Στην εποχή του ψηφιακού μετασχηματισμού, οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μετατοπίζουν γρήγορα τις δραστηριότητές τους σε ψηφιακές πλατφόρμες. Αν και αυτό φέρνει αποτελεσματικότητα και βελτιστοποιημένες διαδικασίες, εγείρει επίσης κρίσιμες ανησυχίες σχετικά με την ασφάλεια των ευαίσθητων δεδομένων ασθενών.
Οι παραδοσιακές μέθοδοι προστασίας δεδομένων δεν είναι πλέον επαρκείς. Καθώς αυτά τα ψηφιακά αποθετήρια γεμίζουν με εμπιστευτικές πληροφορίες, απαιτούνται ισχυρές λύσεις. Αυτό είναι όπου η αποταυτοποίηση δεδομένων παίζει μεγάλο ρόλο. Αυτή η αναδυόμενη τεχνική είναι μια κρίσιμη στρατηγική για τη διαφύλαξη του απορρήτου χωρίς να παρεμποδίζεται η δυνατότητα ανάλυσης και έρευνας δεδομένων.
Σε αυτό το ιστολόγιο, θα μιλήσουμε λεπτομερώς για την αποταυτοποίηση δεδομένων. Θα διερευνήσουμε γιατί μπορεί να είναι η ασπίδα που βοηθά στην προστασία σημαντικών δεδομένων.
Τι είναι η αποαναγνώριση δεδομένων;
Αποαναγνώριση δεδομένων είναι μια τεχνική που αφαιρεί ή αλλάζει προσωπικές πληροφορίες από ένα σύνολο δεδομένων. Αυτό καθιστά δύσκολη τη σύνδεση δεδομένων με συγκεκριμένα άτομα. Στόχος είναι η προστασία της ιδιωτικής ζωής του ατόμου. Ταυτόχρονα, τα δεδομένα παραμένουν χρήσιμα για έρευνα ή ανάλυση.
Για παράδειγμα, ένα νοσοκομείο μπορεί να αποπροσδιορίσει τα αρχεία ασθενών πριν χρησιμοποιήσει τα δεδομένα για ιατρική έρευνα. Αυτό διασφαλίζει το απόρρητο των ασθενών, ενώ εξακολουθεί να επιτρέπει πολύτιμες πληροφορίες.
Μερικές από τις περιπτώσεις χρήσης της αποαναγνώρισης δεδομένων περιλαμβάνουν:
- Κλινική έρευνα: Τα μη αναγνωρισμένα δεδομένα επιτρέπουν την ηθική και ασφαλή μελέτη των αποτελεσμάτων των ασθενών, της αποτελεσματικότητας των φαρμάκων και των πρωτοκόλλων θεραπείας χωρίς να παραβιάζεται το απόρρητο των ασθενών.
- Ανάλυση Δημόσιας Υγείας: Τα μη αναγνωρισμένα αρχεία ασθενών μπορούν να συγκεντρωθούν για να αναλυθούν οι τάσεις της υγείας, να παρακολουθηθούν τα κρούσματα ασθενειών και να διαμορφωθούν πολιτικές δημόσιας υγείας.
- Ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (EHRs): Η αποταυτοποίηση προστατεύει το απόρρητο των ασθενών όταν μοιράζονται τα ΗΜΥ για έρευνα ή αξιολόγηση ποιότητας. Διασφαλίζει τη συμμόρφωση με κανονισμούς όπως το HIPAA διατηρώντας παράλληλα τη χρησιμότητα των δεδομένων.
- Κοινή χρήση δεδομένων: Διευκολύνει την ανταλλαγή δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης μεταξύ νοσοκομείων, ερευνητικών ιδρυμάτων και κυβερνητικών φορέων, επιτρέποντας τη συνεργατική έρευνα και τη χάραξη πολιτικής.
- Μοντέλα Μηχανικής Μάθησης: Χρησιμοποιεί μη αναγνωρισμένα δεδομένα για την εκπαίδευση αλγορίθμων για προγνωστικές αναλύσεις υγειονομικής περίθαλψης που οδηγεί σε βελτιωμένα διαγνωστικά και θεραπείες.
