În era transformării digitale, organizațiile din domeniul sănătății își schimbă rapid operațiunile către platforme digitale. Deși acest lucru aduce eficiență și procese simplificate, ridică și preocupări cruciale cu privire la securitatea datelor sensibile ale pacienților.
Metodele tradiționale de protecție a datelor nu mai sunt adecvate. Pe măsură ce aceste depozite digitale se umplu cu informații confidențiale, sunt necesare soluții solide. Aici de-identificarea datelor joacă un rol important. Această tehnică în curs de dezvoltare este o strategie critică pentru protejarea confidențialității fără a inhiba potențialul de analiză și cercetare a datelor.
În acest blog, vom vorbi în detaliu despre de-identificarea datelor. Vom explora de ce ar putea fi scutul care ajută la protejarea datelor importante.
Ce este Deidentificarea Datelor?
De-identificarea datelor este o tehnică care elimină sau modifică informațiile personale dintr-un set de date. Acest lucru face dificilă conectarea datelor înapoi la anumite persoane. Scopul este de a proteja intimitatea individuală. În același timp, datele rămân utile pentru cercetare sau analiză.
De exemplu, un spital ar putea de-identifica înregistrările pacienților înainte de a utiliza datele pentru cercetarea medicală. Acest lucru asigură confidențialitatea pacientului, permițând în același timp informații valoroase.
Unele dintre cazurile de utilizare ale dezidentificării datelor includ:
- Cercetare clinica: Datele de-identificate permit studiul etic și sigur al rezultatelor pacientului, eficacității medicamentelor și protocoalelor de tratament, fără a încălca confidențialitatea pacientului.
- Analiza Sănătăţii Publice: Înregistrările de-identificate ale pacienților pot fi agregate pentru a analiza tendințele de sănătate, pentru a monitoriza focarele de boli și pentru a formula politici de sănătate publică.
- Înregistrări electronice de sănătate (EHRs): De-identificarea protejează confidențialitatea pacientului atunci când EHR-urile sunt partajate pentru cercetare sau evaluarea calității. Acesta asigură conformitatea cu reglementări precum HIPAA, menținând în același timp utilitatea datelor.
- Schimbul de date: facilitează partajarea datelor de asistență medicală între spitale, instituții de cercetare și agenții guvernamentale, permițând cercetarea în colaborare și elaborarea politicilor.
- Modele de învățare automată: Utilizează date de-identificate pentru a antrena algoritmi pentru analize predictive ale asistenței medicale, ceea ce duce la diagnostice și tratamente îmbunătățite.
- Marketing în domeniul sănătății: Permite furnizorilor de servicii medicale să analizeze utilizarea serviciilor și satisfacția pacientului. Acest lucru ajută la strategiile de marketing fără a risca confidențialitatea pacientului.
- De evaluare a riscurilor: Permite companiilor de asigurări să evalueze factorii de risc și prețurile polițelor folosind seturi mari de date fără identificarea individuală.
Cum funcționează dezidentificarea datelor?
Înțelegerea deidentificării începe prin a face distincția între două tipuri de identificatori: direcționa și indirect.
- Identificatorii direcți, cum ar fi numele, adresele de e-mail și numerele de securitate socială, pot indica fără îndoială o persoană.
- Identificatorii indirecti, inclusiv informațiile demografice sau socio-economice, pot identifica pe cineva atunci când sunt combinați, dar sunt valoroși pentru analiză.
Trebuie să înțelegeți ce identificatori doriți să de-identificați. Abordarea securizării datelor variază în funcție de tipul de identificare. Există mai multe metode pentru de-identificarea datelor, fiecare potrivită pentru diferite scenarii:
- Confidențialitate diferențială: analizează tiparele de date fără a expune informații identificabile.
- Pseudonimizare: Înlocuiește identificatorii cu ID-uri sau coduri unice, temporare.
- K-Anonimitate: Se asigură că setul de date are cel puțin „K” persoane care partajează același set de valori de cvasi-identificator.
- Omisiune: elimină numele și alți identificatori direcți din seturile de date.
- Redactare: șterge sau maschează identificatorii din toate înregistrările de date, inclusiv imagini sau audio, folosind tehnici precum pixelarea.
- Generalizare: Înlocuiește datele precise cu categorii mai largi, cum ar fi schimbarea datelor exacte de naștere doar cu luna și anul.
- Reprimarea: Șterge sau înlocuiește anumite puncte de date cu informații generalizate.
- hashing: Criptează identificatorii ireversibil, eliminând posibilitatea decriptării.
