadresspunktid. Aadressid jagatakse kaheks: mõjualas olevad aadressid (20 x tuuliku masti kõrgus) ja ülejäänud uuringualal olevad aadressid (30 km raadiuses). Andmeid päritakse kõikide mõjualas olevate inimeste kohta (hinnanguliselt kuni 5000

isikut). Aadresspunktid esitatakse Rahvastikuregistrile. Rahvastikuregister saadab krüpteeritult TÜ vastutavale uurijale (Hans Orru) nendel aadressidel elavate inimeste (vanuses 25–85-aastaste) e- mailid ja telefonid. Mõjualas olevate isikute puhul päritakse kõigi vanuses 25–85 isikute andmed, ülejäänud uuringualal olevatest inimestest (hinnanguliselt 45 000) palutakse Rahvastikuregistril valida juhuvalikuga välja kuni 10 000 isikut. Vastutav uurija lisab e-mailile ja telefonile pseudonüümi, millega hiljem saab küsitluse andmed kokku viia keskkonna ja tuulikute andmetega uuritavate elukohtades. Küsitlust palgatakse läbi viima uuringufirma, kes rakendab andmekaiste nõudeid. Vastutav uurija edastab krüpteeritult uuritavate e-mailid ja telefonid koos pseudonüümiga uuringufirmale. Uuringufirma saadab krüpteeritult küsitluse tulemused koos pseudonüümiga vastutavale TÜ uurijale Hans Orrule, kes ühendab küsitluse andmed keskkonna ja tuulikute andmetega pseudonüümi abil ja kustutab andmebaasist uuritavate aadressi, telefoni ja e-maili ja pseudonüümi võtme. Hans Orru anonümiseerib andmed neid piisavalt üldistades. Vanuse asemel kasutatakse vanusrühma, spetsiifilised tunnused grupeeritakse nii, et isikut poleks võimalik tuvastada erinevate andmelahtrite koos vaatlemisel. Uuritavate aadressi, pseudonüümi ja küsitluse vastuseid (eri liiki isikuandmeid) näeb vaid vastutav uurija Hans Orru. Uuritavate andmeid analüüsitakse ja säilitatakse vaid anonümiseeritud kujul TÜ serveris. Küsitlusfirma kohustatakse lepinguga kustutama kõik neile edastatud andmed, peale andmete üle andmist Hans Orrule, ning saatma selle kohta kirjaliku kinnituse Hans Orrule. Anonümiseeritud andmetele TÜ serveris pääsevad ligi vaid taotlusel olevad uuringumeeskonna liikmed ja statistik, kes liitub uuringumeeskonnaga hiljem, kuid juba uuringu planeerimise faasis.

2. VASTUTAV7 JA VOLITATUD TÖÖTLEJA8

2.1. Vastutava töötleja üldandmed

2.1.1. Vastutava töötleja nimi Sotsiaalministeerium, Kliimaministeerium

2.1.2. Registreeritus Eesti Teadusinfosüsteemis Ei, aluseks on poliitika kujundamine

2.1.3. Registrikood või isikukood 70001952 (SoM), 70001231 (KliM)

2.1.4. Isikuandmete töötlemiskoha või kohtade aadressid maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Sotsiaalministeerium ja Kliimaministeerium andmeid ei töötle

2.1.5. Asu- või elukoha aadress (analoogne registrikandega) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Suur-Ameerika 1, 10122 Tallinn

Sotsiaalministeerium

Ramon Nahkur, rahvatervishoiu osakonna nõunik, [email protected], +372 5918 5362

Evelin Tähtväli, analüüsiosakonna analüütik, [email protected], +372 53 775 846 Kliimaministeerium Lilli Tamm, nõunik

[email protected], tel +372 626

9133

Sille Uusna-Rannap, rohepöörde projektijuht,

8Vastutav töötleja on uuringu läbiviija – taotluse esitaja. Juhul, kui ta kasutab uuringu läbiviimisel teisi isikuid ja asutusi, siis on need teised isikud ja asutused volitatud töötlejad

[email protected], tel +372 625 4443

2.2. Volitatud töötleja üldandmed

2.2.1. Volitatud töötleja nimi asutuse/äriühing/FIE nimi

Tartu Ülikool, Siseministeeriumi infotehnoloogia- ja arenduskeskus (SMIT)

2.2.2. Registrikood või isikukood 74001073, 70008440

2.2.3. Isikuandmete töötlemiskoha või kohtade aadressid maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Ravila 19, Tartu 50411, Mäealuse 2/2, Tallinn 12618, Eesti

2.2.4. Asu- või elukoha aadress (analoogne registrikandega) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

Ravila 19, Tartu 50411, Mäealuse 2/2, Tallinn 12618, Eesti

2.2.5. Kontaktandmed telefon, e-post

Siret Rutiku, grandikeskuse juhataja, [email protected], +372 5342 0639 Hans Orru, keskkonnatervishoiu professor, [email protected], +372 527 7427 Triin Veber, keskkonnatervishoiu spetsialist, [email protected], +372 528 2909 [email protected], +372 612 6200

Loetelu volitatud töötlejatest peab olema ammendav (juhul, kui andmetöötlusprotsessi on kaasatud rohkem kui üks volitatud töötleja) 3. ÕIGUSLIK ALUS

Teadusuuringu läbiviimise õiguslik alus

Isikuandmete kaitse seaduse (IKS) § 6 alusel võib isikuandmeid andmesubjekti nõusolekuta teadusuuringu vajaduseks töödelda pseudonüümitud kujul. Vastavalt IKS § 6-le on teadusuuringu vajadusteks andmesubjekti nõusolekuta tema kohta käivate andmete töötlemine andmesubjekti tuvastamist võimaldaval kujul lubatud üksnes juhul, kui on täidetud järgmised tingimused: 1) pärast tuvastamist võimaldavate andmete eemaldamist ei ole andmetöötluse eesmärgid enam saavutatavad või neid oleks ebamõistlikult raske saavutada; 2) teadus- või ajaloouuringu või riikliku statistika tegija hinnangul on selleks ülekaalukas avalik huvi; 3) töödeldavate isikuandmete põhjal ei muudeta andmesubjekti kohustuste mahtu ega kahjustata muul viisil ülemäära andmesubjekti õigusi.

Käesolev uuring vastab kõigile neile tingimustele, pikemad seletused selle kohta on kirjeldatud taotluse teistes punktides, eelkõige 1.1, 1.2, 1.3. Teadus- ja arendustegevuse ning innovatsiooni korralduse seadus § 9 lõike 1 ja lõike 2 punkti 2 kohaselt on kõigi ministeeriumide ülesandeks oma valitsemisalale tarviliku teadus- ja arendustegevuse ning selle rahastamise korraldamine. Sotsiaalministeeriumi tegevusvaldkonna piiritleb

Vabariigi Valitsuse seadus (edaspidi VVS), mille

§ 67 lg 1 kohaselt kuulub ministeeriumi

valitsemisalasse rahva tervise kaitse, tervishoid

ja tervisesüsteemi arendamine ning vastavate

õigusaktide eelnõude koostamine.

Lisaks eeltoodule piiritleb Sotsiaalministeeriumi

tegevusvaldkonda Vabariigi Valitsuse

20.03.2014 määrus nr 42 „Sotsiaalministeeriumi

põhimäärus“ (edaspidi põhimäärus). Vastavalt

põhimääruse §-le 4 on ministeeriumi

põhiülesanne seadustes ja teistes õigusaktides

sätestatud pädevuse piires korraldus-, arendus-,

planeerimis- ja järelevalvetoimingute tegemine

oma valitsemisalas, lähtudes valitsemisala

arengukavas esitatud ministeeriumi ja

valitsemisala strateegilistest eesmärkidest ning

põhimääruse 4. peatükis sätestatud osakondade

põhiülesannetest.

Põhimääruse 4. peatükis osakondade

põhiülesannetena on toodud § 17 lõike 2 punkt 6

sätestab, et analüüsi ja statistika osakonna

põhiülesanne on luua eeldused ministeeriumi

poliitikakujundamise protsessi

teadmistepõhisusele, et tagada objektiivne

ülevaade tervise- ja sotsiaal valdkonna arengust

ja rakendatud või kavandatava poliitika

mõjususest.

Kliimaministeeriumi tegevusvaldkonna piiritleb

VVS, mille § 61 lg 1 kohaselt kuulub

ministeeriumi valitsemisalasse rohereformi

terviklik elluviimine, kliimapoliitika (sealhulgas

kliimakavade koostamine, elluviimine ja täitmise

järelevalve) kavandamine, ettevõtluse

suunamine puhtamate tehnoloogiate poole;

taastuvenergia arendamise kiirendamine ja

taastuvenergiaprojektide elluviimise

koordineerimine; keskkonna- ja looduskaitse

korraldamine, loodusvarade kasutamise, kaitse,

taastootmise ja arvestamise korraldamine,

keskkonnajärelevalve, ilmavaatluste, loodus- ja

mereuuringute ning veekaitse ja -kasutamise

korraldamine, merekeskkonna kaitse ja

kasutamise poliitika ning välisõhu kaitse ning

kiirgus- ja tuumaohutuse alase poliitika

kujundamine ja keskkonnaseire korraldamine;

energeetika, maapõueressursside kasutamise

korraldamine, geoloogiline kaardistamine ja

riikliku geoloogilise kompetentsi tagamine,

elamumajandus ja ehitus, transport (sealhulgas

veondus, rahvusvaheline ühistransport, transiit,

logistika ja transporditaristu) ning vastavate

õigusaktide eelnõude koostamine.

Kliimaministeeriumi tegevusvaldkonda piiritleb

ka Vabariigi Valitsuse 29.06.2023 määrus nr 71

„Kliimaministeeriumi põhimäärus“. Vastavalt

põhimääruse §-le 7 on ministeeriumi

põhiülesanne seadustes ja teistes õigusaktides

sätestatud pädevuse piires korraldus-, arendus-

ja planeerimistoimingute tegemine oma

valitsemisalas, lähtudes ministeeriumi ja tema

valitsemisala strateegilistest eesmärkidest.

Isikuandmete kaitse seaduse § 6 reguleerib isikuandmete töötlemist teadusuuringuks ning antud sätte lõike 5 kohaselt loetakse teadusuuringuks ka täidesaatva riigivõimu analüüsid ja uuringud, mis tehakse poliitika kujundamise eesmärgil ja nende koostamiseks on täidesaatval riigivõimul õigus teha päringuid teise vastutava või volitatud töötleja andmekogusse ning töödelda saadud isikuandmeid.

4. UURINGU TELLIJA

Uuringu tellija

Sotsiaalministeerium, Kliimaministeerium

5. TÖÖTLEMISE EESMÄRK JA ISIKUANDMETE KOOSSEIS

5.1. Isikuandmete töötlemise eesmärk

Käesoleva uuringu eesmärk on hinnata tuuleparkidest põhjustatud akustiliste tegurite (kuuldava müra ja infraheli) võimalikke

tervisemõjusid, tuginedes Eestis teostatavale registripõhisele ja küsitlus-uuringule ja kuuldava müra ning infraheli modelleerimisele ja mõõtmistele.

5.2. Isikute kategooriad, kelle andmeid töödeldakse ning valimi suurus

Registripõhises uuringus kasutatakse juba

olemasoleva andmestiku BIG-HEART andmeid.

BIG-HEART (n = 770323) on Tartu Ülikooli

teadlaste loodud riiklik andmestik, mis ühendab

Eesti täiskasvanud elanike pseudonüümitud

tervise- ja sotsiaalandmed. Andmestiku eesmärk

on võimaldada terviseuuringuid, mis analüüsivad

terviseriskide, tervishoiuteenuste kasutamise ja

sotsiaalmajanduslike tegurite omavahelisi

seoseid.

BIG‑HEART andmestik hõlmab kõigi 2012. aastal Eestis elanud 36-aastaste ja vanemate isikute sotsiaal-demograafilisi ja terviseandmeid järgnevatest registritest: Retseptikeskus (RETS), Tervisekassa andmekogu (KIRST), Rahvastikuregister (RR), Töötamise register (TÖR), Sotsiaalkaitse infosüsteem (SKAIS), Kinnistusraamat (KR) ja Äriregister (ARIREG). Andmestikku on koondatud teave tervishoiukülastuste, diagnooside, ravimikasutuse, töötuse episoodide, sotsiaaltoetuste, hariduse ja varalise seisu kohta. Registriandmestik loodi peamiselt südame- ja veresoonkonnahaiguste uurimiseks 2023. aastal (kooskõlastus 384/T-8). Valimi 36- aastaste ja vanemate vanusegrupp määrati südame- ja veresoonkonna haiguste riskiohust tingituna kuid see sobib ka antud uuringu läbi viimiseks. Käesolevas uuringus kasutatakse vaid nende uuritavate BIG-HEART andmeid, kes jäävad uurimisaladele. Uuringusse kaasatakse 7 uurimisala (1–7). Uurimisalaks on ala, mis jääb uuritavast tuulepargist 30 km raadiusesse. Uurimisaladel paiknevad järgmised tuulepargid: 1) Ojaküla 2) Aseriaru, Viru-Nigula ja Aseri 3) Sopi-Tootsi 4) Paldiski ja Pakri 5) Virtsu I, II, III ja Esivere-Tooma 6) Nasva 7) Saarde. Osad tuulepargid on väga lähestikku ja seetõttu käsitletakse neid ühe uurimisalana (Aseriaru, Viru-Nigula ja Aseri; Paldiski ja Pakri; Virtsu I, II, III ja Esivere-Tooma). Antud uuringu registripõhise valimi moodustavad kõik BIG-HEART andmebaasis olevad isikud vanuses 36 kuni 85 aastat, kes on elanud vähemalt aasta jälgimisperioodi jooksul (2012– 2025) eelpool kirjeldatud uurimisaladel. Vastavalt esialgsele hinnangule Maa-ameti kaardirakenduse põhjal elab uuringualadel 1–7

kokku hinnanguliselt 50 000 uuritavat. Juhul kui vastamise määr on 15%, siis osaleb küsitlusuuringus kokku 2250 uuritavat (750 mõjualas ja 1500 kontrollalal) vanuses 25–85 a.

5.3. Töödeldavate isikuandmete koosseis

Registripõhises uuringus kasutatakse kõiki olemasolevaid BIG-HEART andmestiku andmeid alavalimi kohta (uurimisaladel elavad inimesed). BIG-HEART andmestik sisaldab andmeid järgmistest registritest: Retseptikeskus, Tervisekassa andmekogu, Rahvastikuregister, Töötamise register, Sotsiaalkaitse infosüsteem, Kinnistusraamat ja Äriregister. Ülevaade BIG-HEART andmete koosseisust on esitatud siin: https://doi.org/10.1093/ije/dyag027 Detailne andmete koosseis on kirjas Lisas 2 milleks on uurimistöö eetikaloa taotlus protokolli numbriga 348/T-8 „E-sotsiaalandmete kasulikus südame-veresoonkonna haigustekke ennustamisel“, mille jaoks BIG-HEART andmebaas on loodud. Kõiki andmeid alavalimi kohta on vaja kasutada, sest regressiooni mudelites on oluline kohandada segavatele teguritele, et saada võimalikult tõene hinnang uuritava kokkupuute ja tervisetulemite vahelisele seosele. Kohandamata mudel võib anda vale tulemuse. BIG-HEART andmebaasi kasutamise suureks eeliseks antud uuringus on mitmete sotsiaalmajanduslike tegurite olemasolu andmebaasis, mis võivad olla segavateks teguriteks tuulikutega kokkupuute ja tervisetulemite vahel. Küsitlusuuringu isikuandmete koosseis vastab küsitlusele (Lisa 4). Rahvastikuregistrist päritakse kontaktandmed (e-mail ja telefon).

5.4. Isikuandmete allikad

Registripõhises uuringus BIG-HEART andmebaas, kus andmed on juba pseudonüümitud kujul ja asuvad turvalises SAPU serveris. Küsitlusuuringus on isikuandmete allikaks nõusolekupõhine küsitlus (Lisa 4) ja Rahvastikuregister (e-mail ja telefoni nr).

6. ANDMETE SÄILITAMINE JA ANONÜÜMIMINE

6.1. Uuringu vajadusteks kogutud isikuandmete säilitamine, aeg ja põhjendus

Registripõhine uuring Kõik registripõhises uuringus kasutatavad andmed pseudonüümitakse enne uurijateni jõudmist ja

neid säilitatakse Tartu Ülikooli teadusarvutuste keskuse poolt pakutavas sensitiivsete andmete

privaatses uurimiskeskkonnas (SAPU), mis vastab Eesti infoturbestandardi ja ISKE-M nõuetele

ning millel on ISO/IEC 27001:2022 sertifikaat. Pseudonüümi võtmele on juurdepääs ainult

Rahvastikuregistril. Peale uuringu lõppu eemaldatakse antud uuringu teadlastelt ligipääs BIG-

HEART SAPU serverile. BIG-HEARTi algse loa alusel saadud andmed kustutatakse 31.08.2029.

Küsitlusuuring Küsitlusuuringus kogutud andmeid säilitatakse vaid anonümiseeritud kujul TÜ serveris. Peale andmete ühendamist kustutab TÜ vastutav uurija Hans Orru pseudonüümi võtme ja anonümiseerib andmed neid piisavalt üldistades, et isik poleks erinevate andmelahtrite põhjal tuvastatav. Küsitlusfirma kohustatakse lepinguga kustutama kõik neile edastatud ja kogutud andmed, peale andmete üle andmist Hans Orrule. Küsitlusuuringu anonümiseeritud andmeid säilitatakse TÜ serveris viis aastat pärast uuringu lõppu (kuni 31.12.2034), et tagada vajadusel hilisem kontroll või andmete taasanalüüs. Säilitatud andmetele peale uuringu lõppu (31.12.2029) pääseb ligi vaid uuringu vastutav täitja Hans Orru.

6.2. Isikuandmete pseudonümiseerimise/anonümiseerimise viib läbi:

BIG-HEART andmete pseudonüümimine on juba teostatud Rahvastikuregisti poolt. Rahvastikuregister saadab juba pseudonüümitud andmed ning uurijad ei näe kunagi otseselt tuvastamist võimaldavaid isikuandmeid. Andmed liiguvad vaid krüpteeritud kujul läbi Secure File Transfer Protocol (SFTP) serveri, mis on üles seatud TÜ teadusarvutuste keskuse poolt. Küsitlusuuringus viib pseudonüümimise läbi TÜ vastutav uurija (Hans Orru) kes lisab Rahvastikuregistrist saadud e-mailile ja telefonile pseudonüümi, millega hiljem saab küsitluse andmed kokku viia keskkonna ja tuulikute andmetega uuritavate elukohtades. Pseudonüümide võtit teab vaid vastutav uurija Hans Orru. Peale keskkonna-andmete liitmist küsitlusandmetele kustutab vastutav uurija pseudonüümi võtme ja anonümiseerib andmed. Andmed üldistatakse kujule, mis ei võimalda isikut tuvastada, nt vanuseasemel kasutatakse vanusrühma, väga spetsiifilised raporteeritud vastused või terviseseisundid grupeeritakse ja üldistatakse.

6.3. Pseudonümiseeritud andmete koosseis, mis säilitatakse

Ülevaade BIG-HEART andmete koosseisust on esitatud siin: https://doi.org/10.1093/ije/dyag027 Detailne BIG-HEART andmete koosseis on kirjas Lisas 2, milleks on uurimistöö eetikaloa taotlus protokolli numbriga 348/T-8 „E-sotsiaalandmete kasulikus südame-veresoonkonna haigustekke ennustamisel“, mille jaoks BIG-HEART andmebaas on loodud. Küsitlusuuringu andmete koosseis on järgmine: küsitluse käigus kogutud andmed (Lisa 4); keskkonna-andmed uuritava elukohas (tuulikute müra ja infraheli näitajad, kaugus lähimast tuulikust uuritava elukohas, liikluskoormus 500 m raadiuses) ja uuritavale lähima tuuliku andmed (tuuliku kõrgus, masti kõrgus, rootori läbimõõt, tuuliku tüüp, püstitamise aasta, EHR kood, tuulepargi nimi). Isiku tuvastamist võimaldavad andmed on üldistatud – nt vanus asendatud vanusrühmaga, väga spetsiifilised raporteeritud terviseseisundid on üldistatud, et vältida isikute tuvastamist erinevate andmeväljade põhjal. Küsitlusuuringul osaleja saab soovi korral vastamise poole pealt katkestada, sel juhul kustutatakse juba saadud vastused lõplikult ja neid ei säilitata.

