I en tid med digital transformation flytter sundhedsorganisationer hurtigt deres aktiviteter til digitale platforme. Selvom dette bringer effektivitet og strømlinede processer, rejser det også afgørende bekymringer om sikkerheden af følsomme patientdata.
Traditionelle metoder til databeskyttelse er ikke længere tilstrækkelige. Da disse digitale depoter fyldes med fortrolige oplysninger, er der brug for robuste løsninger. Det er her, at afidentifikation af data spiller en stor rolle. Denne nye teknik er en kritisk strategi til at beskytte privatlivets fred uden at hæmme potentialet for dataanalyse og forskning.
I denne blog vil vi tale i detaljer om afidentifikation af data. Vi vil undersøge, hvorfor det kan være skjoldet, der hjælper med at beskytte vigtige data.
Hvad er data-identifikation?
Data-identifikation er en teknik, der fjerner eller ændrer personlige oplysninger fra et datasæt. Dette gør det svært at linke data tilbage til bestemte personer. Målet er at beskytte den enkeltes privatliv. Samtidig forbliver dataene nyttige til forskning eller analyse.
For eksempel kan et hospital afidentificere patientjournaler, før de bruger dataene til medicinsk forskning. Dette sikrer patientens privatliv, samtidig med at det tillader værdifuld indsigt.
Nogle af tilfældene for brug af dataafidentifikation omfatter:
- Klinisk Forskning: Afidentificerede data giver mulighed for etisk og sikker undersøgelse af patientresultater, lægemiddeleffektivitet og behandlingsprotokoller uden at krænke patientens privatliv.
- Folkesundhedsanalyse: Afidentificerede patientjournaler kan aggregeres for at analysere sundhedstendenser, overvåge sygdomsudbrud og formulere folkesundhedspolitikker.
- Elektronisk sundhedsjournal (EHR'er): Afidentifikation beskytter patientens privatliv, når EPJ'er deles til forskning eller kvalitetsvurdering. Det sikrer overholdelse af regler som HIPAA, samtidig med at data anvendelighed bevares.
- Datadeling: Faciliterer deling af sundhedsdata mellem hospitaler, forskningsinstitutioner og statslige organer, hvilket muliggør kollaborativ forskning og politikudformning.
- Maskinlæringsmodeller: Bruger afidentificerede data til at træne algoritmer til forudsigende sundhedsanalyser, hvilket fører til forbedret diagnostik og behandlinger.
- Markedsføring af sundhedspleje: Giver sundhedsudbydere mulighed for at analysere serviceudnyttelse og patienttilfredshed. Dette hjælper med markedsføringsstrategier uden at risikere patientens privatliv.
- Risikovurdering: Gør det muligt for forsikringsselskaber at vurdere risikofaktorer og politikpriser ved hjælp af store datasæt uden individuel identifikation.
Hvordan fungerer dataafidentifikation?
Forståelse af afidentifikation begynder med at skelne mellem to typer identifikatorer: direkte , indirekte.
- Direkte identifikatorer, såsom navne, e-mailadresser og cpr-numre, kan umiskendeligt pege på en person.
- Indirekte identifikatorer, herunder demografiske eller socioøkonomiske oplysninger, kan identificere nogen, når de kombineres, men er værdifulde til analyse.
Du skal forstå, hvilke identifikatorer du ønsker at afidentificere. Metoden til at sikre dataene varierer baseret på identifikationstypen. Du har flere metoder til at afidentificere data, hver egnet til forskellige scenarier:
- Differentiel privatliv: Analyserer datamønstre uden at afsløre identificerbare oplysninger.
- Pseudonymisering: Erstatter identifikatorer med unikke, midlertidige ID'er eller koder.
- K-Anonymitet: Sikrer, at datasættet har mindst "K" individer, der deler det samme sæt kvasi-identifikatorværdier.
- udeladelse: Fjerner navne og andre direkte identifikatorer fra datasæt.
- redigering: Sletter eller maskerer identifikatorer i alle dataposter, inklusive billeder eller lyd, ved hjælp af teknikker som pixelering.
- Generalisering: Erstatter præcise data med bredere kategorier, som f.eks. at ændre nøjagtige fødselsdatoer til kun måneden og året.
- Undertrykkelse: Sletter eller erstatter specifikke datapunkter med generaliseret information.
- hashing: Krypterer identifikatorer irreversibelt, hvilket eliminerer muligheden for dekryptering.