- Μάρκετινγκ υγειονομικής περίθαλψης: Επιτρέπει στους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να αναλύσουν τη χρήση των υπηρεσιών και την ικανοποίηση των ασθενών. Αυτό βοηθά στις στρατηγικές μάρκετινγκ χωρίς να διακινδυνεύει το απόρρητο των ασθενών.
- Αξιολόγηση Κινδύνου: Επιτρέπει στις ασφαλιστικές εταιρείες να αξιολογούν τους παράγοντες κινδύνου και την τιμολόγηση των συμβολαίων χρησιμοποιώντας μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς ατομική αναγνώριση.
Πώς λειτουργεί η αποαναγνώριση δεδομένων;
Η κατανόηση της αποταυτοποίησης ξεκινά με τη διάκριση μεταξύ δύο τύπων αναγνωριστικών: κατευθύνει και έμμεσος.
- Τα άμεσα αναγνωριστικά, όπως ονόματα, διευθύνσεις ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και αριθμοί κοινωνικής ασφάλισης, μπορούν αναμφισβήτητα να παραπέμπουν σε ένα άτομο.
- Τα έμμεσα αναγνωριστικά, συμπεριλαμβανομένων δημογραφικών ή κοινωνικοοικονομικών πληροφοριών, μπορεί να προσδιορίσουν κάποιον όταν συνδυάζονται, αλλά είναι πολύτιμα για ανάλυση.
Πρέπει να καταλάβετε ποια αναγνωριστικά θέλετε να αποπροσδιορίσετε. Η προσέγγιση για την ασφάλεια των δεδομένων ποικίλλει ανάλογα με τον τύπο του αναγνωριστικού. Υπάρχουν πολλές μέθοδοι για την αποαναγνώριση δεδομένων, καθεμία κατάλληλη για διαφορετικά σενάρια:
- Διαφορικό απόρρητο: Αναλύει μοτίβα δεδομένων χωρίς να εκθέτει αναγνωρίσιμες πληροφορίες.
- Ψευδωνυμοποίηση: Αντικαθιστά τα αναγνωριστικά με μοναδικά, προσωρινά αναγνωριστικά ή κωδικούς.
- Κ-ανωνυμία: Διασφαλίζει ότι το σύνολο δεδομένων έχει τουλάχιστον άτομα "K" που μοιράζονται το ίδιο σύνολο τιμών οιονεί αναγνωριστικών.
- Παράλειψη: Αφαιρεί ονόματα και άλλα άμεσα αναγνωριστικά από σύνολα δεδομένων.
- Σύνταξη: Διαγράφει ή καλύπτει τα αναγνωριστικά σε όλες τις εγγραφές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων εικόνων ή ήχου, χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η εικονοστοιχεία.
- Γενίκευση: Αντικαθιστά τα ακριβή δεδομένα με ευρύτερες κατηγορίες, όπως η αλλαγή των ακριβών ημερομηνιών γέννησης μόνο σε μήνα και έτος.
- Κατάπνιξη: Διαγράφει ή αντικαθιστά συγκεκριμένα σημεία δεδομένων με γενικευμένες πληροφορίες.
- Hashing: Κρυπτογραφεί τα αναγνωριστικά μη αναστρέψιμα, εξαλείφοντας τη δυνατότητα αποκρυπτογράφησης.
- Ανταλλαγή: Ανταλλάσσει σημεία δεδομένων μεταξύ ατόμων, όπως η ανταλλαγή μισθών, για τη διατήρηση της συνολικής ακεραιότητας των δεδομένων.
- Μικρο-συσσωμάτωση: Ομαδοποιεί παρόμοιες αριθμητικές τιμές και τις αναπαριστά με τον μέσο όρο της ομάδας.
- Προσθήκη θορύβου: Εισάγει νέα δεδομένα με μέσο όρο μηδέν και θετική απόκλιση στα αρχικά δεδομένα.
Αυτές οι τεχνικές προσφέρουν τρόπους προστασίας του ατομικού απορρήτου, διατηρώντας παράλληλα τη χρησιμότητα των δεδομένων για ανάλυση. Η επιλογή της μεθόδου εξαρτάται από την ισορροπία μεταξύ της χρησιμότητας δεδομένων και των απαιτήσεων απορρήτου.
