A digitális átalakulás korában az egészségügyi szervezetek gyorsan áthelyezik működésüket digitális platformokra. Ez ugyan hatékonyságot és egyszerűsített folyamatokat eredményez, ugyanakkor alapvető aggályokat vet fel az érzékeny betegadatok biztonságával kapcsolatban.
A hagyományos adatvédelmi módszerek már nem megfelelőek. Mivel ezek a digitális adattárak megtelnek bizalmas információkkal, robusztus megoldásokra van szükség. Itt játszik nagy szerepet az adatok azonosításának megszüntetése. Ez a kialakulóban lévő technika kritikus stratégia a magánélet védelmében anélkül, hogy gátolja az adatelemzés és -kutatás lehetőségét.
Ebben a blogban részletesen foglalkozunk az adatok azonosításának megszüntetésével. Megvizsgáljuk, miért lehet ez az a pajzs, amely segít megvédeni a fontos adatokat.
Mi az adat-azonosítás?
Az adatok azonosítása egy olyan technika, amely eltávolítja vagy megváltoztatja a személyes adatokat egy adatkészletből. Ez megnehezíti az adatok konkrét személyekhez való visszakapcsolását. A cél az egyének magánéletének védelme. Ugyanakkor az adatok továbbra is hasznosak maradnak kutatáshoz vagy elemzéshez.
Például egy kórház megszüntetheti a betegrekordok azonosítását, mielőtt az adatokat orvosi kutatáshoz felhasználná. Ez biztosítja a betegek magánéletét, miközben értékes betekintést enged.
Az adatok azonosításának megszüntetésének néhány felhasználási esete:
- Klinikai kutatás: Az azonosítatlan adatok lehetővé teszik a betegek kimenetelének, a gyógyszer hatékonyságának és a kezelési protokolloknak etikus és biztonságos tanulmányozását a betegek magánéletének megsértése nélkül.
- Népegészségügyi elemzés: Az azonosítatlan betegrekordok összesíthetők az egészségügyi trendek elemzéséhez, a járványkitörések nyomon követéséhez és a közegészségügyi politikák megfogalmazásához.
- Elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EHR): Az azonosítás megszüntetése védi a betegek magánéletét, amikor az EHR-eket kutatás vagy minőségértékelés céljából megosztják. Biztosítja az olyan szabályozások betartását, mint a HIPAA, miközben megőrzi az adatok hasznosságát.
- Adatmegosztás: Megkönnyíti az egészségügyi adatok megosztását a kórházak, kutatóintézetek és kormányzati szervek között, lehetővé téve az együttműködésen alapuló kutatást és politikaalkotást.
- Gépi tanulási modellek: Az azonosítástól mentes adatokat használja fel algoritmusok betanításához prediktív egészségügyi elemzésekhez, ami jobb diagnosztikát és kezelést eredményez.
- Egészségügyi marketing: Lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók számára a szolgáltatások kihasználtságának és a betegek elégedettségének elemzését. Ez segíti a marketingstratégiákat a betegek magánéletének kockáztatása nélkül.
- Kockázatértékelés: Lehetővé teszi a biztosítótársaságok számára, hogy nagy adatkészletek segítségével egyedi azonosítás nélkül értékeljék a kockázati tényezőket és a kötvényárakat.
Hogyan működik az adatok azonosításának megszüntetése?
Az azonosítás megszüntetésének megértése az azonosítók két típusának megkülönböztetésével kezdődik: közvetlen és a közvetett.
- A közvetlen azonosítók, mint például a nevek, e-mail címek és társadalombiztosítási számok, összetéveszthetetlenül egy személyre mutathatnak.
- A közvetett azonosítók, beleértve a demográfiai vagy társadalmi-gazdasági információkat, kombinálva azonosíthatnak valakit, de értékesek az elemzéshez.
Meg kell értenie, mely azonosítók azonosítását szeretné megszüntetni. Az adatok biztonságának megközelítése az azonosító típusától függően változik. Számos módszer létezik az adatok azonosításának megszüntetésére, amelyek mindegyike különböző forgatókönyvekhez alkalmas:
- Differenciális adatvédelem: Elemzi az adatmintákat anélkül, hogy azonosítható információkat fedne fel.
- Álnevesítés: Az azonosítókat egyedi, ideiglenes azonosítókra vagy kódokra cseréli.
- K-Anonimitás: Biztosítja, hogy az adatkészletben legalább „K” személy szerepeljen, akik ugyanazon a kváziazonosító értékkészleten osztoznak.
- Mulasztás: Eltávolítja a neveket és más közvetlen azonosítókat az adatkészletekből.
- Szerkesztés: Törli vagy maszkolja az azonosítókat minden adatrekordban, beleértve a képeket és a hangot is, olyan technikák használatával, mint a pixelálás.
- Általánosítás: A pontos adatokat tágabb kategóriákra cseréli, például a pontos születési dátumot csak a hónapra és évre módosítja.
- Elnyomás: Töröl vagy általánosított információval helyettesít bizonyos adatpontokat.
- hashelés: Visszafordíthatatlanul titkosítja az azonosítókat, kiküszöbölve a visszafejtés lehetőségét.
- Csere: Adatpontok felcserélése az egyének között, például a fizetések felcserélése az adatok általános integritásának megőrzése érdekében.
- Mikro-aggregáció: A hasonló számértékeket csoportosítja, és a csoport átlagával ábrázolja.
- Zajkiegészítés: Új adatokat vezet be nulla átlaggal és pozitív szórással az eredeti adatokhoz képest.
Ezek a technikák módot kínálnak az egyének magánéletének védelmére, miközben megőrzik az adatok hasznosságát az elemzéshez. A módszer megválasztása az adatszolgáltatás és az adatvédelmi követelmények közötti egyensúlytól függ.