7. ISIKU TEAVITAMINE TÖÖTLUSEST

7.1. Andmesubjekti teavitamine isikuandmete töötlemisest

Registripõhises uuringus andmesubjekte isikuandmete töötlemisest ei teavitata, kuna individuaalne teavitamine ei ole valimi suuruse tõttu proportsionaalne ning notseeboefekti riski tõttu võib põhjustada andmesubjektidele põhjendamatut stressi (IKS § 6 lõige 3). Üldine teavitamine toimub BIG-HEART andmebaasi kodulehe https://tervis.ut.ee/et/big-heart kaudu, kus on info uuringu kohta ning andmesubjektide võimaluse kohta uuringust loobuda. BIG-HEART kodulehel on olemas info selle kohta, et BIG-HEART andmeid kasutatakse ka antud uuringu jaoks ja lisatud on link uuringu kirjeldusele. Küsitlusuuringus osalejaid teavitatakse e-maili ja telefonivestluse kaudu, et nende andmed on saadud Rahvastikuregistrist (Lisa 4). Kõik Sotsiaalministeeriumi tellimusel või osalusel läbi viidavad uuringute kirjeldused on üleval

Sotsiaalministeeriumi kodulehel (https://www.sm.ee/uudised-ja-pressiinfo/uuringud-ja-

statistika/kaimasolevad-uuringud).

8. ANDMETE EDASTAMINE VÄLISRIIKI

8.1. Isikuandmete edastamine välisriiki9

Ei edastata

9. EETIKAKOMITEE OTSUS10

Uuringul on kehtiv eetikakomitee kooskõlatus (Lisa 5). Kooskõlatust saab kontrollida siit: https://www.etis.ee/Portal/EthicsApprovals/Display/a385cc53-2bcb-426b-a974-bf8e6a702246/

10. ISIKUANDMETE TÖÖTLEMISEL RAKENDATUD TEHNILISED TURVAMEETMED11

10.1. Töövahendite ja infovara turve

Registripõhise uuringu andmeid hoitakse Tartu Ülikooli teadusarvutuste keskuses tundlike andmete analüüsi platvormil SAPU, millel on sertifikaat ISO/IEC 27001:2022. See rahvusvaheliselt tunnustatud standard kinnitab, et TÜ teadusarvutuste keskus järgib kõrgeimaid andmekaitse- ja turvaprotseduure. Detailne info Tartu Ülikooli

9Isikuandmete edastamine Eestist on lubatud üksnes sellisesse riiki, kus on piisav andmekaitse tase (Euroopa Liidu liikmesriigid; Euroopa Majanduspiirkonna lepinguga ühinenud riigid http://ec.europa.eu/justice_home/fsj/privacy/thirdcountries/index_en.htm; riigid, mille isikuandmete kaitse tase on Euroopa Komisjoni poolt hinnatud piisavaks). 10 IKS § 6 lg 4 11 IKS § 43

teadusarvutuste keskuse kohta on leitav aadressil https://hpc.ut.ee ja lisainfo sensitiivsete andmete privaatse uurimiskeskkonna (SAPU) kohta on leitav aadressil https://docs.hpc.ut.ee/public/services/SAPU/ (inglise keeles). Pseudonüümitud andmeid analüüsivad vaid projektiga seotud töötajad, keda on teavitatud isikuandmete kaitse reeglitest. TÜ peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituudis on rakendatud turvameetmed, mis väldivad isikuandmete kadu ja kõrvaliste isikute poolt omavolilist kasutamist. Institutsioonidel on olemas isikuandmete kaitse juhendid, eeskirjad ja korrad, millega on töötajad tutvunud ja millele on neil püsivalt juurdepääs. Arvuti ekraanidel on ekraanilukud. Ruumidel on tuletõrje- ja valvesignalisatsioon. Kriisiolukordadeks on institutsioonidel olemas eraldi tegevuskava. Andmeid ei edastata kolmandatele osapooltele (nt teistele teadlastele). Küsitlusuuringu puhul analüüsitakse ja säilitatakse vaid anonüümseid andmeid.

10.2. Andmete, dokumentide ja andmekandjate turve

Registripõhises uuringus kasutatakse eraldiseisvat SAPU keskkonda, mis ei ole seotud teiste SAPU keskkondadega. SAPU keskkonda luuakse kasutajakontod ainult BIG-HEART projektijuhi (Taavi Tillmann) taotlusel ja heakskiidul. SAPU keskkond on selleks volitatud isikutele kättesaadav ainult aktiivse analüüsi faasis ning muul ajal on keskkond välja lülitatud ning sinna ei ole võimalik siseneda ka kasutajakonto olemasolu korral. Kolmandatel isikutel (kaasa arvatud Tartu Ülikooli teistel töötajatel) puudub juurdepääs kasutatavasse SAPU keskkonda. Kõik uurijad allkirjastavad konfidentsiaalsuslepingu ja neid informeeritakse andmetele kohanduvatest andmekaitse nõuetest enne ligipääsu pseudonümiseeritud andmetele. Kõik uurijad töötlevad andmeid vaid uuringu protokollis näidatud eesmärkide saavutamiseks, rakendades vaid uuringu protokollis näidatud meetodeid. Juhul, kui uurijad soovivad muuta või lisada eesmärke, meetodeid või andmete koosseisu, küsitakse vastavalt olukorrale kooskõlastust eetikakomiteelt ja Andmekaitse Inspektsioonilt. Antud uuringu raames saavad juurepääsu

BIG-HEART andmetele SAPU keskkonda uuringumeeskonna liikmed ja statistik, kes liitub uuringumeeskonnaga hiljem. Kõik andmete analüüsid teostatakse SAPU keskkonnas. Keskkonnas on olemas kogu vajalik analüüsitarkvara, seega puudub uurijatel vajadus töö tegemiseks andmeid alla laadida. E-terviseandmed on seal juba teisaldatud OMOP andmekujule (https://ohdsi.github.io/CommonDataModel/) mida saab teostada vaid TÜ teadusarvutuste keskuse pilvelahenduses. Analüüsi käigus loodud tabelid ja joonised saab alla laadida vaid BIG-HEARTi vastutav uurija (Taavi Tillmann), kes kinnitab, et nad ei sisalda tuvastatavaid materjale ja edastab need uurijale. Kõigi kasutajate tegevus on videosalvestatud, logitud ja auditeeritav. Andmete allalaadimine, kopeerimine ja töötlemine väljaspool SAPU keskkonda ei ole tehniliselt võimalik kuna SAPUl puudub ühendus internetiga. Andmed liiguvad vaid krüpteeritud kujul läbi Secure File Transfer Protocol (SFTP) serveri, mis on üles seatud TÜ teadusarvutuste keskuse poolt. Küsitlusuuring TÜ peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituudis on rakendatud turvameetmed, mis väldivad isikuandmete kadu ja kõrvaliste isikute poolt omavolilist kasutamist. Institutsioonidel on olemas isikuandmete kaitse juhendid, eeskirjad ja korrad, millega on töötajad tutvunud ja millele on neil püsivalt juurdepääs. Arvuti ekraanidel on ekraanilukud. Ruumidel on tuletõrje- ja valvesignalisatsioon. Kriisiolukordadeks on institutsioonidel olemas eraldi tegevuskava.

10.3. Töötlussüsteemi turve

SAPU teenuseplatvormi operatsioonisüsteeme ja rakendusi hooldatakse järjepidevalt; mittevajalikud või ebaturvalised teenused keelatakse või piiratakse tulemüürireeglitega; võrke, servereid, ruutereid, tulemüüre ja muid hallatavaid süsteeme seiratakse ja auditeeritakse elektrooniliselt. Käideldavuse ja tervikluse tagamiseks kasutatakse pidevat seiret, vastavuskontrolle, intsidentidele reageerimist, vajaduse korral dubleerimist ja koormuse jaotamist, õiguste haldamist, logimist ning kontrollmehhanisme volitamata muudatuste tuvastamiseks. Kriitilistest andmetest tehakse varukoopiaid ja nende taastatavust kontrollitakse perioodiliselt.

Küsitlusuuringu anonümiseeritud andmeid hoitakse TÜ serveris, mille turve tagab Tartu Ülikool

10.4. Kasutatakse pilvepõhist andmemajutus- või töötlusteenust?

Registripõhises uuringus kasutatakse andmete majutamiseks ja töötlemiseks Tartu Ülikooli teadusarvutuste keskuse SAPU platvormi, mis on teenusepakkuja hallatav isoleeritud virtuaalne töötluskeskkond tundlike andmete turvaliseks analüüsiks. Küsitlusuuringus pilvepõhist andmemajutus- või töötlusteenust ei kasutata.

10.5. Pilvandmetöötluse pakkuja tagab piisava andmekaitse taseme, et täita üldmääruse nõudeid?

Jah. TÜ teadusarvutuste keskus rakendab SAPU platvormil GDPR-i nõuete täitmist toetavaid tehnilisi ja korralduslikke meetmeid, sh ISO/IEC 27001 nõuetele tuginev infoturbe haldussüsteem, isoleeritud töötluskeskkond, rollipõhine ligipääs, mitmeastmeline isikutuvastus, logimine, auditeeritavus, kontrollitud andmete väljaviimine ja varundamine.

11. MUU INFO

11.1. Teave, mille esitamist peab vastutav töötleja vajalikuks täiendavalt esitada

Kinnitan, et taotluses esitatud andmed vastavad tegelikkusele. Taotluse lisad: Lisa 1: andmekaitsealane mõjuhinnang Lisa 2: BIG-HEART andmebaasi eetikakomitee taotlus Lisa 3: BIG-HEART andmekaitsealane mõjuhinnang Lisa 4: eetikakomitee taotlus Lisa 5: eetikakomitee kooskõlastus Lisa 6: küsitlusankeet Lisa 7: kaaskiri e-mail

Lisa 8: meeldetuletus telefoniga Lisa 9: telefoniküsitluse kõne (allkirjastatud digitaalselt) Mart Uusjärv analüüsiosakonna juhataja

UURIMISTÖÖ AVALDUS KOOSKÕLASTUSE SAAMISEKS TARTU ÜLIKOOLI

INIMUURINGUTE EETIKA KOMITEELT

1. UURIMISTÖÖ ANDMED

Uurimistöö täielik nimetus: E-sotsiaalandmete kasulikus südame-veresoonkonna haigustekke

ennustamisel.

Uurimistöö toimumiskoht: Tartu Ülikooli peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituudis (kusjuures

andmeid lingitakse ja analüüsitakse Tartu Ülikooli teadusarvutuste keskuses.)

2. UURIMISTÖÖ TEOSTAJAD JA UURINGUKESKUSED

2.1. Vastutav uurija

ees- ja perekonnanimi: Taavi Tillmann

teaduslik kraad: PhD

amet: rahvatervishoiu kaasprofessor

töökoht: Tartu Ülikool, peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut

töökoha aadress: Ravila 19, 50411 Tartu, Eesti

telefoninumber: 5342 6963

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

2.2. Kaastöötajad

ees- ja perekonnanimi: Raivo Kolde

teaduslik kraad: PhD

amet: terviseinformaatika kaasprofessor

töökoht: Tartu Ülikool, arvutiteaduse instituut

töökoha aadress: Narva mnt 18, 51009 Tartu, Eesti

telefoninumber: 506 7961

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Anneli Uusküla

teaduslik kraad: PhD

amet: epidemioloogia professor

töökoht: Tartu Ülikool, peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut

töökoha aadress: Ravila 19, 50411 Tartu, Eesti

telefoninumber: 737 4195; 518 3552 (4195)

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Nikita Umov

teaduslik kraad: Arstiteaduse integreeritud BSc ja MSc

amet: doktorant / kliiniline nooremteadur

töökoht: Tartu Ülikool, peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut

töökoha aadress: Ravila 19, 50411 Tartu, Eesti

telefoninumber: 5682 8380

e-post: [email protected] Alates 01.09.2029: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Laura Ilves

teaduslik kraad: BSc

amet: magistrant / spetsialist

töökoht: Tartu Ülikool, peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut

töökoha aadress: Ravila 19, 50411 Tartu, Eesti

telefoninumber: 737 4190

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Eva-Maarja Mand

teaduslik kraad: BSc

amet: magistrant / spetsialist

töökoht: Tartu Ülikool, peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut

töökoha aadress: Ravila 19, 50411 Tartu, Eesti

telefoninumber: 737 4190

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Markus Haug

teaduslik kraad: MSc

amet: terviseinformaatika nooremteadur

töökoht: Tartu Ülikool, arvutiteaduse instituut

töökoha aadress: Narva mnt 18, 51009 Tartu, Eesti

telefoninumber: 56886522

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Marek Oja

teaduslik kraad: PhD

amet: terviseinformaatika teadur

töökoht: Tartu Ülikool, arvutiteaduse instituut

töökoha aadress: Narva mnt 18, 51009 Tartu, Eesti

telefoninumber: 737 5445

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Sirli Tamm

teaduslik kraad: MSc

amet: programmeerija

töökoht: Tartu Ülikool, arvutiteaduse instituut

töökoha aadress: Narva mnt 18, 51009 Tartu, Eesti

telefoninumber: 737 5445

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Elena Sügis

teaduslik kraad: PhD

amet: terviseinformaatika lektor

töökoht: Tartu Ülikool, arvutiteaduse instituut

töökoha aadress: Narva mnt 18, 51009 Tartu, Eesti

telefoninumber: 737 6437

e-post: [email protected]

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

ees- ja perekonnanimi: Hendrik Šuvalov

teaduslik kraad: MSc

amet: terviseinformaatika nooremteadur

töökoht: Tartu Ülikool, arvutiteaduse instituut

töökoha aadress: Narva mnt 18, 51009 Tartu, Eesti

e-post: [email protected]@ut.ee

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

2.3.Vastutava uurija asutuse juhataja või tema kohusetäitja on uurimistöö korraldamisega nõus:

ees- ja perekonnanimi: Kaja-Triin Laisaar

amet: instituudi juhataja

töökoht: Tartu Ülikool, peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut

allkiri: /lisatakse digitaalselt/

3. UURIMISTÖÖ FINANTSEERIMINE

Allikas 1: Saadud stardigrant (PSG809), rahastus periood 01.01.2023–

31.08.2028. Koostööleping Tartu Ülikooli ja ETAG vahel on

sõlmitud.

Allika eelarve: 378 620 EUR

Töötasude jaotus: Vähemalt 75% rahast kulub käesoleva projekti tööaja osaliseks

katteks (peamiselt Taavi palk).

Allikas 2: Saadud TÜ riigieelarveline doktorantuuri koht (meditsiiniteaduste

valdkond, “Meditsiin ja Sport” programm, arstiteaduse eriala),

pealkirjaga “Südameveresoonkonnahaiguste personaalne ennetus ja

digilahendused”. Rahastus periood 01.09.2023–31.08.2027.

Allika eelarve: ca 115 000 EUR

Töötasude jaotus: Kogu raha kulub Nikita palga katteks.

Allikas 3: Saadud rühmagrant (PRG1844), rahastus periood 01.01.2023–

31.12.2027. Koostööleping Tartu Ülikooli ja ETAG vahel on

sõlmitud.

Allika eelarve: 270 000 EUR

Töötasude jaotus: Ligikaudselt 10% rahast kulub käesoleva projekti tööaja osaliseks

katteks (sh. Raivo, Marek, Sirli, Markus ja Hendriku palk).

Uuritavatele kompensatsiooni maksmine: Ei

4. KAVANDATAVA UURIMISTÖÖ TEADUSLIK EESMÄRK JA PÕHJENDUS

4.1. Kirjanduse ülevaade

All kirjeldame laiemat avalikku huvi antud probleemi vastu, siis meie laiemat strateegiat kuidas

plaanime seda mitmete projektide üleselt lahendada ja viimaseks käesolevat projekti mis on esimene

samm selle teostamisel.

4.1.1. Suur haiguskoorem ja avalik huvi

Südame-veresoonkonna haigused (SVHs) on Eestis juhtiv haiglaravi põhjus ja juhtiv surmapõhjus.1

Täpsemini, aastal 2022 suri vereringeelundite haigustesse (I00-I99) 8102 inimest millest 39% olid

haigused kus on eriti tugev teaduspõhisisus statiinravimite tõhususe kohta: südame isheemiatõved

1 TAI. Surmad põhjuse, soo ja vanuserühma järgi. 2022.

https://statistika.tai.ee/pxweb/et/Andmebaas/Andmebaas__01Rahvastik__04Surmad/SD21.px/

(I20-I25) ja peaajuveresoonte haigused (I60-I69).2,3 Käesolev projekt on esimene samm laiemast

ambitsioonist luua Eestisse maailma esimene kulutõhus SVHi ennetav sõeluuringu teenus. Antud

teenust on eriti otstarbekas Eestis arendada ja juurutada, kuna antud haigus on Eestis 3x sagedasem

kui maailma keskmine ja 2x sagedasem kui Euroopa keskmine.4 Tulenevalt on teenuse arendamine

Eestis statistiliselt tõhusam ja Eesti ühiskonna avalik huvi teenuse kasude vastu on erakordselt suur.

Lisaks on antud teenusel teoreetiline võimekus langetada riigisiseseid tervise ebavõrdsusi erinevate

sotsiaalmajanduslike gruppide vahel, mis on üks kolmest „Eesti rahvastiku tervise arengukavaga“

tipp-prioriteetidest.5 Näiteks elavad kõrgharidusega mehed Eestis 10,6 aastat kauem kui

põhiharidusega mehed.6 Seda vahet mõjutab SVH (sh infarkt ja insult) rohkem kui teised haigused.7

4.1.2. Jätku-projektides arendatava sõeluuring vajadused

SVH tekkeriski saab ennustada riskikalkulaatoritega. Need on sisendiks ennetusotsuste tegemisel.

Näiteks on Euroopa Kardioloogide Seltsi 2021. a ravijuhise kohaselt asümptomaatilisel patsiendil

vanuses 50–69, kelle 10 a. SVH tekkerisk on >10%, näidustatud kolesterooli alandavate ravimite

(statiinide) kasutamine.8 Uuringumeeskonnal on kogemus SVH riskikalkulaatorite väljatöötamisel,10

sh SCORE2 riskikalkulaatoriga,9 mida soovitab Euroopa Kardioloogide Selts. SCORE2 riskihinnang

põhineb demograafilistel ja tervist kirjeldavatel teguritel (vanus, sugu, suitsetamine, vererõhk,

kolesterool). SCORE2 kalkulaator ei sisalda sotsiaalmajanduslikke tegureid. On olemas arvestatav

teaduslik tõendus kohort uuringutest, et sotsiaalmajanduslikud tegurid on tugevad SVH tekke

ennustajad.10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 Näiteks vaesematel inimestel on kõrgem SVH risk. Paraku kasutavad

vaesemad inimesed hoopis vähem ennetavaid ravimeid kui rikkad inimesed.17 Osaliselt võib see

tuleneda sellest, et vaesus jt sarnased tegurid SVH riskikalkulaatoritest puuduvad.

2 Collins R. et al. Interpretation of the evidence for the efficacy and safety of statin therapy. The Lancet. 2016.

Yusuf S, et al. Cholesterol lowering in intermediate-risk persons without cardiovascular disease. New England Journal of

Medicine. 2016 3 Mihaylova B. The effects of lowering LDL cholesterol with statin therapy in people at low risk of vascular disease: meta-

analysis of individual data from 27 randomised trials. The Lancet. 2012. 4 GBD 2019 Risk Factors Collaborators. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990–2019: a

systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019.