Μέθοδοι Αποαναγνώρισης Δεδομένων
Η αποταυτοποίηση δεδομένων είναι κρίσιμης σημασίας στην υγειονομική περίθαλψη, ειδικά όταν συμμορφώνεστε με κανονισμούς όπως ο Κανόνας απορρήτου HIPAA. Αυτός ο κανόνας χρησιμοποιεί δύο κύριες μεθόδους για την απο-ταυτοποίηση προστατευμένων πληροφοριών υγείας (PHI): Προσδιορισμός ειδικού και Ασφαλής Λιμένας.
Αποφασιστικότητα εμπειρογνωμόνων
Η μέθοδος προσδιορισμού εμπειρογνωμόνων βασίζεται σε στατιστικές και επιστημονικές αρχές. Ένα ειδικευμένο άτομο με επαρκείς γνώσεις και εμπειρία εφαρμόζει αυτές τις αρχές για να αξιολογήσει τον κίνδυνο επαναπροσδιορισμού.
Η αποφασιστικότητα των ειδικών διασφαλίζει έναν πολύ χαμηλό κίνδυνο να χρησιμοποιήσει κάποιος τις πληροφορίες για να ταυτοποιήσει άτομα, μόνο του ή σε συνδυασμό με άλλα διαθέσιμα δεδομένα. Αυτός ο ειδικός πρέπει επίσης να τεκμηριώσει τη μεθοδολογία και τα αποτελέσματα. Υποστηρίζει το συμπέρασμα ότι υπάρχει ελάχιστος κίνδυνος επαναπροσδιορισμού. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει ευελιξία, αλλά απαιτεί εξειδικευμένη τεχνογνωσία για την επικύρωση της διαδικασίας αποταυτοποίησης.
Η Μέθοδος Ασφαλούς Λιμένα
Η μέθοδος ασφαλούς λιμένα παρέχει μια λίστα ελέγχου με 18 συγκεκριμένα αναγνωριστικά που πρέπει να αφαιρεθούν από τα δεδομένα. Αυτή η περιεκτική λίστα καλύπτει ονόματα, γεωγραφικά δεδομένα μικρότερα από μια πολιτεία, στοιχεία ημερομηνιών που σχετίζονται με άτομα και διάφορους τύπους αριθμών όπως αριθμούς τηλεφώνου, φαξ, κοινωνικής ασφάλισης και ιατρικών αρχείων. Στη λίστα περιλαμβάνονται και άλλα αναγνωριστικά, όπως διευθύνσεις email, διευθύνσεις IP και φωτογραφίες σε όλο το πρόσωπο.
Αυτή η μέθοδος προσφέρει μια πιο απλή, τυποποιημένη προσέγγιση, αλλά μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια δεδομένων που περιορίζει τη χρησιμότητα των δεδομένων για ορισμένους σκοπούς.
Αφού εφαρμόσετε οποιαδήποτε από αυτές τις μεθόδους, μπορείτε να θεωρήσετε ότι τα δεδομένα έχουν απορριφθεί και δεν υπόκεινται πλέον στον Κανόνα απορρήτου της HIPAA. Τούτου λεχθέντος, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι η αποταυτοποίηση έρχεται με συμβιβασμούς. Οδηγεί σε απώλεια πληροφοριών που θα μπορούσε να μειώσει τη χρησιμότητα των δεδομένων σε συγκεκριμένα περιβάλλοντα.
Η επιλογή μεταξύ αυτών των μεθόδων θα εξαρτηθεί από τις ειδικές ανάγκες του οργανισμού σας, τη διαθέσιμη τεχνογνωσία και την προβλεπόμενη χρήση των αποπροσδιορισμένων δεδομένων.
Γιατί είναι σημαντική η αποταυτοποίηση;
Η αποταυτοποίηση είναι ζωτικής σημασίας για διάφορους λόγους. Μπορεί να εξισορροπήσει την ανάγκη για απόρρητο με τη χρησιμότητα των δεδομένων. Ρίξτε μια ματιά στο γιατί:
- Προστασία Προσωπικών Δεδομένων: Προστατεύει το απόρρητο των ατόμων αφαιρώντας ή καλύπτοντας τα προσωπικά αναγνωριστικά. Με αυτόν τον τρόπο, τα προσωπικά στοιχεία παραμένουν εμπιστευτικά.