- pompare: schimbă puncte de date între persoane, cum ar fi schimbarea salariilor, pentru a menține integritatea generală a datelor.
- Micro-agregare: Grupează valori numerice similare și le reprezintă cu media grupului.
- Adaos de zgomot: introduce date noi cu o medie de zero și varianță pozitivă față de datele originale.
Aceste tehnici oferă modalități de a proteja confidențialitatea individuală, păstrând în același timp utilitatea datelor pentru analiză. Alegerea metodei depinde de echilibrul dintre utilitatea datelor și cerințele de confidențialitate.
Metode de deidentificare a datelor
Deidentificarea datelor este esențială în domeniul sănătății, mai ales atunci când se respectă reglementări precum Regula de confidențialitate HIPAA. Această regulă folosește două metode principale pentru a de-identifica informațiile de sănătate protejate (PHI): Expert Determination și Safe Harbor.
Determinarea expertului
Metoda determinării expertului se bazează pe principii statistice și științifice. O persoană calificată cu cunoștințe și experiență adecvate aplică aceste principii pentru a evalua riscul de reidentificare.
Determinarea expertului asigură un risc foarte scăzut ca cineva să poată folosi informațiile pentru a identifica indivizi, singur sau combinat cu alte date disponibile. Acest expert trebuie, de asemenea, să documenteze metodologia și rezultatele. Susține concluzia că există un risc minim de reidentificare. Această abordare permite flexibilitate, dar necesită expertiză specializată pentru validarea procesului de deidentificare.
Metoda Safe Harbour
Metoda port sigur oferă o listă de verificare cu 18 identificatori specifici care trebuie eliminați din date. Această listă cuprinzătoare acoperă nume, date geografice mai mici decât un stat, elemente de date legate de persoane fizice și diferite tipuri de numere, cum ar fi numere de telefon, fax, de securitate socială și de dosare medicale. Alți identificatori, cum ar fi adrese de e-mail, adrese IP și fotografii integrale, sunt, de asemenea, pe listă.
Această metodă oferă o abordare mai simplă, standardizată, dar poate duce la pierderi de date care limitează utilitatea datelor pentru anumite scopuri.
După aplicarea oricăreia dintre aceste metode, puteți considera datele de-identificate și nu mai fac obiectul Regulii de confidențialitate a HIPAA. Acestea fiind spuse, este esențial să înțelegem că de-identificarea vine cu compromisuri. Conduce la pierderea de informații care ar putea reduce utilitatea datelor în contexte specifice.
Alegerea dintre aceste metode va depinde de nevoile specifice ale organizației dvs., de expertiza disponibilă și de utilizarea intenționată a datelor de-identificate.
De ce este importantă de-identificarea?
Deidentificarea este crucială din mai multe motive. Poate echilibra nevoia de confidențialitate cu utilitatea datelor. Uită-te la motivul:
- Protecția vieții private: Protejează confidențialitatea persoanelor prin eliminarea sau mascarea identificatorilor personali. În acest fel, informațiile personale rămân confidențiale.
- Respectarea regulamentelor: Deidentificarea ajută organizațiile să respecte legile și reglementările privind confidențialitatea, cum ar fi HIPAA în SUA, GDPR în Europa și altele din întreaga lume. Aceste reglementări impun protecția datelor cu caracter personal, iar deidentificarea este o strategie cheie pentru a îndeplini aceste cerințe.
- Activează analiza datelor: Prin anonimizarea datelor, organizațiile pot analiza și partaja informații fără a compromite confidențialitatea individuală. Acest lucru este deosebit de important în sectoare precum asistența medicală, unde analiza datelor despre pacienți poate duce la progrese în tratamentul și înțelegerea bolilor.
- Stimulează inovația: Datele de-identificate pot fi utilizate în cercetare și dezvoltare. Permite inovarea fără a risca confidențialitatea personală. De exemplu, cercetătorii pot folosi dosarele de sănătate de-identificate pentru a studia tiparele bolii și pentru a dezvolta noi tratamente.
- Managementul Riscului: Reduce riscul asociat cu încălcarea datelor. Dacă datele sunt de-identificate, este mai puțin probabil ca informațiile expuse să dăuneze persoanelor. Reduce implicațiile etice și financiare ale unei încălcări a datelor.
- Trust publice: De-identificarea corectă a datelor ajută la menținerea încrederii publicului în modul în care organizațiile gestionează informațiile personale. Această încredere este crucială pentru colectarea datelor necesare cercetării și analizei.