- swapping: Udveksler datapunkter mellem enkeltpersoner, såsom at bytte løn, for at opretholde den overordnede dataintegritet.
- Mikroaggregering: Grupperer lignende numeriske værdier og repræsenterer dem med gruppens gennemsnit.
- Støjtilsætning: Introducerer nye data med et gennemsnit på nul og positiv varians til de originale data.
Disse teknikker tilbyder måder at beskytte den enkeltes privatliv på, samtidig med at dataenes anvendelighed bevares til analyse. Valget af metode afhænger af balancen mellem datanytte og privatlivskrav.
Metoder til afidentifikation af data
Afidentifikation af data er kritisk i sundhedsvæsenet, især når man overholder regler som f.eks HIPAA Privacy Regel. Denne regel bruger to primære metoder til at afidentificere beskyttede sundhedsoplysninger (PHI): Ekspertbestemmelse og Safe Harbor.
Ekspertbestemmelse
Ekspertbestemmelsesmetoden er baseret på statistiske og videnskabelige principper. En kvalificeret person med tilstrækkelig viden og erfaring anvender disse principper til at vurdere risikoen for genidentifikation.
Ekspertbestemmelse sikrer en meget lav risiko for, at nogen kan bruge oplysningerne til at identificere enkeltpersoner, alene eller kombineret med andre tilgængelige data. Denne ekspert skal også dokumentere metoden og resultaterne. Det understøtter konklusionen om, at der er minimal risiko for genidentifikation. Denne tilgang tillader fleksibilitet, men kræver specialiseret ekspertise til at validere afidentifikationsprocessen.
Safe Harbor-metoden
Safe harbor-metoden giver en tjekliste med 18 specifikke identifikatorer, der skal fjernes fra dataene. Denne omfattende liste dækker navne, geografiske data, der er mindre end en stat, elementer af datoer relateret til enkeltpersoner og forskellige typer numre som telefon-, fax-, socialsikrings- og sygejournalnumre. Andre identifikatorer som e-mail-adresser, IP-adresser og fuld-ansigtsbilleder er også på listen.
Denne metode tilbyder en mere ligetil, standardiseret tilgang, men kan resultere i datatab, der begrænser dataens anvendelighed til nogle formål.
Efter at have anvendt en af disse metoder, kan du betragte dataene som afidentificerede og ikke længere underlagt HIPAA's privatlivsregel. Når det er sagt, er det afgørende at forstå, at afidentifikation kommer med afvejninger. Det fører til tab af information, der kan reducere dataens anvendelighed i specifikke sammenhænge.
Valget mellem disse metoder vil afhænge af din organisations specifikke behov, tilgængelige ekspertise og den påtænkte brug af de afidentificerede data.
Hvorfor er afidentifikation vigtig?
Af-identifikation er afgørende af flere årsager. Det kan balancere behovet for privatliv med brugen af data. Se hvorfor:
- Privacy Protection: Det beskytter enkeltpersoners privatliv ved at fjerne eller maskere personlige identifikatorer. På denne måde forbliver personlige oplysninger fortrolige.
- Overholdelse af regler: Afidentifikation hjælper organisationer med at overholde privatlivslove og -regler som HIPAA i USA, GDPR i Europa og andre verden over. Disse regler kræver beskyttelse af personoplysninger, og afidentifikation er en nøglestrategi for at opfylde disse krav.
- Aktiverer dataanalyse: Ved at anonymisere data kan organisationer analysere og dele information uden at kompromittere den enkeltes privatliv. Dette er især vigtigt i sektorer som sundhedsvæsenet, hvor analyse af patientdata kan føre til gennembrud i behandling og forståelse af sygdomme.
- Fremmer innovation: Afidentificerede data kan bruges i forskning og udvikling. Det giver mulighed for innovation uden at risikere privatlivets fred. For eksempel kan forskere bruge afidentificerede sundhedsjournaler til at studere sygdomsmønstre og udvikle nye behandlinger.
- Risk Management: Det reducerer risikoen forbundet med databrud. Hvis data afidentificeres, er det mindre sandsynligt, at de afslørede oplysninger skader enkeltpersoner. Det reducerer de etiske og økonomiske konsekvenser af et databrud.
- Offentlig tillid: Korrekt afidentificering af data hjælper med at bevare offentlighedens tillid til, hvordan organisationer håndterer personlige oplysninger. Denne tillid er afgørende for indsamlingen af data, der er nødvendige for forskning og analyse.