- Συμμόρφωση με τους κανονισμούς: Η κατάργηση ταυτότητας βοηθά τους οργανισμούς να συμμορφώνονται με τους νόμους και τους κανονισμούς περί απορρήτου όπως η HIPAA στις ΗΠΑ, ο GDPR στην Ευρώπη και άλλοι σε όλο τον κόσμο. Αυτοί οι κανονισμοί επιβάλλουν την προστασία των προσωπικών δεδομένων και η αφαίρεση ταυτότητας αποτελεί βασική στρατηγική για την εκπλήρωση αυτών των απαιτήσεων.
- Ενεργοποιεί την ανάλυση δεδομένων: Ανωνυμοποιώντας δεδομένα, οι οργανισμοί μπορούν να αναλύουν και να μοιράζονται πληροφορίες χωρίς να διακυβεύεται το ατομικό απόρρητο. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, όπου η ανάλυση δεδομένων ασθενών μπορεί να οδηγήσει σε καινοτομίες στη θεραπεία και την κατανόηση των ασθενειών.
- Προωθεί την Καινοτομία: Τα αποπροσδιορισμένα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην έρευνα και την ανάπτυξη. Επιτρέπει την καινοτομία χωρίς να διακινδυνεύει το προσωπικό απόρρητο. Για παράδειγμα, οι ερευνητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν μη αναγνωρισμένα αρχεία υγείας για να μελετήσουν τα πρότυπα ασθενειών και να αναπτύξουν νέες θεραπείες.
- Διαχείριση Κινδύνων: Μειώνει τον κίνδυνο που σχετίζεται με παραβιάσεις δεδομένων. Εάν τα δεδομένα αποπροσδιορίζονται, οι πληροφορίες που εκτίθενται είναι λιγότερο πιθανό να βλάψουν άτομα. Μειώνει τις ηθικές και οικονομικές επιπτώσεις μιας παραβίασης δεδομένων.
- Δημόσια εμπιστοσύνη: Ο σωστός αποπροσδιορισμός των δεδομένων βοηθά στη διατήρηση της εμπιστοσύνης του κοινού στον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί χειρίζονται τις προσωπικές πληροφορίες. Αυτή η εμπιστοσύνη είναι ζωτικής σημασίας για τη συλλογή δεδομένων που είναι απαραίτητα για έρευνα και ανάλυση.
- Παγκόσμια Συνεργασία: Μπορείτε εύκολα να μοιράζεστε διασυνοριακά δεδομένα που δεν έχουν ταυτοποιηθεί για παγκόσμιες ερευνητικές συνεργασίες. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε τομείς όπως η παγκόσμια υγεία, όπου η κοινή χρήση δεδομένων μπορεί να επιταχύνει την απόκριση σε κρίσεις δημόσιας υγείας.
De-Identification vs Sanitization, Anonymization και Tokenization
Η εξυγίανση, η ανωνυμοποίηση και η δημιουργία διακριτικών είναι διαφορετικές τεχνικές απορρήτου δεδομένων που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εκτός από την αποταυτοποίηση δεδομένων. Για να σας βοηθήσουμε να κατανοήσετε τις διακρίσεις μεταξύ της αποταυτοποίησης δεδομένων και άλλων τεχνικών απορρήτου δεδομένων, ας εξερευνήσουμε την εξυγίανση δεδομένων, την ανωνυμοποίηση και τη δημιουργία διακριτικών:
| Τεχνική | Περιγραφή | Χρήση περιπτώσεων |
| Απολύμανση | Περιλαμβάνει τον εντοπισμό, τη διόρθωση ή την αφαίρεση προσωπικών ή ευαίσθητων δεδομένων για την αποτροπή μη εξουσιοδοτημένης ταυτοποίησης. Συχνά χρησιμοποιείται για τη διαγραφή ή τη μεταφορά δεδομένων, όπως κατά την ανακύκλωση εξοπλισμού εταιρείας. | Διαγραφή ή μεταφορά δεδομένων |
| Ανωνυμοποίηση | Αφαιρεί ή αλλάζει ευαίσθητα δεδομένα με ρεαλιστικές, ψεύτικες τιμές. Αυτή η διαδικασία διασφαλίζει ότι το σύνολο δεδομένων δεν μπορεί να αποκωδικοποιηθεί ή να δημιουργηθεί αντίστροφη μηχανική. Χρησιμοποιεί ανακάτεμα λέξεων ή κρυπτογράφηση. Στοχεύει άμεσα αναγνωριστικά για να διατηρήσει τη χρηστικότητα και τον ρεαλισμό των δεδομένων. | Προστασία άμεσων αναγνωριστικών |
| Τεκμηρίωση | Αντικαθιστά τις προσωπικές πληροφορίες με τυχαία διακριτικά, τα οποία μπορεί να δημιουργηθούν από μονόδρομες λειτουργίες όπως κατακερματισμοί. Αν και τα token συνδέονται με τα αρχικά δεδομένα σε ένα ασφαλές θησαυροφυλάκιο κουπονιών, δεν έχουν άμεση μαθηματική σχέση. Κάνει αδύνατη την αντίστροφη μηχανική χωρίς πρόσβαση στο θησαυροφυλάκιο. | Ασφαλής χειρισμός δεδομένων με δυνατότητα αναστρεψιμότητας |
Αυτές οι μεθοδολογίες χρησιμεύουν η καθεμία για τη βελτίωση του απορρήτου των δεδομένων σε διαφορετικά περιβάλλοντα.