Lancet. 2020; 396: 1223-1249 http://ihmeuw.org/66zk 5 Sotsiaalministeerium. Rahvastiku tervise arengukava 2020-2030. 2021. https://www.sm.ee/rahvastiku-tervise-arengukava-

2020-2030 6 Statistikaamet. Elada jäänud aastad soo ja hariduse järgi 2021. RV0454. https://www.stat.ee/et/avasta-

statistikat/valdkonnad/heaolu/tervis/oodatav-eluiga 7 Currie J, et al. Life expectancy inequalities in Wales before COVID-19: an exploration of current contributions by age and

cause of death and changes between 2002 and 2018. Public Health. 2021;193:48-56. 8 Visseren FL. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: Developed by the Task Force

for cardiovascular disease prevention in clinical practice with representatives of the European Society of Cardiology and 12

medical societies. Eur H J. 2021;42(34):3267 (Table 6). 9 Hageman S…Läll K, Tillmann T…Visseren F… Angelantonio ED. SCORE2 risk prediction algorithms: new models to

estimate 10-year risk of cardiovascular disease in Europe. Eur H J; 2021:42(25): 2439-2454 10 Tillmann T, Vaucher J, Okbay A, … Davey Smith G, Bobak M, Holmes MV. Education and coronary heart disease: a

Mendelian randomization study. BMJ. 2017; 358:j3542. 11 Tillmann T, Pikhart H, Peasey A, … Steptoe A, Kivimäki M, Marmot M, Bobak M. Psychosocial and socioeconomic

determinants of cardiovascular mortality in Eastern Europe: a multicentre prospective cohort study. PLOS Medicine. 2017;

14(12):e1002459. 12 Tillmann T, Läll K, Dukes O, … Fischer K, Kivimaki M, Bobak M. Development and validation of two SCORE-based

cardiovascular risk prediction models for Eastern Europe: a multicohort study. Eur H J. 2020;41(35):3325-33. 13 Hinkle LE Jr, Whitney LH, Lehman EW, et al. Occupation, education, and coronary heart disease. Risk is influenced more

by education and background than by occupational experiences, in the Bell System. Science. 1968; 358:238-46. 14 Veronesi G, Ferrario MM, Kuulasmaa K, et al. Educational class inequalities in the incidence of coronary heart disease in

Europe. Heart. 2016; 358:958-65. 15 Berkman LF, Syme SL. Social networks, host resistance, and mortality: a nine-year follow-up study of Alameda County

residents. American Journal of Epidemiology. 1979; 109(2):186±204 16 Barth J, Schneider S, von KaÈnel R. Lack of social support in the etiology and the prognosis of coronary heart disease: a

systematic review and meta-analysis. Psychosomatic Medicine. 2010; 72(3):229±38 17 Carter AR, Gill D, Smith GD, Taylor AE, Davies NM, Howe LD. Cross-sectional analysis of educational inequalities in

primary prevention statin use in UK Biobank. Heart. 2021 Jul 26.

Tulenevalt planeerime jätku-uuringuid kus lingime käesoleva projekti andmebaasi täiendavate

andmebaasidega (Tervise Infosüsteem, et tuvastada käitumise tegureid ja geenivaramu, et kontrollida

loodud kalkulaatori täpsust) misjärel kaalume päriselu piloot katseid.

4.1.2. Käesoleva projekti kirjanduse ülevaade ja teadusliku tõenduse lünk

Kuigi kohort-uuringud on veenvalt näidanud, et sotsiaalmajanduslikud tegurid ennustavad SVHd,10-16

pole seni ükski uurimisrühm uurinud kas ka olemasolevatest e-sotsiaalandmetest mõõdetud

sotsiaalmajanduslikud tegurid ennustavad SVH teket ja suremust. Defineerime e-sotsiaalandmeid kui

informatsiooni uuritava maakonna, rahvuse, hariduse, ameti, tööpuuduse, sissetuleku, varade,

sotsiaaltoetuste ja abielustaatuse kohta, mida on võimalik hankida olemasolevatest

administratiivsetest riiklikest andmebaasidest. Antud uuringu raames loeme sotsiaalseteks

andmebaasideks seitset andmebaasi, mis annavad infot uuritavate demograafia, töötuse, töötamise,

tulude, varade ja toetuste kohta (vt Lisa 10.1: rahvastikuregister; töötuna ja tööotsijana arvel olevate

isikute ning tööturuteenuste osutamise register; töötamise register; maksukohustuslaste register;

sotsiaalkaitse infosüsteem; kinnistusraamat; äriregister).

Esialgsetes vestlustes teiste regulaatoritega (sh. Eesti bioeetika ja inimuuringute nõukogu) tuvastasime

kuidas jääb alles võimalus, et e-sotsiaalandmed ei ennusta Eestis SVH teket. Kui nii, siis pole jätku-

uuringuid vaja teostada. Seega on käesoleva uuring esimene samm, kus võimalikult väikse

andmebaasiga tuvastame millistel e-sotsiaalandmetel on võimekus edasi liikuda jätku-uuringutesse.

4.3.1 esimene uuringuküsimus: Milline kogum e-sotsiaalandmeid kõige paremini ennustab südame

veresoonkonna haiguste (SVH) 10.a. teket tervete inimeste seas?

Hüpotees: Igas seitsmes andmebaasis leidub vähemalt üks tegur mis ennustab SVH teket.

Põhjendus: Projekti eesmärk on jätku-uuringutes välistada need andmebaasid mille empiiriline

esmane analüüs ei vasta meie kirjandusest leitud ootustega. Näiteks, kui mõni usutav riskitegur ei

ennusta SVH teket, siis loobume selle uurimisest jätku-uuringutes, kooskõlas andmete minimeerimise

printsiibiga. Käesolevas faasis teostame küll piiratud aga siiski kasulikud esmased analüüsid ilma

andmete sidumist Tervise Infosüsteemiga ega geenivaramuga, taaskord kooskõlas andmete

minimeerimise printsiibiga.

4.3.2 teine uuringuküsimus: Kas ülaltoodud haiguse ennustust on sama täpne teha kasutades selleks

kas 01.01.2012, 01.01.2014 või 01.01.2016. hetkel kogutud andmeid?

Hüpotees: SVH riskikalkulaator, mis luuakse 01.01.2012 andmetega, on sama täpne kui

riskikalkulaator, mis luuakse 01.01.2014 või 01.01.2016 hetkeks kogutud andmetega.

Põhjendus: Juhul kui hüpotees on ümber lükatud ja riskikalkulaatori täpsus muutub ajas, annab see

meile olulist sisendit jätku-uuringu disainimisel ja otsustamisel. Näiteks võime leida, et kuna

andmebaas-X kvaliteet ja ennustusvõime langeb ajas loobume selle uurimisest jätku-uuringutes. Või

kuna andmebaas-X kvaliteet ja ennustusvõime kasvab ajas, siis vaatamata kasinatele

ennustustulemustele jätkame selle uurimist jätku uuringutes kus ennustusvõime võib taas suureneda.

5. UURIMISTÖÖ TEOSTAMISE AEG (kuu.aasta-kuu.aasta)

10.2023–08.2028

6. LOODAVA ANDMEBAASI STRUKTUURI KIRJELDUS

Uuringu disain

Kõnealune Eesti rahvastikupõhine uuring analüüsib andmeid riiklikest sotsiaalsetest andmebaasidest.

Uuringu kolmes valimis on 40+aastased elanikud kolmel ajahetkel: 2012. a, 2014. a ja 2016. a 1.

jaanuaril. Kolme kohordi liikmete seas on suur kattuvus. Uurijad jälgivad kolme kohordi liikmete seas

SVH tekkeriski kuni 2026. aasta lõpuni, et tuletada ja testida SVH riskikalkulaatoreid (joonis 1).

Joonis 1. Uuringu kohortide defineerimine ja andmete linkimine SVH riski hindamiseks.

Iga kohort omakorda luuakse üheteistkümnest riiklikust andmebaasist saadavate andmeväljade

linkimise teel. Andmete koosseis ja põhjendus on esitatud kokkuvõtvalt joonisel 2 (ja detailsemalt

lisas 1).

Joonis 2. Kohort-1 moodustamine, analüüsi kaasatavad riskitegurid ja andmete allikad.

7. METOODIKA (VALIMI KIRJELDUS)

7.1. Valim

Kõik Eesti elanikud kes on vanuses 40+ ja elasid Rahvastikuregistri alusel kas 01.01.2012,

01.01.2014 või 01.01.2016 seisuga Eestis.

Loodud e-kohordi suurus on ligikaudselt 660 000 residenti. Siin tekib 10 a. jooksul orienteeruvalt

5000 SVH haigusjuhtu.

7.2. Statistiline võimsus ja põhjendus

Uuringu esimene küsimus keskendub sihitud riskitegurite tuvastamisele ja teine küsimus keskendub

kalkulaatori täpsusele (kusjuures kalkulaatoris on mitu riskitegurit kokku lisatud). Erinevaid

võimsusarvutusi on vajalik mõlemaks etapiks.

7.2.1. Esimese küsimuse võimsus (üksikud tegurid)

Koostasime võimsusarvutuse 68 riskitegurile mille puhul oli võimalik prognoosida riskiteguri levimus

(ing. k. prevalence) ja võimalik riskimäärade suhe (ing. k. Hazard Ratio). See näitas, et igas

andmebaasis on vähemalt üks riskitegur, mille leidmiseks on vaja vahemikus 330,000 kuni 660,000

uuritavat. Kõigis alltoodus oleme eeldanud, et 0.758% inimestel ilmneb, kas surmav või mittesurmav

SVH 10 a. jälgimisaja jooksul. Igal osutatud valimil on 80% võimsus (st iga viiest riskitegurist me ei

suuda leida alltoodud valimi suurusega, suurema valimi suurusega see tõenäosus kahaneb). Alfa on

P<0.05. Riskimäärade suhe on sageli hinnatud lihtsamas analüüsis, kus on väike loetelu kaasnevaid

riskitegureid. Eeldusel, et riskitegurid on omavahel osaliselt korreleeritud, võib lõplik riskimäärade

suhe osutuda hinnatust väiksemaks, mis omakorda tõstab vajaliku valimi suurust (seda nii alltoodud

17 teguri puhul kui ka ülejäänud 51 teguri puhul mille valimi vajadus oli alltoodust väiksem).

Andmebaas Riskitegur Levimus Riskimää

rade suhe

Vajalik valimi

suurus

Raviarved ja

digiretseptid

Migreen 2.7% 1.29 18 475,487

Krooniline neerupuudulikus, tase 4-5 0.2% 2.37 18 357,500

Rahvastiku-

register

Keskeriharidus (vs. Keskharidus) 17.4%19 0.90 400,806

Magistri/doktorikraad

(vs. Keskharidus)

0.5% 19 0.69 20 528,540

Töötute register Uuringule eelneval 2 aastal oli uuritav

rohkem tööl kui töötu

10% 1.15 21 516,657

18 Hippisley-Cox J, Coupland C, Brindle P. Development and validation of QRISK3 risk prediction algorithms to estimate

future risk of cardiovascular disease: prospective cohort study. BMJ. 2017;357. 19 Statistikaamet. Rahva ja eluruumide loendus 2000: Rahvastik haridustaseme ja rahvuse järgi

https://andmed.stat.ee/et/stat/rahvaloendus__rel2000__haridus/RL302 20 Tillmann T, Vaucher J, Okbay A, Pikhart H, Peasey A, Kubinova R, Pajak A, Tamosiunas A, Malyutina S, Hartwig FP,

Fischer K. Education and coronary heart disease: mendelian randomisation study. BMJ. 2017;358. 21 Tillmann T, Läll K, Dukes O, Veronesi G, Pikhart H, Peasey A, Kubinova R, Kozela M, Pajak A, Nikitin Y, Malyutina S.

Development and validation of two SCORE-based cardiovascular risk prediction models for Eastern Europe: a multicohort

study. European Heart Journal. 2020;41(35):3325-33.

Sotsiaalkaitse

infosüsteem

Saab kutsehaiguse tervisekahju hüvitist 2.0% 1.24 22 617,915

Saab represseeritu toetust 1.0% 1.50 464,400

Töötamise

register

Tehnik või keskastme spetsialist

(vs. ametnik või kontoritöötaja)

12% 0.90 23 392,272

Tippspetsialist (vs. ametnik või

kontoritöötaja)

19% 0.90 23 449,346

Juhtimisorgani liige (vs. tööleping) 3% 0.78 24 639,580

Vabatahtlik töö (vs. tööleping) 3% 0.76 25 534,671

Maksukohustus

-laste register

Kuupalk neto 700-799 EUR (vs. 400-

499 ehk tollane mediaan)

8% 0.91 515,450

Kinnistusraamat Omab „kahe korteriga elamut“ 2.0% 1.15 367,470

Omab kinnisvara suurusega 61-80m2

(vs >101m2)

16.5% 19 1.10 26 455,535

Äriregister Omab ettevõttest 100% (vs. ei oma

ettevõtteid)

10% 0.85 406,305

Omatud ettevõttel on maksuvõlg 2% 1.20 332,277

Omatud ettevõttel on 2-10 töötajat (vs.

0-1 töötaja)

5% 0.90 443,184

7.2.2. Teise küsimuse võimsus (koondkalkulaator)

Meetodid alles arenevad, mis aitavad hinnata sobivat valimi suurust igale riskikalkulaatori loomise

väljakutsele. Tuletame sobiva valimi suuruse trianguleerides argumente kolmest vaatenurgast:

7.2.2.1. Tavapraktika sarnaste riskiennustus kalkulaatorite väljatöötamisel

Riskikalkulaatorite metodoloogilise soovituse kohaselt on suurematel valimitel loodud kalkulaatorite

ennustusvõime täpsem. Väiksemate valimitega tekib oht, et kalkulaator näib alguses toimivat täpsena,

aga tegelikult on mudel ülekohandatud ja seega on selle täpsushinnang eksitavalt optimistlik.27, 28

Vajaduselt saab seda optimismi osaliselt tuvastada ja selle alusel loodud koefitsiente nulli suunas

allapoole korrigeerida. Kuna vastavad korrektsioonid on ebatäpsed,29 soovitatakse mudeli loojatel

ülesobitamist ja optimismi võimalikult palju vältida, kasutades võimalikult suurt valimit, mis seeläbi

suurendab loodud kalkulaatori täpsust.

Lähtuvalt ülaltoodud põhimõttest on teised riskikalkulaatorid (mida teiste riikide ravijuhised

soovitavad) loodud äärmiselt suurte valimitega. Näiteks Inglismaa QRISK3 loodi 8 miljon residendi

andmetega.20 Euroopa SCORE2 riskikalkulaatori koefitsiendid määrati 677 684 valimiga pluss

kalibratsiooniks analüüsiti haigusteket 11 miljonil inimesel.7 Leiame, et antud valim (660 000

uuritavat) on küll väiksem kui Euroopa eelkäijad, aga siiski piisavalt suur millel luua usaldusväärne

riskihinnang tuvastamaks milliseid andmevälju ja andmebaase kasutada jätku-uuringutes.

22 Boden LI, O'Leary PK, Applebaum KM, Tripodis Y. The impact of non‐fatal workplace injuries and illnesses on

mortality. American journal of industrial medicine. 2016;59(12):1061-9. 23 Virtanen SV, Notkola V. Socioeconomic inequalities in cardiovascular mortality and the role of work: a register study of

Finnish men. International Journal of Epidemiology. 2002;31(3):614-21. 24 Toivanen S, Griep RH, Mellner C, Vinberg S, Eloranta S. Mortality differences between self-employed and paid

employees: a 5-year follow-up study of the working population in Sweden. Occupational and environmental medicine.

2016;73(9):627-36. 25 Okun MA, Yeung EW, Brown S. Volunteering by older adults and risk of mortality: a meta-analysis. Psychology and

aging. 2013;28(2):564. 26 Laaksonen M, Tarkiainen L, Martikainen P. Housing wealth and mortality: A register linkage study of the Finnish

population. Social science & medicine. 2009;69(5):754-60. 27 Babyak MA. What you see may not be what you get: a brief, nontechnical introduction to overfitting in regression-type

models. Psychosomatic medicine. 2004 May 1;66(3):411-21. 28 Steyerberg EW. Overfitting and optimism in prediction models. In Clinical prediction models 2019: 95-112. Springer. 29 Riley RD, et al. Penalization and shrinkage methods produced unreliable clinical prediction models especially when

sample size was small. Journal of clinical epidemiology. 2021;132:88-96.

7.2.2.2. Nüüdisaegsed statistilised arengud ja soovitused

2020.a. avaldas mainekas teadusajakiri The BMJ artikli, mis soovitab järgnevat. Loodud riskiennustus

kalkulaatori optimism (ja vajadus koefitsiente alla korrigeerida) jääks vahemikku 0–10%.30

Käesolevas uuringus loodav riskikalkulaator määrab 164 parameetrit, selle eeldatav ennustuse täpsus

on 0,019 (n-ö „adjusted_R2CS“ alusel) ja haigustekke sagedus 0,00076. Seega oleks loodud

riskikalkulaatori eksitav optimism orienteeruvalt 1,3%. See paistab uurijatele optimaalne, kuna

suurem valim ja väiksem optimism annaks vähe lisanduvat usaldusväärsust. Teiselt poolt väiksem

valim ja suurem optimism tõstaks tõenäosust teha kahju ja langetaks tõenäosust teha kasu. Lisaks võib

väiksemal valimil loodud riskikalkulaator langetada selle usaldusväärsust ja vastuvõetavust

perearstide ja patsientide poolt.

7.2.2.3. Eelmise 25.a. jooksul kasutusel olev rusikareegel: „10 juhtumit tunnuse kohta“.

Kuna ülaltoodud arvutus ei pruugi olla intuitiivselt arusaadav kõigile osapooltele pakume ka

lisanduvat selgitust ja arvutust. See küll tugineb tänaseks aegunud soovitustele aastast 1998 (mis siiski

sai sel perioodil üle 8000 viidet31). Sealset loogikat ja matemaatilist korrektsust on kergem jälgida.

Igas uuringu kohordis tekib jälgimisperioodil ligikaudselt 5000 SVH juhtumit. Nendest ligikaudselt

1670 tekib naistel ja 3330 tekib meestel. Loome ühe kalkulaatori meestele ja teise naistele. Vaatame

kui palju võimsust on naistele loodud kalkulaatoril. Üks riskitegur (nt haridus) võib vajada enam kui

ühte parameetrit (nt hariduse puhul mõõdame 8 hariduse kategooriat). Iga parameeter vajab vähemalt

10 juhtumit, et sealt arvutatud riski koefitsient ei oleks liiga eksitavalt optimistlik.6 Eeldame, et kõik

juhtumid on perfektselt jaotatud kõigi parameetrite ehk riskitegurite omavaheline korrelatsioon on

null. Naiste riskikalkulaatori loomisel saame seega mudeldada 1670 / 10 = 167 parameetrit. See

kattub üllatavalt hästi meie plaaniga, kuna soovime mudeldada ligikaudselt 164 parameetrit.

Kokkuvõttes, ülaltoodud eelduste ja populaarse rusikareegli alusel on Eesti naiste valimi suurus just

optimaalne antud eesmärgi saavutamiseks.

Juhul kui tegurid omavahel korreleeruvad või mõnel teguril on vähem juhtumeid, siis on vaja

suuremat valimit. Täpsem valimi arvutus mida kirjeldasime „7.2.2.“ sammus juba arvestas

riskitegurite korrelatsioone ja on seega kõige parim hinnang, mis illustreerib valimi suuruse sobivust.

7.3. Andmete linkimine

Lühidalt, Siseministeerium tuvastab valimis olevad uuritavad ja loob igale isikule projektipõhise

pseudonüümi. Siseministeerium saadab andmevõtme teistele andmekogude omanikele, kes tuvastavad

valimis olevad uuritavad. Kõik andmekogud edastavad pseudonümiseeritud andmed Tartu Ülikoolile.

Seda illustreerib joonis 3.

Detailsemalt kirjeldades, rahvastikuregistri omanik (siseministeerium) pseudonümiseerib andmed (sh

eemaldades nimed ja isikukoodid, asendades sünnikuupäeva vanusega), loob igale inimesele

projektipõhise pseudonüümi ja väljastab pseudonümiseeritud andmed Tartu Ülikooli teadusarvutuste

keskusele.