- Globalt samarbejde: Du kan nemt dele afidentificerede data på tværs af grænser lettere for globale forskningssamarbejder. Dette er især relevant inden for områder som global sundhed, hvor deling af data kan fremskynde reaktionen på folkesundhedskriser.
Dataafidentifikation vs sanering, anonymisering og tokenisering
Sanering, anonymisering og tokenisering er forskellige databeskyttelsesteknikker, som du kan bruge bortset fra afidentifikation af data. For at hjælpe dig med at forstå forskellene mellem dataafidentifikation og andre databeskyttelsesteknikker, lad os undersøge datasanering, anonymisering og tokenisering:
| Teknik | Beskrivelse | Brug cases |
| desinficering | Indebærer opdagelse, rettelse eller fjernelse af personlige eller følsomme data for at forhindre uautoriseret identifikation. Bruges ofte til sletning eller overførsel af data, f.eks. ved genbrug af virksomhedens udstyr. | Sletning eller overførsel af data |
| anonymisering | Fjerner eller ændrer følsomme data med realistiske, falske værdier. Denne proces sikrer, at datasættet ikke kan afkodes eller omvendt manipuleres. Den bruger ordblanding eller kryptering. Målretter direkte identifikatorer for at opretholde dataanvendelighed og realisme. | Beskyttelse af direkte identifikatorer |
| tokenization | Erstatter personlige oplysninger med tilfældige tokens, som kan genereres af envejsfunktioner såsom hashes. Selvom tokens er knyttet til originale data i en sikker token-boks, mangler de et direkte matematisk forhold. Det gør reverse engineering umulig uden adgang til hvælvingen. | Sikker datahåndtering med reversibilitetspotentiale |
Disse metoder tjener hver især til at forbedre databeskyttelsen i forskellige sammenhænge.
- Sanitization forbereder data til sikker sletning eller overførsel, så ingen følsomme oplysninger efterlades.
- Anonymisering ændrer data permanent for at forhindre identifikation af enkeltpersoner. Dette gør det velegnet til offentlig deling eller analyse, hvor privatlivets fred er et problem.
- Tokenisering tilbyder en balance. Det beskytter data under transaktioner eller opbevaring, med mulighed for at få adgang til de originale oplysninger under sikre forhold.
Fordelene og ulemperne ved afidentificerede data
Vi har dataafidentifikation på grund af de fordele, det giver. Så lad os tale om fordelene ved at bruge de-identificerede data:
Fordele ved afidentificerede data
Beskytter fortroligheden
Afidentificerede data beskytter den enkeltes privatliv ved at fjerne personlige identifikatorer. Dette sikrer, at personlige oplysninger forbliver private, selv når de bruges til forskning.
Støtter sundhedsforskning
Det giver forskere mulighed for at få adgang til værdifuld patientinformation uden at gå på kompromis med privatlivets fred. Dette understøtter fremskridt inden for sundhedsvæsenet og forbedrer patientbehandlingen.
Forbedrer datadeling
Organisationer kan dele afidentificerede data. Det nedbryder siloer og fremmer samarbejde. Denne deling er afgørende for at udvikle bedre sundhedsløsninger.
Faciliterer folkesundhedsalarmer
Forskere kan udstede folkesundhedsadvarsler baseret på afidentificerede data. De gør dette uden at afsløre beskyttede helbredsoplysninger og bevarer dermed privatlivets fred.
Driver medicinske fremskridt
Afidentifikation gør det muligt at bruge data til forskning, der fører til sundhedsforbedringer. Det understøtter innovationspartnerskaber og udvikling af nye medicinske behandlinger.
Ulemper ved afidentificerede data
Selvom afidentificering af data giver sundhedsudbydere mulighed for at dele information til forskning og udvikling, er det ikke uden udfordringer.
Potentiale for genidentifikation
På trods af afidentifikation er der fortsat risiko for at genidentificere patienter. Teknologier såsom kunstig intelligens og tilsluttede enheder kan potentielt afsløre patientidentiteter.
Udfordringer med kunstig intelligens og teknologi
AI kan genidentificere individer ud fra afidentificerede data. Det udfordrer eksisterende privatlivsbeskyttelse. Dette nødvendiggør en genovervejelse af privatlivsforanstaltninger i maskinlæringens tidsalder.