- Η απολύμανση προετοιμάζει δεδομένα για ασφαλή διαγραφή ή μεταφορά, έτσι ώστε να μην μένουν πίσω ευαίσθητες πληροφορίες.
- Η ανωνυμοποίηση μεταβάλλει μόνιμα τα δεδομένα για να αποτρέψει την ταυτοποίηση ατόμων. Αυτό το καθιστά κατάλληλο για δημόσια κοινή χρήση ή ανάλυση όπου ανησυχεί το απόρρητο.
- Το tokenization προσφέρει μια ισορροπία. Προστατεύει δεδομένα κατά τις συναλλαγές ή την αποθήκευση, με δυνατότητα πρόσβασης στις αρχικές πληροφορίες υπό ασφαλείς συνθήκες.
Τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα των μη αναγνωρισμένων δεδομένων
Έχουμε αποαναγνώριση δεδομένων λόγω των πλεονεκτημάτων που παρέχει. Λοιπόν, ας μιλήσουμε για τα πλεονεκτήματα από τη χρήση μη αναγνωρισμένων δεδομένων:
Πλεονεκτήματα των Δεδομένων που δεν ταυτοποιούνται
Προστατεύει το απόρρητο
Τα μη αναγνωρισμένα δεδομένα προστατεύουν το ατομικό απόρρητο καταργώντας τα προσωπικά αναγνωριστικά. Αυτό διασφαλίζει ότι τα προσωπικά στοιχεία παραμένουν ιδιωτικά, ακόμη και όταν χρησιμοποιούνται για έρευνα.
Υποστηρίζει την έρευνα στον τομέα της υγείας
Επιτρέπει στους ερευνητές να έχουν πρόσβαση σε πολύτιμες πληροφορίες ασθενών χωρίς να διακυβεύεται το απόρρητο. Αυτό υποστηρίζει τις εξελίξεις στην υγειονομική περίθαλψη και βελτιώνει τη φροντίδα των ασθενών.
Βελτιώνει την κοινή χρήση δεδομένων
Οι οργανισμοί μπορούν να μοιράζονται μη αναγνωρισμένα δεδομένα. Καταστρέφει σιλό και προωθεί τη συνεργασία. Αυτή η κοινή χρήση είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη καλύτερων λύσεων υγειονομικής περίθαλψης.
Διευκολύνει τις προειδοποιήσεις για τη δημόσια υγεία
Οι ερευνητές μπορούν να εκδίδουν προειδοποιήσεις για τη δημόσια υγεία με βάση δεδομένα που δεν έχουν ταυτοποιηθεί. Το κάνουν αυτό χωρίς να αποκαλύπτουν προστατευμένες πληροφορίες υγείας, διατηρώντας έτσι το απόρρητο.
Προωθεί την ιατρική πρόοδο
Η αποταυτοποίηση επιτρέπει τη χρήση δεδομένων για έρευνα που οδηγεί σε βελτιώσεις στην υγειονομική περίθαλψη. Υποστηρίζει συνεργασίες καινοτομίας και την ανάπτυξη νέων ιατρικών θεραπειών.