Siseministeerium loob eraldi faili ehk andmevõtme. See sisaldab loetelu valimis olevate inimeste

isikukoodidest ja pseudonüümidest. Andmevõti edastatakse krüpteerituna Tartu Ülikooli

uurimismeeskonnale. Krüpteering on aga teostatud nii, et antud tabelit saavad dekrüpteerida ainult

seitse nimetatud isikut üheksast riigiasutusest keda plaanime kaasata käesolevasse uuringusse ja jätku-

uuringutesse (st Eesti Töötukassa, Maksu- ja Tolliamet, Sotsiaalkindlustusamet, Justiitsministeerium,

Tartu Ülikooli genoomika instituut, Tervisekassa, TEHIK, TAI, Tartu Ülikooli kliinikum). Peale

seitsme isiku nime kooskõlastamist edastavad uurijad need seitse nime siseministeeriumile. Keegi

30 Riley RD, et al. Calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ. 2020;368. 31 Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events per variable in

logistic regression analysis. Journal of clinical epidemiology. 1996 Dec 1;49(12):1373-9.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8970487/

teine (sh antud taotluses loetletud uurijad ja muu personal TÜ teadusarvutuste keskuses) andmevõtit

dekrüpteerida ja avada ei saa. Seega ainsad inimesed, kes näevad ja töötlevad isikukoode, on seitse

andmebaasi omaniku esindajat.

Uurimismeeskond täidab seejärel sekretäri funktsiooni ja edastab andmevõtme teiste andmekogude

omanikele ja volitatud andmetöötlejatele. Seeläbi koordineerib Tartu Ülikooli uurimismeeskond

andmete väljastamist erinevatest allikatest samade pseudonüümidega, ilma ise andmevõtit avamata.

Andmevõtme alusel tuvastavad teised andmekogude omanikud, kes on uuringu valimis ja kes mitte.

Teistest andmekogudest edastatakse vajalikud andmeväljad pseudonümiseeritud kujul (sh koos

sotsiaalministeeriumi poolt edastatud pseudonüümiga, aga ilma isikukoodideta) Tartu Ülikooli

teadusarvutuste keskusesse. Tartu Ülikooli uurijad kasutavad pseudonüümi, et linkida kokku kaks

pseudonümiseeritud andmebaasi. TÜ uurijad ei saa avada andmevõtit ega näha isikukoode.

Joonis 3. Ülevaade andmete pseudonümiseerimise ja linkimise protsessist, esimese kohordi

(01.01.2012 andmete) näitel. Rahvastikuregistri tegevused on rohelisega. E-tervise- ja e-

sotsiaalandmebaaside tegevused on sinisega. TÜ teadusarvutuse keskuse tegevused on musta fondiga.

7.4. Andmete analüüs Tartu Ülikoolis

Uurijad analüüsivad pseudonüümitud kujul ligikaudu 660 000 residenti. Käesolevas uuringus puudub

informatsioon Tervise infosüsteemist ja geenivaramu andmebaasist.

SVH riski hindamiseks peavad iga kohordi liikmed jälgimisaja alguses olema SVH vabad (nn terved).

TÜ teadusarvutuse keskuses määravad uurijad residendi tunnuseid uuringu algul (01.01.2012),

kasutades andmeid, mis pärinevad 2 aastat enne uuringu algust ja 1 aasta peale uuringu algust (st

kohort-1 näitel alates 01.01.2010 kuni 31.12.2012). Nende andmete alusel eemaldatakse uuritavad,

kelle on kaasnev SVH haigus (RHK-10 koodid: I20–I25, I63-I64 või G45) või kes kasutavad statiine

läbilõike kuupäeva lähedal (samuti -2 aastat kuni +1 aasta).

Esimeses jälgimisaja kohordis (2012-2021) luuakse üks Cox proportional hazards mudel mis ennustab

SVH surma või esmast mitte-surmavat juhtu. Mudelisse lisatakse kõik usutavad riskitegurid korraga.

Oluline on lisada ka e-tervise tegurid, mis kirjanduse alusel ennustavad SVHd (nt QRISK3

kalkulaatori tegurid). Antud tegureid peetakse patsientide ja arstide silmis kõige legitiimsemateks. E-

tervise tegurite mitte lisamine võib tekitada patsientide või arstide vaates mulje, nagu ainult

sotsiaalteguritel põhinev hinnang ei ole piisavalt usutav või valiidne (sõltumatu tema tehnilisest

täpsusest).

Kõige vähem ennustustavad tegurid eemaldatakse ükshaaval kuni viimane alles oleva ennustava

riskiteguri Hazard Ratio on kas >1.1 või tema P-väärtus on <0.05. Kui ühes andmebaasis pole ühtegi

ennustavat riskitegurit, siis see andmebaas välistatakse jätku-uuringutest. Kordame identsed analüüsid

teises (2014-2023) ja kolmandas (2016-2025) jälgimisaja kohordis. Ajalisel sisemisel valideerimisel

katsetame, kui hästi see esimese ja teise kohordi riskikalkulaatorid ennustavad suremust teisel ja

kolmandal kohordil. Peamine ennustusvõime tunnus on C-statistic nagu ka eelmistes uuringutes.10

8. UURIMISTÖÖS KOGUTAVATE ISIKUANDMETE KAITSE KIRJELDUS

8.1 Andmete jagamise õiguslik alus ja selle analüüs

Alloleva koostamisel saime sisendit nii Tartu Ülikooli kantselei juristi Eve Pehteri, kui ka

vandeadvokaat Maret Kruusa käest. Õiguslik aluse hinnangul alustame Euroopa üldmäärusest, siis

vaatame Eesti seadus, siis spetsiifiliste registrite põhimäärusi.

Esiteks, Euroopa isikuandmete kaitse üldmäärus (2016/679) 6. artikkel:

1. Isikuandmete töötlemine on seaduslik ainult juhul, kui on täidetud vähemalt üks järgmistest

tingimustest, ning sellisel määral, nagu see tingimus on täidetud:

Leiame, et antud uuringu puhul on täidetud kaks tingimust:

e) isikuandmete töötlemine on vajalik avalikes huvides oleva ülesande täitmiseks või vastutava

töötleja avaliku võimu teostamiseks“

- Jah. Tartu Ülikooli avalikes huvides olevad ülesanded on defineeritud Tartu Ülikooli

seaduses § 2 lg 3: „Ülikool on universaalne integreeritud teadus-, arendus-, õppe- ja

kultuuriasutus. Ülikooli eesmärk on edendada teadusi ja kultuuri, pakkuda teaduse ja

tehnoloogia arengule tuginevaid kõrghariduse omandamise võimalusi

kõrgharidustaseme kolmel astmel humanitaar-, sotsiaal-, arsti- ning loodusteaduste

alal ning osutada õppe-, teadus- ja muul loometegevusel põhinevaid avalikke

teenuseid.“ Antud projekt on läbinud tiheda ETAGi PSG konkurssi, et tuvastada

milliseid teadustegevusi peaks ülikool täitma. Selle käigus sai projekt

meditsiinivaldkonnas kõige kõrgema punktiskoori, osutades projekti olulisusele ja

vajalikkusel täitmaks Tartu Ülikooli avalikku huvi.

„f) isikuandmete töötlemine on vajalik vastutava töötleja või kolmanda isiku õigustatud huvi

korral, välja arvatud juhul, kui sellise huvi kaaluvad üles andmesubjekti huvid või

põhiõigused ja -vabadused, mille nimel tuleb kaitsta isikuandmeid.“

- Jah. Leiame, et Eesti elanike õigustatud huvi on antud uuringu puhul suurem kui

sellega võrreldes väiksem riive andmesubjekti õiguste piiramisel (st nende mitte

teavitamine seaduspärasest andmete töötlemisest). Seda analüüsime hiljem toetudes

Eesti seadusele.

Teiseks, Euroopa isikuandmete kaitse üldmäärus (2016/679) 9. artikkel:

„Isikuandmete eriliikide töötlemine

2. [Lubatud on töödelda isikuandmeid, millest ilmneb etniline päritolu, geneetilisi andmeid,

terviseandmeid] kui kehtib üks järgmistest asjaoludest:

j) töötlemine on vajalik avalikes huvides toimuva teadusuuringute eesmärgil vastavalt artikli 83

lõikele 1, tuginedes liidu või liikmesriigi õigusele, ning on proportsionaalne saavutatava eesmärgiga,

austab isikuandmete kaitse õiguse olemust ning tagatud on sobivad ja konkreetsed meetmed

andmesubjekti põhiõiguste ja huvide kaitseks.“

- Jah. Terviseandmeid töödeldakse avalikes huvides toimuva teadusuuringu

eesmärgil, on proportsionaalne, austab isikuandmekaitse õigusi ja tagab sobivad

meetmed kooskõlas nii Euroopa üldmääruse kui ka Eesti allolevate õigustega.

Kolmandaks, Eesti Isikuandmete kaitse seadus § 6:

„(1) Isikuandmeid võib andmesubjekti nõusolekuta teadusuuringu vajadusteks töödelda eelkõige

pseudonüümitud kujul. Enne isikuandmete üleandmist teadusuuringu töötlemiseks asendatakse

isikuandmed pseudonüümitud andmetega.“

- Jah. Enne isikuandmete üleandmist teadusuuringu töötlemiseks andmesubjekti nõusolekuta

vastutavale töötlejale (Tartu Ülikoolile), asendavad andmete omanikud isikuandmed

pseudonüümidega.

„(2) Depseudonüümimine või muu viis, millega isikut mittetuvastavad andmed muudetakse uuesti

isikut tuvastavaks, on lubatud ainult täiendavate teadusuuringute vajadusteks. Isikuandmete töötleja

määrab nimeliselt isiku, kellel on juurdepääs depseudonüümimist võimaldavatele andmetele.“

- Jah. Käesolevas uuringus kohaldub see vaid ühel juhul:

Töötute isikute registri põhimääruse § 37 sätestab, et „(1) Registrisse kantud andmeid

säilitatakse kuni kümme aastat pärast isiku suhtes alustatud tööturutoetuste menetluse

lõppemist. (2) Säilitustähtaja möödumisel registrisse kantud andmed pseudonüümitakse kord

aastas säilitustähtaja möödumise kalendriaasta lõpus.“

Antud uuringu raames vajame töötute isikute toetuste summasid aastast 2008. Andmete

väljastamise hetkel on esimeste aastate andmed (01.01.2008-31.12.2012) juba

pseudonüümitud. Töötukassa analüüsi osakonnajuhataja Margit Paulus kinnitas (22.09.2023),

et nende nimetatud isik on valmis ja nõus antud andmeid uuringu tarbeks depseudonüümima.

Töötukassa nimetatud isik teeb seda peale Tartu Ülikooli inimuuringute eetika komitee loa

saamist. Seejärel väljastab Töötukassa nimetatud isik vastutavale töötlejale (Tartu Ülikoolile)

vaid pseudonüümituid andmeid.

(Selguse huvides täpsustame, et tulevikus võime küsida, et geenivaramu nimetatud isik

depseudonüümida geenidoonorite andmeid jätku-uuringutes teostamiseks. Selle protsessi

pädevust ja kooskõla ülaltoodud ja teiste seadustega hindab EBIN.)

„(3) Teadusuuringu andmesubjekti nõusolekuta tema kohta käivate andmete töötlemine

andmesubjekti tuvastamist võimaldaval kujul on lubatud üksnes juhul, kui on täidetud järgmised

tingimused“

- Jah. Teadusuuringu tegija hinnangul on terviseandmed eriliiki isikuandmed, mille

spetsiifilisus ja unikaalsus võib teha võimalikuks, et piisavalt pädev ja võimekas isik võib

andmesubjekte sealt tuvastada. Tulenevalt:

„1) pärast tuvastamist võimaldavate andmete eemaldamist ei ole andmetöötluse eesmärgid enam

saavutatavad või neid oleks ebamõistlikult raske saavutada“

- Jah. Kui uuring ei kasuta rahvastikuregistrit, et saa me tuvastada valimit.

Kui uuring ei kasuta surma põhjuste- või müokardiinfarkti-registrit, et saa teadusuuringu

tegijad tuvastada haigusteket.

Tulenevalt muutub võimatuks uurigu peamine eesmärk (kontrollida kas sotsiaalsed

riskitegurid ennustavad SVH).

„2) teadusuuringu tegija hinnangul on selleks ülekaalukas avalik huvi“

- Jah, andmetöötluseks on kahte sorti ülekaalukat avalikku huvi: haiguse ennetamine ja

ebavõrdsuse vähendamine.

- Esimene avalik huvi on südamehaiguste ennetamine keskmise Eesti elaniku seas. SVH on

Eestis juhtiv haiglaravi põhjus32 ja juhtiv surmapõhjus33. Täpsemini, aastal 2022 suri

vereringeelundite haigustesse (I00-I99) 8102 inimest millest pea pooled (3126 surma) olid

haigused kus on eriti tugev teaduspõhisisus statiin ravimite tõhususe kohta: südame

isheemiatõved (I20-I25) ja peaajuveresoonte haigused (I60-I69).34,35 Projekt loob vundamendi

tuleviku teenustele, mis proovib seda juhtivat haigusteket ennustada ja ennetada. Käesoleva

projekti ambitsioon seega kooskõlas käesoleva Vabariigi valitsuse tegevusprogrammiga36

(„9.1.7. Arendame proaktiivseid sotsiaal- ja tervishoiuteenuseid, mille puhul riik pakub

teenust vajaduspõhiselt andmete alusel.“ ; „9.3.2. Uuendame tervishoiu digilahendusi ja

arendame personaalset terviselugu millega inimene näeb terviseinfot [ja] mille kaudu on

võimalik saada tervisenõustamist. Eesmärk on suunata senisest rohkem tähelepanu ja

ressursse haiguste ennetamisele.“. Käesoleva projekti ambitsioon on muuhulgas kooskõlas

ka Sotsiaalministeeriumi heaolu arengukavaga, mille alusel peaks „Valdkondadeülest

koostoimet toetavaid infosüsteeme arendama“ [seeläbi, et] „Rakendada tervise- ja

sotsiaalsektoris abivajaduse tuvastamiseks sihtrühmapõhiselt ning algoritmidel põhinevat

ühist riskihindamist“37)

- Teine avalik huvi on tervise ebavõrdsuse langetamine. Eestis on võrreldes Euroopa

keskmisega erakordselt suured sotsiaalmajanduslikud ebavõrdsused tervisenäitajate seas.

Kõrgharidusega mehed elavad Eestis 10,6 aastat kauem kui põhiharidusega mehed.38 Seda

vahet mõjutab SVH (sh infarkt ja insult) rohkem kui teised haigused.39 Antud projekt on üks

väheseid Eestis, mis proovib luua personaalseid teenuseid, et seda vahet vähendada.

Ambitsioon on muuhulgas kooskõlas Eesti rahvastiku tervise arengukavaga.40 Kava seab

kolm eesmärki, millest üks on „Ebavõrdsus tervises (sugude, piirkondade ja haridustasemete

vahel) väheneb vähemalt selliselt, et 2030. aastaks ei ole eluiga üheski maakonnas Eesti

keskmisest lühem kui kaks aastat ning põhiharidusega inimeste keskmine oodatav eluiga ei

jää kõrgharidusega inimeste keskmisest oodatavast elueast maha rohkem kui kaheksa

eluaastat.“ Prioriteet illustreerib ebavõrdsuse tähtsust Eesti riigi tervisepoliitikas. Lisaks,

kuna iga „sekkumiste planeerimisel tuleb arvestada, et need ei suurendaks olemasolevaid

lõhesid, vaid pigem aitaks neid vähendada“ peavad uute teenuste arendajad (sh. ülikoolid)

planeerima sisse ebavõrdsust langetavaid lahendusi mida käesolev projekt teeb.

32 TAI. Aktiivravihaiglast lahkunud ravi põhjuse, vanuserühma ja patsiendi elukoha maakonna järgi. 2021.

https://statistika.tai.ee/pxweb/et/Andmebaas/Andmebaas__08TerviseInfosysteem__01TerviseInfosysteem/PH5.px/ 33 TAI. Surmad põhjuse, soo ja vanuserühma järgi. 2022.

https://statistika.tai.ee/pxweb/et/Andmebaas/Andmebaas__01Rahvastik__04Surmad/SD21.px/ 34 Collins R. et al. Interpretation of the evidence for the efficacy and safety of statin therapy. The Lancet. 2016.

Yusuf S, et al. Cholesterol lowering in intermediate-risk persons without cardiovascular disease. New England Journal of

Medicine. 2016 35 Mihaylova B. The effects of lowering LDL cholesterol with statin therapy in people at low risk of vascular disease: meta-

analysis of individual data from 27 randomised trials. The Lancet. 2012. 36 Vabariigi Valitsus. Tegevusprogramm 2023–2027. https://valitsus.prelive.vportal.ee/media/6186/download 37 Sotsiaalministeerium. Heaolu arengukava 2023-2030. 2023. https://www.sm.ee/heaolu-arengukava-2023-2030 38 Statistikaamet. Elada jäänud aastad soo ja hariduse järgi 2021. RV0454. https://www.stat.ee/et/avasta-

statistikat/valdkonnad/heaolu/tervis/oodatav-eluiga 39 Currie J, et al. Life expectancy inequalities in Wales before COVID-19: an exploration of current contributions by age and

cause of death and changes between 2002 and 2018. Public Health. 2021;193:48-56. 40 Sotsiaalministeerium. Rahvastiku tervise arengukava 2020-2030. 2021. https://www.sm.ee/rahvastiku-tervise-arengukava-

2020-2030

Täpsuse huvides põhjendame, miks sotsiaalsed riskitegurid on legitiimsed osad ülaltoodud

ülekaalukat avalikku huvi saavutamiseks. Antud teadusuuringu käigus töötab Tartu Ülikool

välja uue „haiguse varase avastamise programmi ja uurib riskirühme“ (Rahvatervise seadus

§5(5)). Haiguse avastamise programmid on täpsemad (st eesmärgipärasemad) kui nad

kasutavad võimalikult palju teadaolevaid riskitegureid ehk tervisemõjureid. Rahvatervise

seaduse §2(10) „tervisemõjuri“ definitsioon sisaldab muuhulgas ka „sotsiaal-majanduslike,

käitumuslike ja psühhosotsiaalseid tegureid, mis võivad omada rahvastiku tervisele soovitavat

või ebasoovitavat mõju“. Kirjanduse ülevaates (taotluse punkt 4.1.2.) on näidatud, kuidas

kõik uuritavad riskitegurid võivad omada SVH tekkele piisavalt suurt ja usutavat mõju.

Antud definitsioon on kooskõlas Inimgeeniuuringute seaduse §2(5) „terviseseisundi

kirjelduse“ definitsioon, mis sisaldab muuhulgas „eluviisi, elukeskkonda ja pärilikke

omadusi“. Rahvatervise seaduse §2(7) omakorda defineerib elukeskkonda kui „inimesega

kokkupuutuva loodusliku, tehisliku ja sotsiaalse keskkonna tegurite kogum, mis mõjutab või

võib mõjutada inimese tervist“. Muuhulgas sisaldavad enamik sotsiaalsed tegurid (nt

sissetulek ja vara) nii geneetilise pärilikkuse kui ka keskkondliku pärilikkuse komponente.41

Antud definitsioon on kooskõlas Euroopa isikuandmete kaitse üldmääruse sissejuhatuse (lõik

157) kus illustreeritakse proportsionaalset ja kasulikku andmete töötlemist. Näide sisaldab

üllatavalt palju sisu, mis kattub käesoleva projekti sisuga: „Registritest saadava teabe

sidumise teel võivad teadlased saada uusi väärtuslikke teadmisi laialt levinud

terviseseisundite kohta nagu südame-veresoonkonna haigused. Registrite alusel saab

uuringutulemusi parendada, kuna need saadakse suuremast valimist. Sotsiaalteaduste

valdkonnas võimaldavad registritel põhinevad teadusuuringud teadlastel saada olulisi

teadmisi paljude sotsiaalsete tingimuste nagu näiteks töötus ja haridus. Registrite alusel

saadud uuringutulemused annavad usaldusväärseid ja kvaliteetseid teadmisi, mis võivad

parandada paljude inimeste elukvaliteeti.“

„3) töödeldavate isikuandmete põhjal ei muudeta andmesubjekti kohustuste mahtu ega kahjustata

muul viisil ülemäära andmesubjekti õigusi.“

- Antud uuringu raames, kus andmesubjekte ei teavitata uuringu tulemustest või väljunditest, ei

teki andmesubjektidele uusi kohustusi. Andmesubjektide õigused jäävad peamiselt

muutmatuks, st. säilib õigus nõuda andmete parandamist ja olla unustatud (vt lisatud

Isikuandmete kaitse mõjuhinnang v6.doc, osa 3.3.6).