- Colaborare globală: Puteți partaja cu ușurință date de-identificate peste granițe, mai ușor pentru colaborări de cercetare globale. Acest lucru este relevant în special în domenii precum sănătatea globală, unde schimbul de date poate accelera răspunsul la crizele de sănătate publică.
De-identificarea datelor vs. dezinfectare, anonimizare și tokenizare
Sanitizarea, anonimizarea și tokenizarea sunt tehnici diferite de confidențialitate a datelor pe care le puteți utiliza în afară de deidentificarea datelor. Pentru a vă ajuta să înțelegeți diferențele dintre deidentificarea datelor și alte tehnici de confidențialitate a datelor, haideți să explorăm igienizarea datelor, anonimizarea și tokenizarea:
| Metoda de măsurare | Descriere | Utilizați cazuri |
| Igienizare | Implica detectarea, corectarea sau eliminarea datelor personale sau sensibile pentru a preveni identificarea neautorizată. Folosit adesea pentru ștergerea sau transferul de date, cum ar fi atunci când reciclați echipamentele companiei. | Ștergerea sau transferul datelor |
| anonimizare | Elimină sau modifică datele sensibile cu valori realiste, false. Acest proces asigură că setul de date nu poate fi decodat sau proiectat invers. Utilizează amestecarea cuvintelor sau criptarea. Vizează identificatorii direcți pentru a menține gradul de utilizare și realismul datelor. | Protejarea identificatorilor directi |
| tokenizarea | Înlocuiește informațiile personale cu jetoane aleatorii, care pot fi generate de funcții unidirecționale, cum ar fi hashe-urile. Deși jetoanele sunt legate de datele originale într-un seif de jetoane securizat, le lipsește o relație matematică directă. Face ingineria inversă imposibilă fără acces la seif. | Tratarea securizată a datelor cu potențial de reversibilitate |
Aceste metodologii servesc fiecare la îmbunătățirea confidențialității datelor în contexte diferite.
- Igienizarea pregătește datele pentru ștergerea sau transferul în siguranță, astfel încât nicio informație sensibilă să nu rămână în urmă.
- Anonimizarea modifică permanent datele pentru a preveni identificarea persoanelor. Acest lucru îl face potrivit pentru partajarea publică sau analiză în cazul în care confidențialitatea este o problemă.
- Tokenizarea oferă un echilibru. Protejează datele în timpul tranzacțiilor sau stocării, cu posibilitatea de a accesa informațiile originale în condiții de securitate.
Beneficiile și dezavantajele datelor de-identificate
Avem de-identificarea datelor datorită beneficiilor pe care le oferă. Deci, să vorbim despre beneficiile utilizării datelor de-identificate:
Beneficiile datelor de-identificate
Protejează confidențialitatea
Datele de-identificate protejează confidențialitatea individuală prin eliminarea identificatorilor personali. Acest lucru asigură că informațiile personale rămân private, chiar și atunci când sunt utilizate pentru cercetare.
Sprijină cercetarea în domeniul sănătății
Acesta permite cercetătorilor să acceseze informații valoroase despre pacient fără a compromite confidențialitatea. Acest lucru sprijină progresele în domeniul sănătății și îmbunătățește îngrijirea pacientului.
Îmbunătățește partajarea datelor
Organizațiile pot partaja date de-identificate. Ea desface silozurile și încurajează colaborarea. Această partajare este crucială pentru dezvoltarea unor soluții mai bune de îngrijire a sănătății.
Facilitează alertele de sănătate publică
Cercetătorii pot emite avertismente de sănătate publică pe baza datelor de-identificate. Ei fac acest lucru fără a dezvălui informații de sănătate protejate, menținând astfel confidențialitatea.
Aduce progrese medicale
De-identificarea permite utilizarea datelor pentru cercetare care duce la îmbunătățiri ale asistenței medicale. Sprijină parteneriatele de inovare și dezvoltarea de noi tratamente medicale.
Dezavantajele datelor de-identificate
Deși de-identificarea datelor permite furnizorilor de servicii medicale să partajeze informații pentru cercetare și dezvoltare, nu este lipsită de provocări.
Potenţial de reidentificare
În ciuda de-identificării, riscurile de re-identificare a pacienților rămân. Tehnologii precum AI și dispozitivele conectate pot dezvălui identitățile pacienților.
Provocări legate de inteligența artificială și tehnologie
AI poate reidentifica persoanele din datele de-identificate. Contestă protecțiile existente ale confidențialității. Acest lucru necesită o reconsiderare a măsurilor de confidențialitate în era învățării automate.