Μειονεκτήματα των Αποταυτοποιημένων Δεδομένων
Ενώ η αποταυτοποίηση δεδομένων επιτρέπει στους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να μοιράζονται πληροφορίες για έρευνα και ανάπτυξη, δεν είναι χωρίς προκλήσεις.
Δυνατότητα επαναπροσδιορισμού
Παρά την αποταυτοποίηση, οι κίνδυνοι επαναπροσδιορισμού των ασθενών παραμένουν. Τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και οι συνδεδεμένες συσκευές μπορούν ενδεχομένως να αποκαλύψουν την ταυτότητα των ασθενών.
Προκλήσεις με την τεχνητή νοημοσύνη και την τεχνολογία
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επαναπροσδιορίσει άτομα από δεδομένα που δεν έχουν ταυτοποιηθεί. Αμφισβητεί τις υπάρχουσες προστασίες απορρήτου. Αυτό απαιτεί επανεξέταση των μέτρων απορρήτου στην εποχή της μηχανικής μάθησης.
Σύνθετες σχέσεις δεδομένων
Τα πρωτόκολλα αποαναγνώρισης πρέπει να λαμβάνουν υπόψη πολύπλοκες σχέσεις δεδομένων. Ορισμένοι συνδυασμοί δεδομένων ενδέχεται να επιτρέπουν την εκ νέου αναγνώριση ατόμων.
Μέτρα Προστασίας Απορρήτου
Απαιτούνται προηγμένες τεχνολογίες ενίσχυσης του απορρήτου για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα παραμένουν μη αναγνωρισμένα. Αυτό περιλαμβάνει αλγοριθμικά, αρχιτεκτονικά και επαυξητικά PET, τα οποία προσθέτουν πολυπλοκότητα στη διαδικασία αποταυτοποίησης.
Πρέπει να αντιμετωπίσετε αυτά τα μειονεκτήματα και να αξιοποιήσετε τα οφέλη για να μοιράζεστε τα δεδομένα των ασθενών με υπευθυνότητα. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να συνεισφέρετε στις ιατρικές εξελίξεις διασφαλίζοντας παράλληλα το απόρρητο των ασθενών και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.
Διαφορά μεταξύ απόκρυψης δεδομένων και αποαναγνώρισης δεδομένων
Η κάλυψη δεδομένων και η αποταυτοποίηση στοχεύουν στην προστασία ευαίσθητων πληροφοριών, αλλά διαφέρουν ως προς τη μέθοδο και τον σκοπό. Ακολουθεί μια επισκόπηση της κάλυψης δεδομένων:
Η κάλυψη δεδομένων είναι μια τεχνική για την προστασία ευαίσθητων πληροφοριών σε μη παραγωγικά περιβάλλοντα. Αυτή η μέθοδος αντικαθιστά ή αποκρύπτει τα αρχικά δεδομένα με πλαστά ή κωδικοποιημένα δεδομένα, αλλά εξακολουθεί να είναι δομικά παρόμοια με τα αρχικά δεδομένα.
Για παράδειγμα, ένας αριθμός κοινωνικής ασφάλισης όπως "123-45-6789" μπορεί να καλύπτεται ως "XXX-XX-6789". Η ιδέα είναι να προστατευθεί το απόρρητο του υποκειμένου των δεδομένων, επιτρέποντας ταυτόχρονα τη χρήση των δεδομένων για δοκιμαστικούς ή αναλυτικούς σκοπούς.