Üks andmesubjekti õigus, mida uuring osaliselt kahjustab on õigus olla teavitatud.

Teadusuuringu tegija kaalus varianti, kus uuritavaid teavitatakse individuaalselt, et nende

andmeid töödeldakse (aga aktiivset opt-in nõusolekut ei küsita). Teadusuuringu tegija

otsustas, et selline lahendus eeldaks ebaproportsionaalseid jõupingutusi. Arvestades valimi

suurt suurust tooks see endaga kaasa nii suure hulga lisatööd, et teadusuuringu tegija puudub

inimressurss ja rahalised vahendid seda teostada ja uuring muutuks seejärel teostamatuks.

Kokkuvõtteks, teadusuuringu tegija leiab, et isikuandmeid töödeldakse avalikes huvides

tehtud teadusuuringu eesmärgil, seda tehakse pseudonüümitud kujul, uuritavad ei saa ühtegi

päriselu sekkumist ega otsest mõju ja andmetöötlemise teave tehakse avalikult kättesaadavaks

(täpsem info: taotluse osa 8.2, lk 19). Seega on andmetöötlus proportsionaalne mis ei kahjusta

ülemäära andmesubjekti õigusi. Andmetöötlus on kooskõlas nii ülaltoodud Eesti seaduse kui

ka Euroopa isikuandmete kaitse üldmääruse artikkel 14, lõik 5, punkt b-ga.

„(4) Kui teadusuuring põhineb eriliiki isikuandmetel, siis kontrollib asjaomase valdkonna

eetikakomitee enne käesolevas paragrahvis sätestatud tingimuste täitmist. Kui teadusvaldkonnas

puudub eetikakomitee, siis kontrollib nõuete täitmist Andmekaitse Inspektsioon.“

41 Benjamin DJ, Cesarini D, Chabris CF, Glaeser EL, Laibson DI, Age, Gene/Environment Susceptibility-Reykjavik Study:,

Guðnason V, Harris TB, Launer LJ, Purcell S, Smith AV. The promises and pitfalls of genoeconomics. Annu. Rev. Econ..

2012 Sep 26;4(1):627-62.

- Käesolevas uuringus töödeldakse uut projektipõhist andmebaasi mis on kokku pandud

kasutades nii eriliiki kui ka mitte-eriliiku isikuandmeid. Esitame eetikakomiteele teavet kõigi

nende andmete kohta, et eetikakomiteele saaks hinnata:

o Kas eriliiki andmete jagamine on kooskõlas Isikuandmete kaitse seadus §6(4)ga, ja

o Kas projektiüleselt (arvestades nii eriliiki kui mitte-eriliiki andmeid) on:

 piisav avalik huvi ja

 kas privaatsuse riive on proportsionaalne.

Vastav projektipõhine koond-andmebaas allub teadusuuringu tegija hinnangul pigem „eriliiki“

andmekaitse nõuetele ja seadusele. Antud uuringu asjaomases teadusvaldkonnas (meditsiin ja

tervis) eksisteerivad kaks sobilikku komiteed: TAI inimuuringute eetikakomitee ja TÜ

inimuuringute eetikakomitee. Seega pole Andmekaitse Inspektsiooni selle tingimuse

täitmiseks vaja kaasata. Kuna Teadusuuringu tegijal puudub huvide konflikt TÜ

inimuuringute Eetikakomitee liikmete vahel, eelistab Teadusuuringu tegija, et TÜ

inimuuringute Eetikakomitee kontrolliks taotluse kooskõla ülaltoodud seadusega.

„(5) Käesoleva seaduse tähenduses loetakse teadusuuringuks ka täidesaatva riigivõimu analüüsid ja

uuringud, mis tehakse poliitika kujundamise eesmärgil. Nende koostamiseks on täidesaatval

riigivõimul õigus teha päringuid teise vastutava või volitatud töötleja andmekogusse ning töödelda

saadud isikuandmeid. Andmekaitse Inspektsioon kontrollib enne nimetatud isikuandmete töötlemise

algust käesolevas paragrahvis sätestatud tingimuste täitmist, välja arvatud juhul, kui poliitika

kujundamiseks tehtava uuringu eesmärgid ja isikuandmete töötlemise ulatus tulenevad õigusaktist.“

- Ei kohaldu. Antud teadusuuringut teostatakse ainult ülikoolis, mitte täidesaatva riigivõimu

asutuses.

„(6) Kui isikuandmeid töödeldakse teadusuuringu eesmärgil, võib vastutav või volitatud töötleja

Euroopa Parlamendi ja nõukogu määruse (EL) 2016/679 artiklites 15, 16, 18 ja 21 sätestatud

andmesubjekti õigusi piirata niivõrd, kuivõrd nende õiguste teostamine tõenäoliselt muudab

võimatuks teadus- või ajaloouuringu või riikliku statistika eesmärgi saavutamise või takistab seda

oluliselt.

Artikkel 15 käsitleb õigus tutvuda andmetega ja saada teavet. Teadusuuring ei piira õigust

tutvuda andmetega, juhul kui andmesubjekt sellise päringu esitab. Küll piirab teadusuuring

osaliselt andmesubjektide õigusi saada teavet, tehes seda proportsionaalselt ja seaduslikult.

Vt ülaltoodud analüüs punktile „(3) töödeldavate isikuandmete põhjal ei muudeta

andmesubjekti kohustuste mahtu ega kahjustata muul viisil ülemäära andmesubjekti õigusi.“

Artikkel 16, 18 ja 21 käsitlevad andmesubjekti õigusi andmete parandamisele, töötlemise

piiramisele ja õigusele esitada vastuväiteid. Teadusuuring ei piira ülaltoodud õigusi.

Neljandaks, mõningate registrite puhul on määrused täpsustanud teadustööde tegemise otstarvet ja

korda. Näiteks, töötuna ja tööotsijana arvel olevate isikute ning tööturuteenuste osutamise registri

asutamise ja pidamise põhimääruse § 1 (3) „Registri pidamise eesmärgid on […] 5) statistika ja

analüüside tegemiseks vajalike andmete kogumine.“

„§ 35. (1) „Juurdepääs registrisse kantud andmetele võimaldatakse kooskõlas Euroopa Parlamendi

ja nõukogu määrusega (EL) 2016/679 füüsiliste isikute kaitse kohta isikuandmete töötlemisel ja

selliste andmete vaba liikumise kohta (isikuandmete kaitse üldmäärus) ja teiste kehtivate

õigusaktidega.“

- Jah. Käesoleval uuringus analüüsitakse ülaltoodud registri andmeid, kooskõlas Euroopa

üldmäärusega.

„Sotsiaalkaitse infosüsteemi põhimäärus“ lõpetas kehtivuse 2019.a. Seejärel reguleerib SKAIS2

andmete kasutamist eelmainitud Euroopa üldmäärus ja Eesti isikuandmete töötlemise seadus.

Sarnaselt ülaltoodule, ka Maksukohustuslaste registri põhimäärus (mis reguleerib nii tulumaksu- kui

töötamise registri andmeid) § 61 (2) alusel „Registri andmetele võimaldatakse juurdepääs kooskõlas

Euroopa Parlamendi ja nõukogu määruse (EL) 2016/679 füüsiliste isikute kaitse kohta isikuandmete

töötlemisel ja selliste andmete vaba liikumise, avaliku teabe seaduse ja isikuandmete kaitse

seadusega. Juurdepääs võimaldatakse tolliseadustikus, maksukorralduse seaduses või muus

seaduses sätestatud korras ja ulatuses.“

- Jah. Uurijad taotlevad juurdepääsu muus seaduses sätestatud korras ja ulatuses, nimelt

eelmainitud Euroopa üldmääruse ja Eesti isikuandmete töötlemise seaduse korras ja ulatuses.

„(3) Register on piiratud juurdepääsuga ametialaseks kasutamiseks, välja arvatud õigusaktiga

sätestatud erandjuhud. Ametialase kasutamise eesmärgil on registrile juurdepääsu õigus vaid selgelt

kindlaks määratud teenistus- või tööülesande täitmiseks.“

- Jah. Uurijad taotlevad juurdepääsu ülalmainitud Eesti isikuandmete töötlemise seaduses

sätestatud erandjuhu alusel.

„(4) Registri kasutamise õigus väljaspool Maksu- ja Tolliametit ametialase kasutamise eesmärgil

eeldab andmete töötlemise lepingu sõlmimist Maksu- ja Tolliametiga. Lepingus kajastatakse vähemalt

andmete kasutamise eesmärk, väljastatavate andmete loetelu, maht ja väljastamise kord, andmetele

juurdepääsu tehnilised lahendused ning meetmed andmete kaitsmiseks.“

- Jah, uurijad on nõus sõlmima vastavat lepingut Maksu- ja Tolliametiga.

Rõhutame, et eetikakomitee ei hinda, kas mitte-eriliiki isikuandmeid plaanitakse töödelda seaduslikult

või mitte (vt lk 22).

Kinnistusraamatuseaduse § 1 (1) alusel „Kinnistusraamat on andmekogu, mille eesmärk on koguda,

säilitada ja avalikustada teavet kinnisomandi tekkimise, üleandmise ja kinnisasja asjaõigusega

koormamise, samuti kinnisasja koormava asjaõiguse üleandmise, koormamise, selle sisu muutmise või

lõpetamise kohta.

- Jah. Uuringu raames soovivad uurijad kasutada avaliku teavet kinnisomandi omamise kohta.

„Äriregistri seaduse § 2 alusel: (1) Äriregister on riigi infosüsteemi kuuluv andmekogu, mille

pidamise eesmärk on koguda, säilitada ja avalikustada teavet Eesti õiguse järgi asutatud eraõiguslike

juriidiliste isikute […] kohta. (2) E-äriregister on veebiplatvorm, mille kaudu saab […] avalikustatud

andmetega tutvuda. E-äriregistris võib peale äriregistri andmete avalikustada ka teistest

andmekogudest ja teiste teenuste kaudu kättesaadavaid avalikke andmeid.“

- Jah. Uuringu raames soovivad uurijad kasutada avaliku teavet eraõiguslike juriidiliste

isikute kohta.

8.2.Uuritavate ehk andmesubjektide teavitamine

Pseudonüümseid uuritavaid ei teavitata personaalselt nende õigustest ja riskidest, mida andmete

töötlemine võib kaasa tuua. Pseudonüümsete isikuandmete töötlemise puhul informeerime uuritavaid

(kui andmesubjekte) seeläbi, et avaldame uuringu meetodi ja andmekaitse aspekte aadressil

https://tervis.ut.ee/et/sisu/teadus (vt Lisa 10.3). Lisaks tutvustame uuringut kui näidet teistel

avalikkusele suunatud üritustel ja jagame teavet meedias, mh:

- Arenguseire Keskuse andmekonverents poliitikutele ja ametnikele 30.11.2022;

- Arvamusfestival (eeldatavasti 2024, 2026, 2028).

- Veebimeedias ja trükkajakirjades artiklite avaldamine (eeskätt ERR Novaator, kuid ka

Postimees ning Päevaleht, kus vastutav uurija on varem artikleid avaldanud).

- Raadiosaated (eeskätt Kuku Raadio Kukkuv õun, seejärel Vikerraadio).

- Podcastid (eeskätt Levila).

- Sotsiaalmeedia (eeskätt ülikooli ametlikud Facebook kanalid, aga ka Vastutava uurijate ja

teiste uurijate erapostitused. Eeskätt eestikeelses Facebookis ning inglisekeelses Twitteris).

- Proovida ka televisiooni (eeskätt Terevisioon, aga lisaks ka venekeelset publikut läbi ETV+

kus vastutav uurija on varem rääkinud).

- Koostöös TÜ Turundus- ja kommunikatsiooniosakonnaga mõtleme ka sihitud

teavitustegevusi nii eestikeelt rääkivatele kui ka mitte-eestikeelt rääkivatele uuritavatele.

8.3 Uurijad kasutavad vaid pseudonüümseid andmeid mis ei võimalda isiku tuvastamist.

Isikustatuid andmeid (sh isikukoode) töötlevad vaid andmete omanikud (st kas vastutavad töötlejad

nagu ministeeriumid ja riigiametid või nende poolt volitatud töötlejad nagu TEHIK või TAI). Seda

tehakse seepärast, et ülikoolile edastatavatest pseudonüümsetest andmetest eemaldada isikud, kes ei

kuulu analüüsitavasse valimisse (ehk n-ö mittekattuvad isikud). See samm aitab kaitsta andmete

minimeerimise printsiipi.

Teostamiseks on vaja, et üks valimi koostaja looks andmevõtme tabeli valimisse kuuluvate

isikukoodide ja vastavate pseudonüümidega. See esmane asutus edastab andmevõtme kõigile teiste

andmebaasi omanikele. Praktilistel kaalutlustel on lihtsam, kui andmevõtme edastamisega tegeleb

uurimismeeskond. Et aga uurimismeeskond ei pääseks ise andmevõtmele ligi, krüpteerib valimi

koostaja andmevõtme nii, et seda saab avada vaid nimetatud andmebaasi nimetatud töötaja. See samm

tõstab turvalisust.

Teoreetiliselt on isiku tuvastamine risk siiski võimalik aga selle tõenäosus on äärmiselt väike.

8.4. Andmebaaside omanike huvi või nõusolek projekti raames andmeid jagama

Oleme alates 09.2022 suhelnud järgmiste omanikega ja saanud esialgseid vastuseid:

SA TÜ Kliinikumi Müokardiinfarktiregistri direktor Gudrun Veldre:

„Arvestada tuleks sellega, et kõigi isikustatud andmepäringute väljastamise üle teeb otsuse ja annab

loa registri vastutav töötleja Sotsiaalministeerium. See võtab kindlasti aega. Infopäringu vormi, mille

saate täita kui olete saanud inimuuringute eetikakomiteelt loa, leiate meie kodulehelt www.infarkt.ee“

Sotsiaalkindlustusameti andmekaitse spetsialist Ainike Alla: “Kinnitan, et kui eetiline ja/või

Andmekaitse Inspektsiooni kooskõlastus on positiivne, siis ei sea ka Sotsiaalkindlustusamet takistusi

andmete väljastamiseks.”

Töötukassa analüüsiosakonna juhataja Margit Paulus: “Kinnitan, et kui eetiline ja Andmekaitse

Inspektsiooni kooskõlastus on positiivne, siis saame andmeid väljastada alates juunist mil valmib

(de)pseudonüümimise tehniline lahendus.”

Justiitsministeeriumi nõunik Kadri Laud: „Küsitud kinnistusraamatu ja äriregistri andmeid saame

pseudonümiseerida ja Teile edastada.“

TEHIKu Talituse juhataja Terje Lasn ja Sotsiaalministeeriumi TIS vastutav töötleja Raili Sillart

kinnitasid, et projekt on neile oluline. Nad eelistasid, et andmevahetus toimub läbi Statistikaameti.

Statistikaameti vanemkonsultandid Erika Orav ja Liis Kivirand: “Puhastatud pseudonüümitud

andmehulk on suurem kui nende serveri andmelagi (20GB) ja seega Statistikaamet ei saa pakkuda

andmevahetus/pseudonüümimise teenust.” Plaanime peale eetilist kooskõlastamist küsida TEHIKult

kas nad on nõus andmeid Tartu Ülikooliga sel viisil jagama.

EMTA on varem sarnaseid andmeid jaganud sarnaste projektide tarbeks. Käesoleval hetkel puudub

neil tehniline võimekus andmeid jagada. Plaanime koos teiste asutustega seda üheskoos arutada, et

EMTA tehnilist võimekust tõsta.

Selguse huvides, jätku-uuringute teostamiseks on meil TÜ Eesti Geenivaramu Teaduskomiteele luba

soovi korral edasi liikuda EBINile jätku-taotlusega.

8.5. Kuidas andmed turvaliselt transporditakse uurijateni

Andmete edastamiseks sõlmitakse leping iga andmekogu omaniku ja Tartu Ülikooli vahel. Andmete

edastus toimub krüpteeritult läbi turvalise SFTP serveri, mis on üles seatud TÜ teadusarvutuste

keskuse poolt.

Analüüsiks luuakse TÜ teadusarvutuste keskuse poolt turvaline keskkond, kuhu on piiratud ligipääs

vaid EBINi taotlusel loetletud uurijatele. Keskkonnas on olemas kogu vajalik analüüsitarkvara, seega

puudub uurijatel vajadus töö tegemiseks andmeid alla laadida. E-terviseandmed teisaldatakse OMOP

andmekujule ( https://github.com/OHDSI/CommonDataModel/wiki/Standardized-Clinical-Data-

Tables), mida saab teostada vaid TÜ teadusarvutuste keskuse pilvelahenduses. Tartu Ülikooli

teadusarvutuste keskus vastab ISKE M taseme nõuetele. Seoses 2022. aasta lõpus kehtima hakanud

määrusega „Võrgu- ja infosüsteemide küberturvalisuse nõuded“ ja määrusega „Eesti

infoturbestandard“ on Tartu Ülikoolil nüüdsest kohustus järgida Eesti Infoturbestandardit ning

regulaarselt läbi viia Eesti infoturbestandardi järgimise auditeid. Tartu Ülikool peab esimese auditi

läbima vähemalt 3 aasta jooksul (ehk enne 2025. a lõppu) ning käesoleval hetkel selle nimel ka

tegutsetakse.

Kõik uurijad allkirjastavad konfidentsiaalsuslepingu ja neid informeeritakse andmetele kohanduvatest

andmekaitse nõuetest enne ligipääsu pseudonümiseeritud andmetele. Kõik uurijad töötlevad andmeid

vaid uuringu protokollis näidatud eesmärkide saavutamiseks, rakendades vaid uuringu protokollis

näidatud meetodeid. Juhul kui uurijad soovivad muuta või lisada eesmärke, meetodeid või andmete

koosseisu, küsime vastavalt olukorrale kooskõlastust kuni kolmelt asutuselt (EBIN, Tartu Ülikooli

eetikakomitee, andmekaitse inspektsioon).

8.6. Vastutav töötleja

Vastutav töötleja on Tartu Ülikool (registrikood 74001073, aadress Ülikooli 18, 50090 Tartu).

8.7. Andmete koosseis ja eesmärk

Vt lisa 10.1

8.8. Andmete säilitamise aeg

TÜ uurijad säilitavad pseudonüümitud andmed kuni kuueks aastaks.

Koodivõtit säilitatakse niikaua kuni kõik pseudonüümsed andmed on edukalt Tartu Ülikooli liikunud,

aga mitte kauem kui kuni 31.08.2028.

Hiljemalt 31.08.2028 on kõik andmed Tartu Ülikoolis kustutatud.

8.9. Andmeid ei edastata välisriikidesse.

9. TEAVE SAMA PROJEKTI VARASEMATEST VÕI SAMAAEGSETEST HINDAMISTEST

VÕI KOOSKÕLASTAMISTEST MUJAL

9.1 Käesolev projekt

Lähtuvalt uurijate andmekaitsealasest mõjuhinnangust, et ole käesoleva projekti raames vaja

konsulteerida Andmekaitse Inspektsiooniga.

Tartu Ülikooli inimuuringute eetika komiteelt küsime kooskõlastust käesolevate andmebaaside

kasutamise kohta.

9.2. Võimalikud jätku projektid

EBINi käest oleme varem küsinud kooskõlastust. Nende tagasiside tulemusena oleme oma taotluse

tagasi võtnud. Jätku uuringutes plaanime EBINi juurde taas pöörduda kui soovime kasutada andmeid

Tervise Infosüsteemist ja/või geenivaramust. Juhul kui lisanduvad andmed oluliselt muudavad

andmekaitsealast mõjuhinnangut on võimalik et jätku uuringute raames konsulteerime Andmekaitse

Inspektsiooniga.