Komplekse datarelationer
De-identifikationsprotokoller skal tage højde for komplekse datasætrelationer. Visse datakombinationer kan muliggøre genidentifikation af enkeltpersoner.
Foranstaltninger til beskyttelse af privatlivets fred
Avancerede teknologier til forbedring af privatlivets fred er nødvendige for at sikre, at data forbliver afidentificeret. Dette inkluderer algoritmiske, arkitektoniske og forstærkende PET'er, som tilføjer kompleksitet til afidentifikationsprocessen.
Du skal løse disse ulemper og udnytte fordelene til at dele patientdata ansvarligt. På denne måde kan du bidrage til medicinske fremskridt, mens du sikrer patientens privatliv og overholdelse af regler.
Forskellen mellem datamaskering og dataafidentifikation
Datamaskering og afidentifikation har til formål at beskytte følsomme oplysninger, men adskiller sig i metode og formål. Her er en oversigt over datamaskering:
Datamaskering er en teknik til at beskytte følsomme oplysninger i ikke-produktionsmiljøer. Denne metode erstatter eller skjuler originale data med falske eller krypterede data, men ligner stadig strukturelt de originale data.
For eksempel kan et CPR-nummer som "123-45-6789" være maskeret som "XXX-XX-6789". Tanken er at beskytte den registreredes privatliv og samtidig tillade brugen af dataene til test- eller analytiske formål.
Lad os nu tale om forskellen mellem begge disse teknikker:
| Kriterier | Datamaskering | Data-identifikation |
| Hovedmål | Tilslører følsomme data, erstatter med fiktive data | Fjerner alle identificerbare oplysninger, transformerer indirekte identificerbare data |
| Anvendelsesområder | Almindeligvis brugt i økonomi og nogle sundhedsmæssige sammenhænge | Udbredt i sundhedssektoren til forskning og analyser |
| Identifikation af attributter | Masker mest direkte identificerende attributter | Fjerner både direkte og indirekte identifikatorer |
| Privatlivsniveau | Giver ikke fuldstændig anonymitet | Sigter mod fuldstændig anonymisering, ikke genidentificerbar selv med andre data |
| Samtykkekrav | Kan kræve individuel patientsamtykke | Kræver typisk ikke patientens samtykke efter afidentifikation |
| Overholdelse | Ikke specifikt skræddersyet til overholdelse af lovgivningen | Ofte påkrævet for overholdelse af regler som HIPAA og GDPR |
| Brug cases | Softwaretest med begrænset omfang, forskning uden datatab, hvor samtykke er let at opnå | Deling af elektroniske sundhedsjournaler, bredere softwaretest, overholdelse af regler og enhver situation, der kræver høj anonymitet |
Hvis du leder efter et stærkt niveau af anonymitet og er okay med at transformere dataene til bredere brug, så er dataafidentifikation den mere passende mulighed. Datamaskering er en brugbar tilgang til opgaver, der kræver mindre strenge privatlivsforanstaltninger, og hvor den oprindelige datastruktur skal vedligeholdes.
Afidentifikation i medicinsk billeddannelse
Afidentifikationsprocessen fjerner identificerbare markører fra sundhedsoplysninger for at beskytte patientens privatliv og samtidig tillade brugen af disse data til forskellige forskningsaktiviteter. Dette omfatter undersøgelser om effektiviteten af behandlinger, evaluering af sundhedspolitikker, forskning inden for biovidenskab og meget mere.
Direkte identifikatorer, også kaldet Protected Health Information (PHI), omfatter en række detaljer såsom en patients navn, adresse, medicinske journaler og enhver information, der afslører individets helbredsstatus, de modtagne sundhedsydelser eller økonomiske oplysninger vedr. deres sundhedsvæsen. Det betyder, at dokumenter som lægejournaler, hospitalsfakturaer og laboratorietestresultater alle falder ind under kategorien PHI.
Den voksende integration af sundhedsinformationsteknologi viser dens evne til at understøtte betydelig forskning ved at fusionere omfattende og komplekse datasæt fra forskellige kilder.
I betragtning af at store samlinger af sundhedsdata kan fremme klinisk forskning og give værdi til det medicinske samfund, tillader HIPAA Privacy Rule enheder omfattet af den eller deres forretningsforbindelser at afidentificere data i overensstemmelse med visse retningslinjer og kriterier.
At vide mere - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