Τώρα, ας μιλήσουμε για τη διαφορά μεταξύ των δύο αυτών τεχνικών:
| Κριτήρια | Κάλυψη δεδομένων | Απο-ταυτοποίηση δεδομένων |
| Κύριος στόχος | Αποκρύπτει ευαίσθητα δεδομένα, αντικαθιστά με εικονικά δεδομένα | Αφαιρεί όλες τις αναγνωρίσιμες πληροφορίες, μετασχηματίζει έμμεσα αναγνωρίσιμα δεδομένα |
| Πεδία Εφαρμογής | Χρησιμοποιείται συνήθως στα οικονομικά και σε ορισμένα πλαίσια υγειονομικής περίθαλψης | Χρησιμοποιείται ευρέως στην υγειονομική περίθαλψη για έρευνα και ανάλυση |
| Αναγνώριση Ιδιοτήτων | Καλύπτει τα πιο άμεσα προσδιοριστικά χαρακτηριστικά | Καταργεί τόσο άμεσα όσο και έμμεσα αναγνωριστικά |
| Επίπεδο απορρήτου | Δεν παρέχει πλήρη ανωνυμία | Στοχεύει στην πλήρη ανωνυμοποίηση, μη επαναπροσδιορίσιμη ακόμη και με άλλα δεδομένα |
| Απαίτηση συναίνεσης | Ενδέχεται να απαιτείται η ατομική συναίνεση του ασθενούς | Συνήθως δεν απαιτείται η συναίνεση του ασθενούς μετά την αποταυτοποίηση |
| Υπεύθυνος Συμμόρφωσης | Δεν είναι ειδικά προσαρμοσμένο για συμμόρφωση με τους κανονισμούς | Συχνά απαιτείται για συμμόρφωση με κανονισμούς όπως HIPAA και GDPR |
| Χρήση περιπτώσεων | Δοκιμές λογισμικού με περιορισμένο εύρος, έρευνα με μηδενική απώλεια δεδομένων, όπου η συγκατάθεση είναι εύκολη | Κοινή χρήση ηλεκτρονικών αρχείων υγείας, ευρύτερες δοκιμές λογισμικού, συμμόρφωση με κανονισμούς και οποιαδήποτε κατάσταση απαιτεί υψηλή ανωνυμία |
Εάν αναζητάτε ένα ισχυρό επίπεδο ανωνυμίας και είστε εντάξει με τη μετατροπή των δεδομένων για ευρύτερη χρήση, τότε η αποταυτοποίηση δεδομένων είναι η καταλληλότερη επιλογή. Η κάλυψη δεδομένων είναι μια βιώσιμη προσέγγιση για εργασίες που απαιτούν λιγότερο αυστηρά μέτρα απορρήτου και όπου πρέπει να διατηρηθεί η αρχική δομή δεδομένων.
Αποταυτοποίηση στην Ιατρική Απεικόνιση
Η διαδικασία αποταυτοποίησης αφαιρεί αναγνωρίσιμους δείκτες από τις πληροφορίες υγείας για να προστατεύσει το απόρρητο των ασθενών, ενώ επιτρέπει τη χρήση αυτών των δεδομένων για διάφορες ερευνητικές δραστηριότητες. Αυτό περιλαμβάνει μελέτες σχετικά με την αποτελεσματικότητα των θεραπειών, την αξιολόγηση των πολιτικών υγειονομικής περίθαλψης, την έρευνα στις επιστήμες της ζωής και άλλα.
Τα άμεσα αναγνωριστικά, που αναφέρονται επίσης ως Προστατευμένες Πληροφορίες Υγείας (PHI), περιλαμβάνουν μια σειρά από λεπτομέρειες όπως το όνομα, τη διεύθυνση, τα ιατρικά αρχεία και κάθε πληροφορία που αποκαλύπτει την κατάσταση της υγείας του ατόμου, τις υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης που λαμβάνονται ή οικονομικές πληροφορίες που σχετίζονται με την υγεία τους. Αυτό σημαίνει ότι έγγραφα όπως ιατρικά αρχεία, νοσοκομειακά τιμολόγια και αποτελέσματα εργαστηριακών εξετάσεων εμπίπτουν στην κατηγορία PHI.
Η αυξανόμενη ενοποίηση της τεχνολογίας πληροφοριών υγείας δείχνει την ικανότητά της να υποστηρίζει σημαντική έρευνα με τη συγχώνευση εκτεταμένων και πολύπλοκων συνόλων δεδομένων από διάφορες πηγές.
Δεδομένου ότι τεράστιες συλλογές δεδομένων υγείας μπορούν να προωθήσουν την κλινική έρευνα και να προσφέρουν αξία στην ιατρική κοινότητα, ο Κανόνας Απορρήτου HIPAA επιτρέπει στις οντότητες που καλύπτονται από αυτόν ή στους επιχειρηματικούς συνεργάτες τους να αποπροσδιορίζουν δεδομένα σύμφωνα με ορισμένες κατευθυντήριες γραμμές και κριτήρια.
Για να μάθετε περισσότερα - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