10. LISAD:

10.1 Andmetabeli struktuur

10.2 Uuringu läbiviijate CVd

10.3 Uuringu meetodi ja andmekaitselised aspektid uuritavatele

Eraldi lisatud: TÜ eetika 6_Kaaskiri.doc

Eraldi lisatud: Isikuandmete kaitse mõjuhinnang v6.doc

Lisa 10.1 Andmetabeli struktuur ja kooseis

10.1.1. Kokkuvõte kasutatavatest andmebaasidest ja eetikakomitee rollist

Registripidaja / Omanik

/ Vastutav töötleja

Volitatud

töötleja

Andmebaasi (lühendatud) nimi Andmete liigitus:

Pseudonümiseeritud ...

Kes kontrollib, kas

isikuandmete töötlemise

seaduslikud nõuded ja

tingimused on täidetud

Tervisekassa Raviarved ...eriliiki isikuandmed

TÜ IEK,

tulenevalt isikuandmekaitse

seadusest §6(4)

Tervisekassa Digiretseptid ...eriliiki isikuandmed

Tervisekassa Kindlustatud isikud ...eriliiki isikuandmed

Sots. ministeerium TAI Surma põhjuste register ...eriliiki isikuandmed

Sots. ministeerium TÜK Müokardiinfarktiregister ...eriliiki isikuandmed

Siseministeerium Rahvastikuregister ...eriliiki isikuandmed

Eesti Töötukassa Töötute isikute register ...tundlikud isikuandmed Registripidaja ise hindab,

otsustab ja selgitab Uurijatele,

millise seadusel alusel

andmeid tohib väljastada ja

kas selle seaduse nõuded ja

tingimused on täidetud.

Eetikakomitee või AKI

kooskõlastust pole

ilmtingimata vaja.

Sots. kindlustusamet Sotsiaalkaitse infosüsteem ...tundlikud isikuandmed

Maksu- ja Tolliamet Maksukohustuslaste register ...tundlikud isikuandmed

Maksu- ja Tolliamet Töötamise register ...isikuandmed

Justiitsministeerium Kinnistusraamat ...isikuandmed

Justiitsministeerium Äriregister ...isikuandmed

Selguse huvides täpsustame, et tulenevalt isikuandmekaitse seadusest §6(4), ei tohi registripidajad jagada eriliiki

isikuandmeid ilma eetikakomitee kooskõlastuseta. Selle saavutamiseks arvestab eetikakomitee kõiki projekti isikuandmeid

(sh. eriliiki ja mitte-eriliiki andmeid), et hinnata projekti üleselt:

a) Kas terves uuringus eksisteerib või puudub ülekaalukas avalik huvi, ja

b) Kas terves uuringus andmesubjekti õiguste riive (sh. privaatsuse riive ja nõusoleku mitte küsimine) on

proportsionaalne. Sh. kas privaatsust saaks suurendada viisil mis oluliselt ei takistaks uuringu teostamist?

Juhul kui eetikakomitee kooskõlastab, et terves uuringus eksisteerivad ülaltoodud ja teised eetilised omadused, siis annab see

võimaluse kõigile registripidajatele andmeid uuringu tarbeks jagada, juhul kui nad seda soovivad. Eetikakomitee

kooskõlastus ei kohusta andmete jagamist. Iga registripidaja (sh. nii eriliiki kui mitte-eriliiki registrite pidajad) peab seejärel

ise analüüsima, kas eksisteerivad teisi spetsiifilisemaid seadusi (väljaspool isikuandmekaitse seaduse §6(4)t), mis täpsemini

sõnastavad kas ja millal antud registri andmeid tohib jagada (nt. Inimgeeniuuringute seadus, Maksukohustuslaste registri

põhimäärus jne) mille kohta eetikakomiteel puudub ülevaade. Kokkuvõtteks, lõplik vastutus andmete jagamise

seaduslikkuse üle lasub registripidajal. Eetikakomitee annab soovitavaid hinnanguid vaid isikuandmekaitse seaduse §6(4)

ulatuse raames.

10.1.2. Andmevajaduse kokkuvõtlik põhjendus

Tervise andmebaasides leiduvat informatsiooni on vaja, et tuvastada:

a) südame-veresoonkonna haigestumist iga kohordi algul (01.01.2010–31.12.2016),

b) südame-veresoonkonna haigestumist jälgimisperioodil (01.01.2012–31.12.2026) ja

Haigestumise informatsioon on kajastatud erinevates tervise andmebaasides. Eelnevale kirjandusele toetudes on alust arvata,

et kui ühte tervise andmebaasi mitte kasutada, siis vähendab see tuvastatavate haiguste ja riskitegurite hulka. See omakorda

langetab loodud riskikalkulaatori täpsust (seejuures on võimatu ennustada, kas sellised riskid oleksid üle- või alahinnatud).

See omakorda vähendaks statiinravi jõudmist nendeni, kellele seda tegelikult vaja on. Lisaks suurendaks see ravimite

kõrvalmõjusid ja ravimitele tehtavaid kulutusi nende seas, kellel ravimit tegelikult vaja pole. Kokkuvõttes langetaks see

loodava sõeluuringu teenuse tõhusust (tervise parandamisel) ja kulutõhusust (kasutada maksumaksja ja Terviskassa raha

võimalikult efektiivselt ära).

Sotsiaalandmebaasides leituvat informatsiooni on vaja, et tuvastada valimis olevate elanike sotsiaalmajanduslikke

riskifaktoreid kolme kohordi algushetkedel: 01.01.2012, 01.01.2014 ja 01.01.2016. Väärtuse tuvastamiseks kasutatakse

kirjanduses levinud põhimõtet, et tõe tuvastamiseks on vaja vaadata informatsiooni 24 kuud enne sihitud kuupäeva. Seega on

e-sotsiaalandmete kasutamise periood 01.01.2010–31.12.2015. Erandjuht on töötu staatus mille puhul küsime andmeid 5

aastat tagasiulatavalt (täpsemalt all põhjendatud).

10.1.3. Detailne andmekoosseis

TERVISEANDMEBAASID

1. Tervisekassa raviarved (kuluperioodi aasta järgi vahemikus 01.01.2010–31.12.2026):

1. Tervishoiuteenuse osutamise koht (EHAK kood)

2. TTO registrikood ja nimi

3. Haigla liigi tunnus (kood ja nimetus)

4. Arve esitanud arsti eriala (kood ja nimetus)

5. Arve alustatud (raviarve alguskuupäev)

6. Arve lõpetatud (raviarve lõpukuupäev)

7. Järgarve (jah/ei)

8. Arve rahastamise allika kood ja nimetus

9. Vältimatu abi tunnus

10. Ravitüüp (statsionaarne, ambulatoorne, perearstiabi jne)

11. Raviarve lõpetamise põhjuse kood ja nimetus

12. EMO tunnus (kas teenus on EMO-s tehtud)

13. Arve diagnoosid:

1. Diagnoosi kood ja nimetus RHK-10 järgi

2. Diagnoosi liik (võimalikud väärtused on P – peamine ehk suurimat ravikulu kandev diagnoos;

K – täiendavad diagnoosid, mis ei ole välispõhjus või peamine diagnoos ja V – välispõhjus)

14. Tervishoiuteenused:

1. Tervishoiuteenuse kood ja nimetus

2. Kordi

3. Kogus

4. Teenuse osutamise kuupäev

5. Teenusgrupi kood ja nimetus

15. Protseduurid:

1. NCSP kood ja nimetus

2. Protseduuri kuupäev

Selgitus: diagnoosiandmeid on vaja esiteks, et võimalikult täpselt tuvastada südamehaiguste teke. Lisaks tuvastame teised

haigused, mis omakorda tõstavad südamehaiguste riski (nt teist tüüpi diabeet, krooniline neerukahjustus, südame

rütmihäired nagu kodade virvendusarütmia, migreen, reumatoidartriit, raskemad psühhiaatrilised haigused nagu atüüpiline

skisofreenia). Teatud ravikäitumuslikud tunnused (näiteks kui patsient kasutab peamiselt vältimatut abi, aga mitte perearsti

abi) annavad informatsiooni uuritava sotsiaalmajandusliku staatuse kohta. See omakorda võib teha täpsemaks kas otseselt

südamehaiguste riskiennustuskalkulaatorid või siis kaudselt täpsustades puuduvate andmete väärtuste (nt kolesterooli)

ennustamise ja imputeerimise algoritme.

Informatsioon selle kohta, kes haigust diagnoosis (nt kardioloog või perearst) või kus see toimus (kohalik haigla või

keskhaigla), mõjutab antud diagnoosi usaldusväärsust.

Ülaltoodud andmete analüüsimata jätmine langetaks riskiennustuskalkulaatori täpsust. Ühelt poolt suurendaks see inimeste

hulka, kes saavad statiinravi ilma vajaduseta. Teisalt langetaks see nende inimeste hulka, kes statiinravi ei saa, kuigi neil

oleks seda tegelikult vaja.

2. Tervisekassa digiretseptid (vahemikus 01.01.2010–31.12.2026):

1. Retsepti koostamise aeg

2. Retsepti kehtivusaeg

3. Retsepti liik (SR – soodusretsept enne digiretsepti, MR – meditsiiniseadme retsept, TR – tavaretsept, T2

– tavaretsept(2x), T3 – tavaretsept(3x), NR – narkootilise ravimi retsept

4. Arsti eriala kood

5. TTO info (kui koostajaks perearst, siis tema arsti kood Dxxxx, muul juhul TTO äriregistri kood)

6. Raviinfo (kõik väljad)

1. Diagnoosi kood ja nimetus

2. Väljakirjutatud ravimi toimeaine (toimeaine 1, toimeaine 2, toimeaine 3) nimetus

3. Realiseeritud toimeaine (toimeaine 1, toimeaine 2, toimeaine 3) nimetus

4. Väljakirjutatud ravimi ravimvormi kood ja selgitus

5. Realiseeritud ravimi ravimvormi kood ja selgitus

6. Toimeainete 1, 2, 3 sisaldus ja ühik (nt 0,4 mg 1ml)

7. Realiseeritud toimeainete 1, 2, 3 sisaldus ja ühik (nt 0,4 mg 1ml)

8. Välja kirjutatud ravimi ATC kood

9. Realiseeritud ravimi ATC kood

10. Ekstemporaalse ravimi kirjeldus (vabatekst)

11. Ravimpreparaadi pakendikood

12. Realiseeritud ravimpreparaadi pakendikood

13. Ravimpreparaadi nimi

14. Väljakirjutatud ravimi koguhulk (ühikute kogus ühes pakendis ja ühe ühiku suurus pakendis)

15. Realiseeritud ravimi koguhulk (ühikute kogus ühes pakendis ja ühe ühiku suurus pakendis)

16. Lubatud ravimi koguhulk (meditsiiniseadme limiidikogus) limiidiperioodi jooksul

17. Meditsiiniseadme kaardi uuendustüüp (01 – ühekordne, 06 – poolaasta, 12 – kalendriaasta, 24

– 2 kalendriaastat)

18. Arsti selgitus (vabatekst)

19. Väljakirjutatud ravimpreparaatide arv (pakendite arv)

20. Realiseeritud ravimpreparaatide arv (pakendite arv)

21. Annustamine (ravikuuri tüüp, ravikuuri pikkus päevades, tükkide arv, tükkide ühik, kordade

arv ja kordade ühik, annustamisskeemi perioodi pikkus).

22. Retsepti staatuse kood ja nimetus

23. Annulleerimise põhjus (kood ja seletus)

7. Väljastaja info (müümise aeg, apteegi kood)

1. Ravimi väljaostmise kuupäev

2. Apteegi kood

Selgitus: ravimite andmeid on vaja esiteks, et võimalikult täpselt tuvastada südamehaiguste teket ja seotud haigusi (nt

diabeeti). Mõlemal juhul on teatud ravimite kasutamine ainus indikaator, et patsiendil on antud diagnoos (juhul kui arst on

diagnoosi jätnud mujale märkimata).

Lisaks on oluline välistada valimist inimesed, kes uuringu algul juba tarvitavad statiine.

Informatsioon selle kohta, kes ravimi välja kirjutas (nt kardioloog või perearst) mõjutab antud ravimiga seotud diagnoosi

usaldusväärsust.

Ravimi andmete analüüsimata jätmine langetaks riskiennustuskalkulaatori täpsust. Ühelt poolt suurendaks see inimeste

hulka, kes saavad statiinravi ilma vajaduseta. Teisalt langetaks see nende inimeste hulka, kes statiinravi ei saa, kuigi neile

oleks seda tegelikult vaja.

3. Ravikindlustuse andmekogu (ehk Tervisekassa kindlustatud isikute register)

1. Isiku ravikindlustuse alus (kood ja nimetus; nt tööandja poolt kindlustatud isik, vanaduspensionär jne)

2. Isiku ravikindlusega hõlmatusega perioodid (algus- ja lõpukuupäevad) vahemikus 01.01.2010–

31.12.2026

3. Väljavõte iga isiku ajutise töövõimetuse perioodidest vahemikus 01.01.2010–31.12.2015, sh:

1. Perioodi algus- ja lõppkuupäev

2. Ajutise töövõimetuse alus (haigushüvitis; hooldushüvitis; muu)

3. Ajutise töövõimetuse hüvitise suurus.

4. Ajutise töövõimetuse hüvitise arvutamiseks kasutatud keskmine tulu.

Selgitus: ravikindlustuse puudulikkus on üks sotsiaalmajanduslikest tunnustest, mis võib ennustada südamehaiguste teket.

Lisaks aitavad kindlustuse andmed tuvastada isikuid, kes jälgimisperioodil uuringust lahkuvad. Kirjanduse alusel on leitud,

et haiguslehele minemine või hooldajaks saamine tõstab infarkti riski. Antud tegurite analüüsimata jätmine langetaks

riskiennustuskalkulaatori täpsust. Ühelt poolt suurendaks see inimeste hulka, kes saavad statiinravi ilma vajaduseta. Teisalt

langetaks see nende inimeste hulka, kes statiinravi ei saa, kuigi neile oleks seda tegelikult vaja.

4. Surma põhjuste register (surmad vahemikus 01.01.2010–31.12.2026)

1. Surmakuupäev

2. Diagnoosid

1. Vahetu surmapõhjuse diagnoosid, koodid (RHK-10) ja nimetused

2. Varasemad surmapõhjuse diagnoosid, koodid (RHK-10) ja nimetused

3. Surma algpõhjuse diagnoosid, koodid (RHK-10) ja nimetused

4. Surma välispõhjuse diagnoosid, koodid (RHK-10) ja nimetused

5. II osa diagnoosid (muud olulised haigused ja seisundid), koodid (RHK-10) ja nimetused

3. Suremispaik (kood ja nimetus; nt 1 – raviasutus, 2 – kodu jne)

4. Surma põhjuse kindlakstegemine – nimetus ja kood (1 – lahang, 2 – meditsiinidokument, 3 – laiba

ülevaatus jne)

Selgitus: surmaregistri andmeid on vaja esiteks, et võimalikult täpselt tuvastada südamehaiguste teket.

Nii suremispaik ja surmapõhjuse kindlakstegemise viis mõjutavad eeldatava surmapõhjuse usaldusväärsust.

Andmete analüüsimata jätmine langetaks rahvastiku üleselt riskiennustuskalkulaatori täpsust ja statiinravi tõhusust.

5. Müokardiinfarktiregister (juhtumid vahemikus 01.01.2010–31.12.2026)

1. Andmed raviarsti ning teatise täitja kohta (raviarst, meditsiiniasutus, kliinik, osakond, allüksus,

sisestatud teatise viimase muutmise aeg, sisestamiskuupäev, teatise täitja)

2. Eelnev kardiovaskulaarne anamnees

3. Riskitegurid

4. Atakiga seotud andmed (sh sümptomite algus)

5. Kliiniline diagnoos, isiku surma korral surmatunnistuse diagnoosid (vastavalt RHK-10).

1. Juhul kui on teada ja mugav väljastada, siis kas diagnoos oli põhihaigus või kaasuv haigus.

Selgitus: müokardiinfarktiregistri andmeid on vaja esmalt selleks, et võimalikult täpselt tuvastada südamehaiguste teke.

Uuringud teistes riikides näitavad, et infarkti on sageli mainitud vaid ühes e-terviseandmebaasis, aga puudub kõigis teistes

andmebaasides. Seda kinnitab ka vastutava uurija teaduslik kogemus geenidoonoreil leitud andmetel. Informatsioon

diagnoosinud arsti eriala ja töökoha kohta mõjutab diagnoosi usaldusväärsust.

Registri andmete analüüsimata jätmine langetaks rahvastiku üleselt riskiennustuskalkulaatori täpsust ja statiinravi tõhusust.

Lisaks annab riskitegurite väli uurijatele lisainformatsiooni selle kohta, kas eelnevalt kogutud riskiinformatsioon teistes

andmebaasides oli piisav või ebapiisav.

SOTSIAALSED ANDMEBAASID

6. Eesti rahvastikuregister (01.01.2012, 01.2014 ja 01.2016 seisuga)

1. Isiku sünniaasta

2. Isiku surmakuupäev

3. Isiku sugu

4. Isiku elukoht (riik, maakond)

5. Kodakondsus

6. Rahvus

7. Kõrgeim omandatud haridustase

8. Abielustaatus

9. Juhul kui isik väljus rahvastikuregistrist vahemikus 01.01.2012–31.12.2026, kuna kolis Eestist

välismaale, siis sel juhul esmakordne välismaale kolimise kuupäev.

Selgitus: rahvastikuregistri andmeid on vaja esmalt selleks, et:

1) võimalikult täpselt tuvastada algne kohort keda jälgida. Teiste andmebaasidega loodud kohordid on reeglina

haigemad, kuna tervemad inimesed ei kasuta tervishoiu- ja riigiteenuseid nii palju kui haigemad inimesed.

Kallutatud valimiga loodud riskiennustusmudel oleks valesti kalibreeritud. See ülehindaks riski ja soovitaks

statiine liiga paljudele inimestele, kuigi tegelikult on Eestis palju terveid inimesi, kes on tuvastatavad vaid

rahvastikuregistri alusel.

2) võimalikult soodsalt määrata sotsiaalmajanduslikud riskitegurid võimalikult representatiivsel valimil.

Uurijad arvestavad, et muud meetodid (nt küsimustiku saatmine, nagu tehti geenivaramus) annavad

täpsemaid andmeid. Need aga on kulukamad nii riigile kui kodanikule, pluss küsimustikega tekib suur

probleem, et pooled inimesed ei soovi küsimustikele vastata. Vastajatel on suremusrisk u 2 x madalam kui

mittevastajatel, seepärast on kasulik mõõta sotsiaalmajanduslikke riskitegureid ka nende seas, kes muidu

küsimustikele vastata ei soovi.

3) võimalikult täpselt tuvastada, kes lahkub riigist uuringu jälgimisperioodi jooksul. Kui see tuvastamata jätta ja

uuritav saab südamehaiguse teises riigis, mille kohta uurijatel andmed puuduvad, siis loodud riskikalkulaator

alahindaks riske (st soovitaks statiine liiga vähestele kodanikele).

7. Töötamise register

Väljavõte iga isiku töötamise perioodidest (kus vähemalt osa tööajast oli) vahemikus 01.01.2010–31.12.2015, sisaldades iga

episoodi:

1. alguskuupäeva

2. lõppkuupäeva

3. töötamise liikide klassifikaatorit

4. ametikoha klassifikaatorit

8. Maksukohustuslaste register

Väljavõte iga isiku aasta netotulust järgmistel perioodidel:

1. 01.01.2011–31.12.2011

2. 01.01.2013–31.12.2013

3. 01.01.2015–31.12.2015

Andmeid väljastada keskmise kuu kohta järgmistes kategooriates (EUR): 0; 1-99; 100-199; 200-299; 300-399; 400-499;

500-599; 600-699; 700-799; 800-999; 1000-1199; 1300-1599; 1600-1999; 2000-2999; 3000+

Selgitus: 2011.a. mediaan netopalk oli 553 EUR. See võimaldab eristada mediaanist vasemat 4 gruppi, kus infarkti riski

tõuseb järsult sissetuleku langemisega. Mediaanist rikkamat jaotust on raske prognoosida (ja muutub kiiremini 2012-2016

jooksul) mistõttu grupeerivad teadlased need sobivalt edasi andmete analüüsimise käigus.