Relații complexe de date
Protocoalele de de-identificare trebuie să țină cont de relațiile complexe ale setului de date. Anumite combinații de date ar putea permite reidentificarea persoanelor.
Măsuri de protecție a confidențialității
Sunt necesare tehnologii avansate de îmbunătățire a confidențialității pentru a garanta că datele rămân de-identificate. Aceasta include PET-uri algoritmice, arhitecturale și de augmentare, care adaugă complexitate procesului de de-identificare.
Trebuie să abordați aceste dezavantaje și să profitați de beneficii pentru a partaja datele pacienților în mod responsabil. În acest fel, puteți contribui la progresele medicale, asigurând în același timp confidențialitatea pacientului și respectarea reglementărilor.
Diferența dintre mascarea datelor și deidentificarea datelor
Mascarea și deidentificarea datelor au scopul de a proteja informațiile sensibile, dar diferă ca metodă și scop. Iată o prezentare generală a mascării datelor:
Mascarea datelor este o tehnică de protecție a informațiilor sensibile în medii care nu sunt de producție. Această metodă înlocuiește sau ascunde datele originale cu date false sau amestecate, dar este în continuare similară din punct de vedere structural cu datele originale.
De exemplu, un număr de securitate socială precum „123-45-6789” poate fi mascat ca „XXX-XX-6789”. Ideea este de a proteja confidențialitatea persoanei vizate, permițând în același timp utilizarea datelor în scopuri de testare sau analitice.
Acum, să vorbim despre diferența dintre aceste două tehnici:
| Criterii | Mascare de date | De-identificarea datelor |
| Obiectiv principal | Ascunde datele sensibile, înlocuiește cu date fictive | Îndepărtează toate informațiile identificabile, transformă datele indirect identificabile |
| Câmpuri de aplicație | Utilizat în mod obișnuit în finanțe și în unele contexte de asistență medicală | Folosit pe scară largă în domeniul sănătății pentru cercetare și analiză |
| Identificarea atributelor | Măști care identifică cel mai direct atributele | Elimină atât identificatorii direcți, cât și cei indirecti |
| Nivel de confidențialitate | Nu oferă anonimatul complet | Are ca scop anonimizarea completă, nereidentificabilă chiar și cu alte date |
| Cerința de consimțământ | Poate necesita acordul individual al pacientului | De obicei, nu necesită consimțământul pacientului după de-identificare |
| Conformitate | Nu este special adaptat pentru conformitatea cu reglementările | Adesea necesar pentru conformitatea cu reglementări precum HIPAA și GDPR |
| Utilizați cazuri | Testare software cu sferă limitată, cercetare cu zero pierdere de date, unde consimțământul este ușor de obținut | Partajarea dosarelor electronice de sănătate, testarea software-ului mai extinsă, conformitatea cu reglementările și orice situație care necesită un anonimat ridicat |
Dacă sunteți în căutarea unui nivel puternic de anonimat și sunteți de acord cu transformarea datelor pentru o utilizare mai largă, atunci de-identificarea datelor este opțiunea mai potrivită. Mascarea datelor este o abordare viabilă pentru sarcinile care necesită măsuri de confidențialitate mai puțin stricte și în care structura originală a datelor trebuie menținută.
De-identificare în Imagistica Medicală
Procesul de de-identificare elimină markerii identificabili din informațiile de sănătate pentru a proteja confidențialitatea pacientului, permițând în același timp utilizarea acestor date pentru diferite activități de cercetare. Acestea includ studii privind eficacitatea tratamentelor, evaluarea politicilor de asistență medicală, cercetări în științele vieții și multe altele.
Identificatorii direcți, denumiți și informații de sănătate protejate (PHI), cuprind o serie de detalii, cum ar fi numele pacientului, adresa, dosarele medicale și orice informație care dezvăluie starea de sănătate a persoanei, serviciile de asistență medicală primite sau informații financiare referitoare la îngrijirea lor medicală. Aceasta înseamnă că documente precum dosarele medicale, facturile spitalelor și rezultatele testelor de laborator se încadrează toate în categoria PHI.
Integrarea din ce în ce mai mare a tehnologiei informației în domeniul sănătății arată capacitatea acesteia de a sprijini cercetări semnificative prin fuzionarea unor seturi de date extinse și complexe din diverse surse.
Având în vedere că colecțiile vaste de date privind sănătatea pot avansa cercetarea clinică și pot oferi valoare comunității medicale, Regula de confidențialitate HIPAA permite entităților acoperite de aceasta sau asociaților lor de afaceri să de-identifice datele în conformitate cu anumite linii directoare și criterii.
Pentru a afla mai multe - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
