Befæstelse af den digitale infrastruktur i sundhedsorganisationer involverer kompleksitet og tunge investeringer. Fra at implementere komplicerede teknologiske stakke til opkvalificeringsudfordringer er det en opgave at navigere i flaskehalse. Da sundhedsdata betragtes som en af de mest følsomme, påhviler det sundhedsvæsenets interessenter at sikre optimal overholdelse og fortrolighed af medicinske data. Med vedtagelsen af den ikoniske EU AI-lov, som har til formål at sætte globale standarder for at adressere og afbøde muligheder og trusler forbundet med AI og data, sammen med HIPPA- og GDPR-reglerne, er mandater kun mere indviklede.
Der er dog gode nyheder.
Med implementeringen af standardiserede rammer og protokoller kan sundhedsvirksomheder sikre, at deres patientdata er sikre og samtidig interoperable, som det skønnes nødvendigt af andre autoriserede samarbejdspartnere. Det er her, dataafidentifikation kommer ind og involverer et paradigmeskifte med hensyn til operationel kultur i sundhedsorganisationer.
Da vi er bekendt med det grundlæggende i dataafidentifikation, vil vi i denne artikel grundigt udforske de forskellige dataafidentifikations- eller dataanonymiseringsteknikker og hvordan man implementerer lufttætte strategier for at styrke det yderligere.
Afidentifikationsparametre for at overholde HIPAA
For at sikre optimal sikkerhed, sikkerhed og privatliv for sundhedsdata regulerer Department of Health & Human Services HIPAA. Denne stive protokol er en retningslinje, der modererer privatlivsreglerne og håndhæver afidentifikationen af 18 kritiske parametre som følger:
| Personlig information | Biometrisk information | Understøttende information |
|---|---|---|
| Navn, kontaktoplysninger, fødselsdato, ind- og udskrivningsdato, e-mailadresse, telefonnummer og personnummer | Fingeraftryk, stemmeaftryk, fuld-ansigtsbilleder, unikke identifikationsnumre, sammenlignelige billeder og mere | Sygejournalnummer, sundhedsplan modtagernummer, licensnummer, kontonummer, køretøjsnummer, websteds-URL'er, enhedsidentifikatorer og serienumre |
En kort oversigt over teknikker til afidentifikation af data
Der er forskellige teknikker og tilgange til at sikre overholdelse af HIPPA og GDPR gennem afidentifikation af data. Lad os se på nogle af de mest almindeligt implementerede.
Anonymisering af data
Dette er en idiotsikker skjuleteknik, der sikrer fuldstændig fjernelse eller ændring af personlige identifikatorer, så patientdata aldrig kan genidentificeres. Dette er en irreversibel proces.
Datamaskering eller dataredaktion
Denne teknik involverer kun maskering eller sløring af de specifikke sundhedsdatafelter, der indeholder følsomme oplysninger.
Datageneralisering
Denne proces involverer generalisering af specifikke input eller parametre. For eksempel konverteres fødselsdatoen for en person – information, der kan føre til genidentifikation af data – til et vagt interval. Dette giver den helt rigtige mængde information til interessenter uden at give patientoplysninger væk.
Pseudonymisering af data
Dette er den filosofiske modsætning til dataanonymisering, som involverer udskiftning af personlige identifikatorer med specifikke koder eller pseudonymer, så data kan genidentificeres, når det er nødvendigt. Når det er sagt, opretholdes fortroligheden stadig, da adgang til koder og pseudonymer ligger hos autoriserede interessenter.
Hvordan sikrer man evig overholdelse af sundhedsdatamandater?
Sådanne dramatiske implementeringer og brugssager af AI kommer dog med deres eget sæt af udfordringer, overvejende i form af AI-træningsdatakrav. Og på grund af arten af sundhedsdata og følsomheden omkring dem, er det vanskeligt at skaffe kvalitetsdata til sundhedspleje. Det er præcis derfor, at afidentifikation af data bliver så meget desto mere kritisk, da det er uundgåeligt for at hjælpe AI-gennembrud og innovation.
Så uanset om det er intern forskning og udvikling, som din virksomhed ser på, eller en standardiseret praksis for at sikre overholdelse af HIPPA og GDPR, er der et par initiativer, der kan implementeres. Lad os undersøge, hvad de er.
Bedste praksis for overholdelse af sundhedspleje
- Fremhæv praksis med databeskyttelse som en kultur på politisk niveau gennem datakrypteringsteknikker. Rapporter hævder, at over 61% af dataovertrædelser stammer fra menneskelig uagtsomhed. Så hav en protokol på plads for at sikre adgangskontrol, og at du bruger nok tid og ressourcer på at træne medarbejderne i databeskyttelse.
- Implementer standardiserede retningslinjer på tværs af organisationshierarkiet for at gemme, få adgang til, bruge og hente data.
- Hold øje med opdateringer vedr HIPPA retningslinjer for at sikre ensartet overholdelse.
- Tilfældige revisioner af data kan hjælpe med at opdage mulige operationelle smuthuller og i sidste ende procesoptimering.
- Indsæt en compliance officer, hvis det er nødvendigt.
- Hav en handlingsplan til at håndtere ødelæggende databrud og udfør hyppige øvelser for at blive fortrolig.
- Samarbejd med en betroet AI-træningsdataudbyder som Shaip for at sikre idiotsikker annotering og afidentifikationspraksis.
Afidentifikation af sundhedsdata er ikke en engangssag, men en konsekvent praksis. Det er følsomt og kræver en omhyggelig tilgang med sans for detaljer. Vi mener, at denne artikel har hjulpet dig med at forstå vigtigheden af afidentifikation af data og dens implikationer.
For at springe de udfordrende aspekter over og sikre optimal overholdelse af sundhedsmandater, kan du kontakte os for dine dataanonymiseringsbehov. Vores eksperter og veteraner fra domænet vil sikre den kontekstuelle implementering af protokoller til din forretningsvision.