Ühelt poolt on see piisav granulaarsus, et ennustada infarkti piisavalt täpselt. Teiselt poolt, täiendavate gruppide lisamine

omaks küsitlevat kasu täpsusele ja seevastu nõrgendaks andmete minimeerimise printsiipi.

9. Töötuna ja tööotsijana arvel olevate isikute ning tööturuteenuste osutamise register

Väljavõte iga isiku töötuna arvel olemiste perioodidest vahemikus 01.01.2008–31.12.2015, sisaldades iga episoodi:

1. alguskuupäeva

2. lõppkuupäeva

3. töötamise lõpu põhjus (8 kategooriat)

4. töötamise arvel oleku lõpetamise põhjus (6 kategooriat)

5. töötuna arvel olemisele eelneva töökoha ametikoha (klassifikaator).

6. töötutoetuse ja töötukindlustushüvitise väljamakse suurus (EUR).

7. töötutoetuse väljamakse arvutamisel kasutatud lähismineviku brutotulu (EUR).

Selgitus: Uurijate eelmised uuringud on leidnud, et isegi, kui juba on mõõdetud uuritava haridust ja abielustaatust,

suurendab täiendavate andmete kogumine sissetuleku ja tööpuuduse kohta võimekust südamehaigusi veel täpsemini

ennustada. Kirjanduses on varem leitud, et amet ennustab südamehaiguse teket. Kirjanduses on varem leitud, et lisateave

selle kohta kas isik oli töötu 1,2,3 või 4 aastat annab täpsemat infarkti riski ennustust. Kirjandus on näidanud, et töötuks

jäämiste hulk (nt 0-6 korda) eelmisel 8. aastal annab täpsemat infarkti riski ennustust kui töötuse binaarne käsitlus. Andmete

minimeerimise printsiibist küsime minevikku vaatavaid andmeid -4 aastat esimese kohordi puhul (st. 2008-2012) ja -8 aastat

kolmanda kohordi puhul (st. 2008-2016). Antud andmed võimaldaks meil kontrollida (lähtuvalt uuringu esimesest küsimusest

ja hüpoteesist) kas samasuguseid seoseid leiame ka Eesti andmetes. Antud andmete analüüsimata jätmine langetaks

rahvastiku üleselt riskiennustuskalkulaatori täpsust ja statiinravi tõhusust.

10. Sotsiaalkaitse infosüsteem

Väljavõte iga isiku toetustest makstud perioodil 01.01.2010–31.12.2015, juhul kui isik sai ühe allolevast kuuest toetusest,

sisaldades iga väljamakstud toetuse puhul:

1. Toetuse liik:

1. kuriteoohvri hüvitis

2. represseeritu toetus

3. toetus Tšornobõli katastroofi tagajärgede likvideerijale

4. üksi elava pensionäri toetus.

5. kutsehaigusest/tööõnnetusest tingitud tervisekahju hüvitised

6. puuetega inimeste sotsiaaltoetus

7. töövõimetuspension

2. Toetuse perioodi (nt töövõimetuspensioni puhul), selgitamaks mis aja eest on alus toetusele ja

mis aja eest seda välja makstakse.

3. Toetuse summa (EUR), ümardatud lähima kümne euroni.

4. Maksekuupäev

Selgitus: üksi elamine, kutsehaigused ja puude olemasolu on teadolevad südamehaiguste riskifaktorid. Uurijad plaanivad

analüüsida, kas nende lisamine riskiennustuskalkulaatorisse tõstaks selle täpsust.

Tšornobõli likvideerimine, poliitiline repressioon ja kuriteo ohvriks langemine on faktorid, mille seost südamehaigustega

pole varem uuritud. Uurijad plaanivad vastata küsimusele, kas need ennustavad südamehaiguste teket. Teoreetiliselt peaks

see nii olema, kuna kõik kolm sisaldavad tugevat psühholoogilist stressi. Ka mõõdukat psühholoogilist stressi on varem

seostatud südamehaiguste tekkega. Juhul kui need tegurid ennustavad südamehaiguste teket, langetaks andmete

analüüsimata jätmine rahvastiku üleselt riskiennustuskalkulaatori täpsust ja statiinravi tõhusust.

11. Kinnistusraamat

Taastada kinnistusraamat ja nende reaalosad kolmel ajahetkel (01.01.2012, 01.01.2014. 01.01.2016 kuupäevadega). Kui üks

nendest kolmest raamatutest sisaldab omanikke kes on mailitud Siseministeeriumi pseudonüümide loetelus, siis nende

omanike kohta soovime järgnevaid andmeid:

1. Sihtotstarve (nt elamumaa 100%)

2. Aadress:

Andmete minimeerimise huvides väljastada vaid ADS tasemed 1-3 (maakond, omavalitsus,

asustusüksus nt vald, linnaosa) ja mitte väljastada ADS tasemed 4-8 (nt väikekoht, tänav, maja

number).

3. Omanik:

Omaniku nime ega isikukoode pole vaja jagada. Asendada omaniku info omaniku

pseudonüümiga.

4. Reaalosa pindala ruutmeetrites, ümardatud järgnevalt: 0-39m2, 40-49m2, 50-59m2, 60-69m2, ≥70m2.

Selgitus: Kirjandus on näidanud, kuidas kinnisvara omamine ja suurema kinnisvara omamine on seotud madalama infarkti

riskiga. Seni on teadmata kas kinnistu liik, sihtotstarve ja hägune aadress (nt linn/maakoht) on seotud infarkti riskiga.

Uuring vastab neile uurimisküsimustele.

12. Äriregister

Analüüsida majandusaasta aruandeid kolmel kalendriaastal (2011, 2013 ja 2015). Kui üks nendest kolmest sisaldab

omanikke kes on mainitud Siseministeeriumi pseudonüümide loetelus, siis nende omanike kohta soovime järgnevaid

andmeid:

1. Õiguslik vorm (nt Osaühing)

2. Põhitegevusala (EMTAK ja NACE kood)

3. Aadress:

Andmete minimeerimise huvides palume mitte jagada aadressi esimest rida (nt tänav, number)

ja jagada vaid järgmiseid ridasid (nt linnaosa, linn, maakond, st. ADS tase 1-4).

4. Maksualane info: Maksuvõlg olemas / puudub.

5. Järgnevad andmed soovime nii aruande majandusaastal (2011, 2013 ja 2015) kui ka aruande perioodile

eelneval majandusaastal (2010, 2012, 2014). Kõik summad ümardada lähima kümne tuhande euroni:

1. Bilanssi leht:

1. Eelmiste perioodide jaotamata kasum (kahjum) / akumuleeritud tulem (rida 660)

2. Aruandeaasta kasum (kahjum) / tulem (rida 670)

3. Omakapital või netovara kokku (rida 700)

2. Rahavoogude leht:

1. Makstud dividendid (rida 336)

6. Tasutud maksud ja töötajate arv eelmises kvartalis (st 2011, 2013 ja 2015 viimane kvartal):

1. Riiklikud maksud (ümardatud lähima tuhande euroni).

2. Tööjõumaksud (ümardatud lähima tuhande euroni).

3. Töötajate arv (kui rohkem kui 7, siis ümardada lähima kümneni. Kui rohkem kui 75, siis

ümardada lähima sajani. Kui rohkem kui 750, siis ümardada lähima tuhandeni.)

7. Omanik:

1. Omaniku nime ega isikukoode pole vaja jagada. Asendada omaniku info omaniku

pseudonüümiga.

8. Osalus (nt 100%)

Selgitus: Kirjandus on näidanud, kuidas varade omamine (sh. dividendide saamine) on seotud madalama infarkti riskiga.

Seni on teadmata kas sellele lisaks langetab infarkti riski ka subjektiivne heaolu mis tuleb siis, kui sinu poolt omatud

ettevõtte pakub tööd mitmetele inimestele, maksab palju makse, ja/või on ilma makseraskusteta. Samuti uurime

interaktsioone ettevõtte tegevusalaga (nt kognitiivsed vs manuaalsed tegevusalad) ja aadressiga (nt linn / väiksem asula)

infarkti ennustamises. Lisaks on teadmata kas infarkti ennustab paremini tegelikult välja makstud dividendid (üle-eelmise

aasta kasumi arvelt) või lähituleviku ootus järgmise aasta dividendide saamisele (eelmise aasta kasumi arvelt). Uuring

vastab neile uurimisküsimustele.

Lisa 10.2.1 – Curriculum vitae – Taavi Tillmann (vastutav uurija)

Töökohad

01.01.2022–... Tartu Ülikool, meditsiiniteaduste valdkond, peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut,

rahvatervishoiu kaasprofessor (1,00. Koormus ajutiselt 0,60 väikelapse tõttu.)

01.09.2017–31.12.2021 UK Tervise Arengu Instituut; UK Terviseamet; linnavalitsused, rahvatervise arst-resident

(0,50)

UCL maailmatervise instituut, lektor (0,50)

01.09.2014–31.08.2017 UCL epidemioloogia ja rahvatervise osakond, kliiniline nooremteadur (doktorant) (1,00)

01.08.2011–01.08.2013 Londoni haiglad, nooremarst (1,00)

Haridus

2014–2021 Suurbritannia rahvatervise teaduskonna liige (st residentuur lõpetatud). Sh. uuringute eetika

ja andmekaitse koolitused ja kompetentsused (vt.

https://www.fph.org.uk/media/3450/public-health-curriculum-v13.pdf lk 34, 75)

2014–2018 PhD, sotsiaalepidemioloogia ja rahvatervis, University College London

“Psychosocial and socioeconomic factors in the development of cardiovascular disease: a

study of causality, international variation, mediation, and prediction in predominantly

Eastern European settings”

2013–2014 MSc rahvatervis (tervisemajanduse suund), London School of Hygiene and Tropical

Medicine

“Alcohol related mortality in the Baltic States”

2005–2011

2008–2009

MBChB, arstiteadus, University of Glasgow

BSc, psühholoogia, University College London

Valitud publikatsioonid

Tillmann T, Läll K, Dukes O, … Fischer K, Kivimaki M, Bobak M. Development and validation of two SCORE-based

cardiovascular risk prediction models for Eastern Europe: a multicohort study. Eur H J. 2020.

Tillmann T. New risk prediction models in England may lead to targeted PCSK9 inhibitor treatment, for patients with

established cardiovascular disease. Eur J Prev Cardiol. 2020

Tillmann T. Atherosclerotic metabolites: basic science is progressing, so we need to think about clinical implications. Eur H

J. 2019;40(34):2897-2898

Hageman S…Tillmann T…Visseren F… Angelantonio ED. SCORE2 risk prediction algorithms: new models to estimate 10-

year risk of cardiovascular disease in Europe. Eur H J;2021:42(25):2439-2454

Tillmann T, Vaucher J, Okbay A, … Davey Smith G, Bobak M, Holmes MV. Education and coronary heart disease: a

Mendelian randomization study. BMJ. 2017;358:j3542.

Tillmann T, Pikhart H, Peasey A, … Steptoe A, Kivimäki M, Marmot M, Bobak M. Psychosocial and socioeconomic

determinants of cardiovascular mortality in Eastern Europe: a multicentre prospective cohort study. PLOS Medicine.

2017;14(12):e1002459.

Tillmann T, Gibson A, Harrison O, Scott G, Dominiczak A, Hanlon P. A systems approach to medical science may help

reveal the individual nature of chronic diseases. Journal of Medical Internet Research. 2015;17(3):e64

Tillmann T, Cavanagh J, Krishnadas R, Petrides KV. Possible rheumatoid arthritis subtypes in terms of rheumatoid factor,

depression, diagnostic delay and emotional expression: an exploratory case-control study. Arthritis Research & Therapy.

2013;15(2):R45

Teised jooksvad projektid

Digiravim "Activate": Kaalu langetava digiravimi prototüübi arendamine ja testimine

01.10.2021–31.12.2023 32 500 EUR Rahastaja: Activate Health OÜ

Sisu: kirjanduse ülevaade ja ärialane nõustamine. Uuritavaid ei osale.

Esmatasandi patsiendi virtuaalteenindamise tarkvara arendus ja vastuvõetavuse uuring.

01.04.2023–31.12.2023 29 999 EUR Rahastaja: Certific OÜ

Sisu: kvalitatiivne uuring kus oleme teinud intervjuusid 10 tervishoiutöötajaga. Patsiente ei uurita.

Lisa 10.2.2. Kaastöötajate CVd:

Alljärgnevatest linkidest leiate magistrikraadiga kaastöötajatele CVd. Lisaks kopeerisin ühe kõige relevantsema projekti või

kogemuse millel sarnased eetilised ja/või andmekaitsealased aspektid.

Soovi korral võime terve CV taotlusesse kopeerida. Otsustasime seda käesolevas taotluses mitte teha, et dokument ei

muutuks liiga pikaks.

https://www.etis.ee/CV/Raivo_Kolde/est/

Kliiniliselt oluliste radade tuvastamine terviseandmetest

https://www.etis.ee/CV/Anneli_Uusk%C3%BCla001/est/

Aastatel 2006–2015 enesetapu sooritanute epidemioloogiline ülevaade

https://www.etis.ee/CV/Markus_Haug/est/

COVID-19 haigusjuhtumite analüüs ja riskirühmade väljaselgitamine Eestis

https://www.etis.ee/CV/Marek_Oja/est/

Eesnäärmevähi ravitrajektoorid Eestis 2012.-2019. a tervisedokumentide põhjal

https://www.etis.ee/CV/Elena_S%C3%BCgis/est/

Algoritmid ja tehisintellekt digitaalsete terviseandmete analüüsis

Lisa 10.3 – Uuringu meetodi ja andmekaitselised aspektid uuritavatele

(mida avaldame aadressil https://tervis.ut.ee/et/teadus)

Projekt: E-sotsiaalandmete kasulikus südame-veresoonkonna haigustekke ennustamisel

Teavitustekst, kuidas Tartu Ülikool selles projektis isikuandmeid töötleb

Personaalmeditsiin on loonud mitmed kalkulaatoreid mis ennustavad kes võib tulevikus haigestuda. Need aga ei arvesta

sotsiaalmajanduslikke tegureid nagu näiteks kas keegi on töötu või mis on tema haridustase. Kõrgema haridusega inimesed

kasutavad selliseid kalkulaatoreid rohkem. See suurendab tervise ebavõrdsust. Antud projekt soovib seda parandada.

Mis on uuringu eesmärgid?

Peamine uuringu küsimus on, kas sotsiaalmajanduslikud tegurid, mis leiduvad olemasolevates riigi andmebaasides saavad

aidata ennustada kellel tekib südame- ja veresoonkonna haigus? Sellele vastamiseks loome uue riskikalkulaatori, mis

ennustab tervete inimeste seas infarkti riski järgmise 10 aasta jooksul.

Kuidas me seda teeme?

Loome kohort-uuringu ligikaudselt 660 000 Eesti elaniku andmetega. Iga inimese puhul lingime kokku olemasolevaid e-

sotsiaalvaldkonna andmeid (sh. Eesti rahvastikuregistrist; töötuna olevate isikute registrist; töötamise registrist;

maksukohustuslaste registrist; sotsiaalkaitse infosüsteemist; kinnistusraamatust; äriregistrist). Kui Teie olite 01.01.2023

kuupäevaga vähemalt 46 aastat vana ja kui Te elasite Eestis 2010.date esimeses pooles, siis suure tõenäosusega analüüsime

ka Teie andmeid. Olemasolevatest andmebaasidest tuletame mis on Teie rahvus ja haridustase; mida Te tegite 2011.a. jooksul

(sh. mis maakonnas elasite, mis oli Teie amet ja sissetulek, kas olite abielus, töötu või saite teatud sotsiaalseid toetusi) ja mis

oli Teie varaline seis (kas omasite kinnisvara või ettevõtteid). Kõik need tegurid arvatavasti ennustavad infarkti teket. Peale

andmete puhastamist loome uue infarkti ennustamise riskikalkulaatori. Mõõdame kui täpne see on. Teie andmeid töötleme

pseudonüümselt kus me ei tea teie isikuandmeid. Tulemusena loodame luua uue haigust ennustava meditsiiniseadme

edaspidiseks testimiseks. Uuring loodab illustreerida kuidas vähendada tervise ebavõrdsust, kui sotsiaalsed tegurid on

nutikalt integreeritud uute teenuste arendamise protsessi.

Mida uuring pakub kodanikele ja kodaniku õigused

Selle uuringu jooksul ei suhtle me üldse kodanikega ega patsientidega. Küsime luba kahelt Tartu Ülikooli inimuuringute

eetika komiteelt. Peale loa saamist saavad uurijad kätte pseudonüümitud andmed ligikaudselt poole Eesti elanike kohta. Teie

ei pea selleks midagi tegema ega luba andma.

Kui Te ei soovi, et me Teie andmeid analüüsime, siis palun saatke lühikene avaldus vastutava uurija e-posti aadressile

[email protected]. Te võite seda teha ükskõik millal enne uuringu lõppu 31.08.2028. See, kas me Teie andmeid

analüüsime või mitte, ei mõjuta Teie õigust saada mis tahes liiki tervishoiu või muid riigi teenuseid. Laiemas plaanis on Teil

õigus tutvuda milliseid Teie kohta kogutud isikuandmeid me töötleme, edastada need teisele vastutavale töötlejale ja/või

nõuda ebaõigete isikuandmete parandamist. Samuti võite nõuda, et peatame Teie andmete töötlemist juhul, kui olete

isikuandmete õigsust vaidlustanud või esitanud vastuväite, või kui vajate andmeid oma õigusnõuete esitamiseks.

Kuidas me kodanike andmeid töötleme?

Vaatame rahvastikuregistrist kes elasid Eestis 2012-2016 vahel. Kui Te elasite Eestis, siis Siseministeerium pseudonüümib

Teie andmed. See tähendab, et nad ei avalda teadlastele ei Teie nime, isikukoodi, sünnikuupäeva, täpset aadressi ega kontakt

andmeid. Siseministeerium loob Teile uue pseudonime. Siseministeerium loob ka andmevõtme, ehk lühikese tabeli kus on

kirjas Teie pseudonimi ja isikukood. Siseministeerium edastab andmevõtme teistele riigi andmekogude omanikele, kes

tuvastavad isikukoodi alusel kas Tartu Ülikooli teadlased soovivad Teie andmeid antud uuringus analüüsida või mitte. Teiste

andmekogude omanikud edastavad enda poolt pseudonümiseeritud andmed Tartu Ülikoolile. Ülikooli Teadusarvutuse

keskuses luuakse spetsiaalne turvaline keskkond kus Teie pseudonüümitud andmed analüüsivad vaid nimetatud uurijad.

Andmed hoitakse siin krüpteeritult ja protsesse pidevalt seiratakse, et tagada andmete turvalisus.

Kuidas saada rohkem infot?

Projekti vastutav täitja on rahvatervise kaasprofessor Taavi Tillmann.

Ta töötab Tartu Ülikoolis, Peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituudis (4. Korrus, Biomeediku, Ravila 19, 50411 Tartu).

[email protected] + 372 5342 6963

Ootame jooksvaid küsimusi vahemikus 2023-2028:

- Kodanikelt andmete töötlemise kohta;

- Tudengitelt ja teadlastelt koostöövõimaluste kohta, ja

- Meedialt töö tulemuste ja leidude kohta.

Kes vastutab andmete töötlemise eest?

Vastutav töötleja on Tartu Ülikool (registrikood 74001073, aadress Ülikooli 18, 50090 Tartu). Isikuandmete töötlemise ja

Teie õiguste kohta võite pöörduda ülikooli andmekaitsespetsialisti poole aadressil [email protected]. Kui arvate, et viis,

kuidas ülikool töötleb Teie isikuandmeid on vastuolus isikuandmete seadusega, võite pöörduda Andmekaitse Inspektsiooni

poole ([email protected], 627 4135).

ERAELU KAITSE JA RIIGI LÄBIPAISTVUSE EEST

OTSUS

isikuandmete töötlemiseks teadusuuringus

nr 2.2.-1/26/48-4

Otsuse tegija Andmekaitse Inspektsiooni jurist Anu Suviste

Otsuse tegemise aeg ja koht 31.08.2026 Tallinnas

Taotluse esitajad Mart Uusjärv

Sotsiaalministeerium

[email protected]

Merilin Olo

Kliimaministeerium

[email protected]

RESOLUTSIOON:

1. Isikuandmete kaitse seaduse (IKS) § 6 lg 5 alusel Andmekaitse Inspektsioon otsustab:

1.1. kooskõlastada andmesubjektide nõusolekuta isikuandmete töötlemine

teadusuuringus "Tuuleparkide akustilise mõju uurimine: mõõtmine ja

modelleerimine ning registripõhine epidemioloogiline terviseriskide uuring"

30.07.2026 täiendatud taotluses ja käesolevas otsuses esitatud tingimustel ja mahus;

1.2. Sotsiaalministeeriumil ja Kliimaministeeriumil esitada algandmete hävitamisakt või

kinnituskiri algandmete kustutamise kohta vastavalt taotluse punktile 6.1. hiljemalt

31.08.2029.

2. Isikuandmete kaitse üldmääruse (IKÜM) art 58 lg 2 punkti a alusel Andmekaitse

Inspektsioon hoiatab, et kui Sotsiaalministeerium ja Kliimaministeerium ei arvesta

käesoleva otsuse punktis 5 inspektsiooni poolt antud selgitustega, võib uuringu

läbiviimiseks kavandatud isikuandmete töötlemine rikkuda IKÜM art 5 lg 1 punktis a

sätestatud:

2.1. läbipaistvuse põhimõtet, kui vastutav töötleja ei taga andmesubjektile teabe andmist

vastavalt IKÜM nõuetele;

2.2. seaduslikkuse põhimõtet, kui isikuandmete töötlemiseks andmesubjektilt võetud

nõusolek ei vasta IKÜM tingimustele.

VAIDLUSTAMISVIIDE:

Otsuse peale on võimalik esitada 30 päeva jooksul vaie haldusmenetluse seaduse § 71 lõikes 1

sätestatud korras või esitada kaebus halduskohtule halduskohtumenetluse seadustiku § 7 lõikes 1

2 (6)

sätestatud korras.

TAOTLUSE ESITAJATE SELETUS JA KINNITUSED:

Esitatud otsuse lisas 1 „Taotlus isikuandmete töötlemiseks teadusuuringus“ ning uuringu

registripõhise osa andmekoosseis lisas 2 „Uurimistöö avaldus kooskõlastuse saamiseks Tartu

Ülikooli inimuuringute eetika komiteelt“ punktis 10.1.3. (al lk 23).

ANDMEKAITSE INSPEKTSIOONI PÕHJENDUSED JA SELGITUSED:

1. IKS § 6 lõike 5 kohaselt loetakse teadusuuringuks ka täidesaatva riigivõimu analüüsid ja

uuringud, mis tehakse poliitika kujundamise eesmärgil. Nende koostamiseks on täidesaatval

riigivõimul õigus teha päringuid teise vastutava või volitatud töötleja andmekogusse ning

töödelda saadud isikuandmeid. Andmekaitse Inspektsioon kontrollib enne nimetatud

isikuandmete töötlemise algust selles paragrahvis sätestatud tingimuste täitmist, välja arvatud

juhul, kui poliitika kujundamiseks tehtava uuringu eesmärgid ja isikuandmete töötlemise

ulatus tulenevad õigusaktist.

2. IKS § 6 lõikes 3 on nimetatud tingimused, mida tuleb hinnata enne, kui hakatakse uuringus

andmesubjekti nõusolekuta tema isikuandmeid tuvastamist võimaldaval kujul töötlema. Üheks

tingimuseks on, et andmetöötluse eesmärgid ei ole saavutatavad peale tuvastamist

võimaldavate andmete eemaldamist. Inspektsioon nõustub, et pärast isikute tuvastamist

võimaldatavate andmete eemaldamist oleks andmetöötluse eesmärkide saavutamine

ebamõistlikult raske. Lisaks on taotluse esitajad hinnanud ja välja toonud ülekaaluka avaliku

huvi.

3. Taotluse esitajad on kinnitanud, et töödeldavate isikuandmete põhjal ei muudeta isikute

kohustuste mahtu ega kahjustata muul viisil ülemääraselt andmesubjektide õigusi.

Andmekaitse Inspektsioon leiab, et taotlejad peavad arvestama alljärgnevalt punktis 5 toodud

nõuetega, vastasel juhul AKI ei nõustu, et andmesubjekti õigusi ülemääraselt ei kahjustata.

4. Isikuandmete kaitse üldmääruse1 (IKÜM) art 5 lõike 2 kohaselt vastutab isikuandmete

töötlemise õiguspärasuse eest ja peab olema võimeline selle täitmist tõendama isikuandmete

vastutav töötleja. Käesolevas uuringus toimuva isikuandmete töötlemise puhul on taotluse

punkti 2.1.1. kohaselt kaasvastutavateks töötlejateks Sotsiaalministeerium ja

Kliimaministeerium.

5. Andmekaitse Inspektsioon hoiatab, et kavandatavad isikuandmete töötlemise toimingud,

sh andmesubjektide nõuetekohase teavitamise ja eelkõige küsitlusuuringus osalejalt

isikuandmete töötlemiseks nõusoleku küsimisel piisava ja korrektse andmetöötlust

puudutava teabe andmata jätmine, võib tõenäoliselt rikkuda isikuandmete kaitse

üldmääruse sätteid, sh IKÜM art 5 lg 1 punktis a sätestatud seaduslikkuse ja

läbipaistvuse põhimõtteid, kui isikuandmete töötlemiseks andmesubjektilt võetud

nõusolek ei vasta IKÜM tingimustele ja/või ei ole tagatud andmesubjektile IKÜM-is ette

nähtud teabe andmine. Andmetöötluse õiguspärasuse tagamiseks peab isikuandmete vastutav töötleja isikuandmete

töötlemisel arvestama järgnevat:

5.1. IKÜM art 5 lõikes 1 sätestatud läbipaistvuse põhimõtte järgimine.

1 Euroopa Parlamendi ja nõukogu määrus (EL) 2016/679, 27. aprill 2016, füüsiliste isikute kaitse kohta isikuandmete

töötlemisel ja selliste andmete vaba liikumise ning direktiivi 95/46/EÜ kehtetuks tunnistamise kohta

3 (6)

5.1.1. IKÜM üheks oluliseks põhimõtteks on läbipaistvuse põhimõte. Läbipaistvuse tagamiseks

tuleb andmesubjekte isikuandmete töötlemisest teavitada vastavalt IKÜM artiklitele 12–

14 konkreetselt selles uuringus toimuvast andmetöötlusest.

5.1.2. Taotlusesse lisatud BIG HEART andmebaasi koduleht ega uuringu kirjeldus ETIS

andmebaasis ei kajasta IKÜM artiklites 13 ja 14 sätestatud teavet.

5.1.3. Läbipaistvuse tagamiseks tuleb andesubjekti teavitada tema isikuandmete töötlemisest.

Andmekaitse Inspektsioon osundas juba 26.07.2026 kirjas nr 2.2.-1/26/48-2 puuduste

kõrvaldamiseks, et IKÜM artiklite 12-14 kohaselt tuleb andmesubjekte nende

isikuandmete töötlemisest teavitada ning selgitas ka teavitamise nõudeid. Taotlejad

täiendasid taotluse punkti 7.1. teabega, et BIG-HEART kodulehel on olemas info selle

kohta, et BIG-HEART andmeid kasutatakse ka antud uuringu jaoks ja lisatud on link

uuringu kirjeldusele.

5.1.4. AKI selgitab veel kord, et isikuandmete töötlemisel riivatakse inimese põhiõigust eraelu

kaitsele. Terviseandmed, kui eriliiki isikuandmed kuuluvad IKÜM kohaselt tugevdatud

kaitse kohaldamisalasse2. Üldmäärus küll kehtestab ka andmesubjektide teavitamata

jätmise alused, kuid neid saab rakendada pigem erandlikel asjaoludel. Antud uuringu

taotluses ei nähtu selliseid erandlikke asjaolusid, mis takistavad isikute teavitamist.

5.1.5. Taotluses kirjeldatud notseeboefekti risk ei ole teavitamata jätmiseks asjakohane, kuivõrd

uuringus kasutatakse juba kogutud andmeid, mida tulevikus tekkida võiv risk ei saa

mõjutada. Isegi, kui notseebo riski jaatada, mistõttu võiks teavitamise kohustus muuta

isikuandmete töötlemise eesmärgi saavutamise võimatuks või häiriks seda suurel määral,

siis näeb IKÜM art 14 lg 5 punkt b ette kohustuse teha teave avalikult kättesaadavaks.

Teavitada on võimalik läbi (sotsiaal)meedia, ministeeriumi vm asutuse kodulehe kaudu

vms viisil.

5.1.6. Isikuandmete vastutava töötleja kohustus on konkreetses uuringus toimuva isikuandmete

töötlemise kohta teabe andmine vastavalt IKÜM artiklites 12-14 sätestatud tingimustele.

5.2. IKÜM art 5 lõikes 1 sätestatud seaduslikkuse põhimõtte järgimine.

5.2.1. Täiendavalt juhib Andmekaitse Inspektsioon taotlejate tähelepanu uuringus isikuandmete

töötlemise tingimustele osas, mis toimub andmesubjekti nõusoleku alusel. Igasugune

isikuandmete töötlemine peab olema seaduslik, st andmetöötluseks peab olema õiguslik

alus. IKÜM art 6 lg 1 punkti a ja art 9 lg 2 punkti a kohaselt saab üheks õiguslikuks aluseks

olla andmesubjekti nõusolek tema isikuandmete, sh eriliiki isikuandmete töötlemiseks.

5.2.2. Andmekaitse Inspektsioonile on esitatud taotlus uuringus „Tuuleparkide akustilise mõju

uurimine: mõõtmine ja modelleerimine ning registripõhine epidemioloogiline

terviseriskide uuring“ isikuandmete töötlemiseks. Nimetatud uuring koosneb registritest

pärinevatest andmetest (BIG-HEART andmed ja keskkonna andmed) ning

ankeetküsitlusega kogutavatest andmetest. Sealjuures toimub ankeetküsitlusele vastamine

ja sellega seotud isikuandmete töötlemine andmesubjekti nõusoleku alusel. Taotlusele

lisatud küsitluses osalemiseks saadetav kiri ega küsitlusankeet ei sisalda teavet, mis on

minimaalselt nõutud andmesubjekti teadliku otsuse tegemiseks. Küsitlusuuringu nimetus

on „Elukeskkond ja tervis“ ning uuringu läbiviijana on välja toodud Tartu Ülikool.

Küsitlusuuringu info ei viita ühelgi viisil seosele käesolevale tuuleparkide uuringule.

5.2.3. Isikuandmete kaitse üldmääruse kohaselt võib vastutav töötleja tugineda isikuandmete

2 EL Kohtu 04.10.2024 otsus C-21/23, p 82

4 (6)

töötlemisel andmesubjekti nõusolekule üksnes juhul, kui nõusolek vastab kõigile

kehtivatele materiaalsetele ja vormilistele tingimustele. IKÜM artikli 4 punktis 11 on

nõusolek määratletud kui „vabatahtlik, konkreetne, teadlik ja ühemõtteline tahteavaldus,

millega andmesubjekt kas avalduse vormis või selge nõusolekut väljendava tegevusega

nõustub tema kohta käivate isikuandmete töötlemisega“3.

5.2.4. Vabatahtlikkus tähendab andmesubjekti jaoks tõeliselt vaba valikut ja kontrolli selle üle,

kas nõustuda oma isikuandmete töötlemisega või mitte ning keeldumisel ei ole

andmesubjektile kahjulikke tagajärgi. See tähendab muu hulgas seda, et avaliku sektori

asutus ei täida sellist avalikes huvides olevat ülesannet, mille käigus tehakse isiku suhtes

üksikotsuseid, nõusoleku andmine ei ole seotud teatud tingimustega nõustumisega,

nõusoleku andmisest saab keelduda või nõusoleku tagasi võtta, ilma et sellega kaasneks

kahjulikke tagajärgi (nt ka pettus, heidutamine, sundimine või märkimisväärse kahju

kannatamine nõusoleku andmata jätmise korral).

5.2.5. Teine kehtiva nõusoleku element on konkreetsuse nõue. IKÜM art 6 lõike 1 punkti a

kohaselt peab andmesubjekti nõusolek olema antud „ühel või mitmel konkreetsel

eesmärgil“ ning et andmesubjektil on neist igaühe puhul valikuvõimalus.

5.2.6. Konkreetsuse nõude täitmiseks peab vastutav töötleja:

 sõnastama täpselt töötlemise eesmärgi, vältimaks funktsioonide laienemist;

 tagama nõusolekutaotluse üksikasjalikkuse;

 eraldama andmete töötlemiseks nõusoleku saamisega seotud teabe selgelt muust

teabest.

5.2.7. IKÜM põhjenduse 33 järgi võimaldatakse teadusuuringute kontekstis nõusoleku

konkreetsuse ja üksikasjalikkuse osas teatavat paindlikkust, kuid sellega ei loobuta

kohustustest, mis on seotud konkreetse nõusoleku nõudega. See tähendab, et

teadusprojektis võib kasutada isikuandmeid nõusolekule tuginedes vaid juhul, kui projektil

on hästi kirjeldatud eesmärk. Kui teadusprojekti raames toimuva andmetöötluse eesmärke

ei ole võimalik kohe alguses kindlaks määrata, nähakse põhjendusega 33 ette erand, mille

kohaselt eesmärki võib kirjeldada üldisemalt. Sel juhul tuleb nõusolek saada uuringu

edenedes konkreetsete etappide kohta enne nende algust.

5.2.8. Andmesubjekti nõusolek peab olema teadlik. Teabe andmine andmesubjektile enne

nõusoleku saamist on oluline, et võimaldada tal teha teadlik otsus, aru saada sellest, millega

ta nõustub, ja näiteks kasutada oma õigust nõusolek tagasi võtta.

5.2.9. Et nõusolek oleks teadlik, tuleb andmesubjekti teavitada teatavatest valiku tegemisel

olulistest elementidest ning esitada minimaalselt järgmine teave:

 vastutava töötleja andmed;

 iga sellise töötlemistoimingu eesmärk, mille jaoks nõusolekut küsitakse;

 milliseid andmeid kogutakse ja kasutatakse;

 nõusoleku tagasivõtmise õiguse olemasolu;

 vajaduse korral teave andmete kasutamise kohta automatiseeritud otsuste tegemisel;

 andmete vastuvõtjad, kui taotletavale nõusolekule kavatseb tugineda mitu vastutavat

töötlejat või kui andmed kavatsetakse edastada teistele vastutavatele töötlejatele või kui

neid kavatsevad töödelda teised vastutavad töötlejad, kes soovivad tugineda algsele

nõusolekule.

3 Vt täpsemalt Euroopa Andmekaitsenõukogu Suunised 05/2020 määruse (EL) 2016/679 kohase nõusoleku kohta

Versioon 1.1 Vastu võetud 4. mail 2020

5 (6)

5.2.10. Sõltuvalt asjaoludest ja juhtumi kontekstist võib vaja minna rohkem teavet, et võimaldada

andmesubjektil asjaomasest töötlemistoimingust tõepoolest aru saada.

5.2.11. Andmekaitse Inspektsioon rõhutab, et teavitamine ei tohi olla varjatud,

mitmetähenduslik ega koormatud liigsete tingimustega. Kui vastutav töötleja ei taga

teavet, muutub andmesubjekti poolne kontroll näilikuks ja nõusolek ei ole töötlemise

alusena kehtiv. Sel juhul isikuandmete töötlemiseks õiguslik alus puudub ja andmeid

töödelda ei tohi.

5.2.12. Nõusolek peab olema ühemõtteline tahteavaldus. Isikuandmete kaitse üldmääruses on

selgelt öeldud, et nõusolekuks on vaja andmesubjekti avaldust või nõusolekut väljendavat

selget tegevust, mis tähendab, et see peab alati olema antud aktiivsete sammude astumise

või kinnituse esitamise teel. Peab olema ilmne, et andmesubjekt on nõustunud konkreetse

töötlemisega.

5.2.13. Täiendav tingimus on kehtestatud IKÜM artiklis 9 sätestatud suuremat kaitset vajavate

isikuandmete eriliikide töötlemise nõusolekule, mis peab olema selgesõnaline.

Nõuetekohase nõusoleku eeltingimus on avaldus või selge nõusolekut väljendav tegevus.

Selgesõnaline viitab nõusoleku väljendamise viisile, st andmesubjekt peab esitama

sõnaselge avalduse nõusoleku kohta, soovitavalt kirjalikult. Teadusuuringutes nõusoleku

alusel eriliiki isikuandmete töötlemisel tõlgendatakse põhjendusega 33 ette nähtud

paindlikku lähenemisviisi rangemalt ja rakendatakse tugevamat kontrolli.

5.2.14. Täiendavad nõuded kehtivale nõusolekule hõlmavad vastutava töötleja kohustust selle

tõendamiseks IKÜM art 7 lõike 1 kohaselt ning isiku õigus nõusoleku tagasivõtmiseks.

IKÜM artikli 7 lõike 3 järgi peab vastutav töötleja tagama, et andmesubjekt saab nõusoleku

igal ajal tagasi võtta sama lihtsalt kui ta selle andis. Nõusoleku tagasivõtmise korral jäävad

seaduslikuks kõik töötlemistoimingud, mis põhinesid nõusolekul ja toimusid enne

nõusoleku tagasivõtmist. Õigusliku aluse puudumisel peab vastutav töötleja andmetöötluse

lõpetama.

5.2.15. Juhul kui andmesubjekt võtab nõusoleku tagasi ja vastutav töötleja soovib jätkata

isikuandmete töötlemist mõnel muul õiguslikul alusel, ei saa muule õiguslikule alusele

vaikimisi üle minna. Teadusuuringute puhul sellest nõudest erandit ei tehta ning

tagasivõtmise taotluse saamisel peab vastutav töötleja isikuandmed isikuandmete

töötlemise lõpetama.

5.2.16. Kokkuvõttes peab taotlejatel uuringus isikuandmete töötlemiseks olema õiguslik alus. Kui

õiguslikuks aluseks on andmesubjekti nõusolek, siis tuleb tagada nõusoleku kehtivus.

Vastasel korral isikuandmete töötlemiseks õiguslik alus puudub ja andmetöötlus ei ole

lubatud. Nõusoleku kehtivuseks tuleb andmesubjektile anda kogu oluline teave, sh kes

on isikuandmete vastutav töötleja, millisel eesmärgil andmeid töödeldakse, kui kaua

töödeldakse, milliseid andmeid töödeldakse, kellele edastatakse jne.

6. Andmekaitse Inspektsioonil on õigus teostada igal ajal ette teatamata kontrolli või algatada

järelevalvemenetlus. AKI-l on õigus isikuandmete kaitse nõuete rikkumisel teha

andmetöötlejale ettekirjutus andmetöötluse peatamiseks ja nõuetega kooskõlla viimiseks.

7. Inspektsioon on käesoleva uuringu kooskõlastamisel arvestanud Eesti Teadusagentuuri

teaduseetika komitee 01.06.2026 otsusega TEET227.

8. Andmekaitse Inspektsiooni kooskõlastus isikuandmete töötlemiseks poliitika kujundamise

uuringus kehtib tingimustel, mis on toodud 30.07.2026inspektsioonile esitatud täiendatud

6 (6)

taotluses ja selle lisades ning käesolevas otsuses.

9. Kui uuringu taotluses esitatud tingimused muutuvad, tuleb sellest inspektsiooni teavitada.

Lugupidamisega

(allkirjastatud digitaalselt)

Anu Suviste

jurist

peadirektori volitusel

Lisad:

1. Taotlus isikuandmete töötlemiseks teadusuuringus

2. Uurimistöö avaldus kooskõlastuse saamiseks Tartu Ülikooli inimuuringute eetika komiteelt