Az adatok de-azonosításának módszerei
Az adatok azonosításának megszüntetése kritikus fontosságú az egészségügyben, különösen az olyan szabályozások betartása esetén, mint a HIPAA adatvédelmi szabály. Ez a szabály két elsődleges módszert használ a védett egészségügyi információk (PHI) azonosításának megszüntetésére: Szakértői meghatározás és Safe Harbor.
Szakértői elhatározás
A szakértői meghatározási módszer statisztikai és tudományos elvekre támaszkodik. A megfelelő tudással és tapasztalattal rendelkező képzett személy alkalmazza ezeket az elveket az újraazonosítás kockázatának felmérésére.
A szakértői meghatározás nagyon alacsony kockázatot biztosít annak, hogy valaki az információt magánszemélyek azonosítására használja fel, vagy más rendelkezésre álló adatokkal kombinálva. Ennek a szakértőnek dokumentálnia kell a módszertant és az eredményeket is. Ez alátámasztja azt a következtetést, hogy minimális az újraazonosítás kockázata. Ez a megközelítés rugalmasságot tesz lehetővé, de speciális szakértelmet igényel az azonosítás megszüntetésének folyamata.
A biztonságos kikötő módszere
A „biztonságos kikötő” módszer egy 18 konkrét azonosítót tartalmazó ellenőrzőlistát biztosít, amelyet el kell távolítani az adatokból. Ez az átfogó lista tartalmazza a neveket, az államnál kisebb földrajzi adatokat, az egyénekhez kapcsolódó dátumelemeket, és különféle típusú számokat, például telefon-, fax-, társadalombiztosítási és egészségügyi nyilvántartási számokat. Más azonosítók, például e-mail-címek, IP-címek és teljes arcú fényképek is szerepelnek a listán.
Ez a módszer egyszerűbb, szabványosított megközelítést kínál, de adatvesztést eredményezhet, ami korlátozza az adatok hasznosságát bizonyos célokra.
A fenti módszerek bármelyikének alkalmazása után az adatok azonosítását megszüntetettnek tekintheti, és már nem vonatkozik rájuk a HIPAA adatvédelmi szabálya. Ennek ellenére kulcsfontosságú annak megértése, hogy az azonosítás megszüntetése kompromisszumokkal jár. Ez információvesztéshez vezet, ami csökkentheti az adatok hasznosságát bizonyos kontextusokban.
A módszerek közötti választás a szervezet speciális igényeitől, a rendelkezésre álló szaktudástól és az azonosítatlan adatok tervezett felhasználásától függ.
Miért fontos az azonosítás megszüntetése?
Az azonosítás megszüntetése több okból is kulcsfontosságú. Ez egyensúlyba hozhatja a magánélet védelmét az adatok hasznosságával. Nézze meg, miért:
- Privacy Protection: A személyes azonosítók eltávolításával vagy elfedésével védi az egyének magánéletét. Így a személyes adatok bizalmasak maradnak.
- A rendeletek betartása: Az azonosítás megszüntetése segít a szervezeteknek betartani az adatvédelmi törvényeket és előírásokat, például az Egyesült Államokban a HIPAA-t, Európában a GDPR-t és másokat világszerte. Ezek a szabályozások előírják a személyes adatok védelmét, és az azonosítás megszüntetése kulcsfontosságú stratégia e követelmények teljesítéséhez.
- Engedélyezi az adatelemzést: Az adatok anonimizálásával a szervezetek az egyének magánéletének veszélyeztetése nélkül elemezhetik és oszthatják meg az információkat. Ez különösen fontos az olyan ágazatokban, mint az egészségügy, ahol a betegek adatainak elemzése áttörésekhez vezethet a betegségek kezelésében és megértésében.
- Elősegíti az innovációt: Az azonosítatlan adatok kutatás-fejlesztésben használhatók. Lehetővé teszi az innovációt a személyes adatok védelmének kockáztatása nélkül. Például a kutatók az azonosítatlan egészségügyi nyilvántartásokat felhasználhatják a betegségek mintázatainak tanulmányozására és új kezelések kidolgozására.
- Risk Management: Csökkenti az adatszivárgással járó kockázatot. Ha az adatok azonosítása megszűnik, a nyilvánosságra hozott információk kisebb valószínűséggel károsítják az egyéneket. Csökkenti az adatvédelmi incidens etikai és pénzügyi következményeit.
- Nyilvános bizalom: Az adatok megfelelő azonosításának megszüntetése segít fenntartani a nyilvánosság bizalmát abban, hogy a szervezetek hogyan kezelik a személyes adatokat. Ez a bizalom kulcsfontosságú a kutatáshoz és elemzéshez szükséges adatok összegyűjtéséhez.
- Globális együttműködés: Könnyedén megoszthatja az azonosítatlan adatokat a határokon átnyúlóan a globális kutatási együttműködések érdekében. Ez különösen fontos az olyan területeken, mint a globális egészségügy, ahol az adatok megosztása felgyorsíthatja a közegészségügyi válságokra adott választ.
Az adatok azonosításának megszüntetése kontra fertőtlenítés, anonimizálás és tokenizálás
A fertőtlenítés, az anonimizálás és a tokenizálás különböző adatvédelmi technikák, amelyeket az adatok azonosításának megszüntetése mellett használhat. Az adatok azonosításának megszüntetése és más adatvédelmi technikák közötti különbségek megértése érdekében nézzük meg az adatok fertőtlenítését, anonimizálását és tokenizálását:
| Technika | Leírás | Használjon ügyeket |
| sanitization | Magában foglalja a személyes vagy érzékeny adatok felderítését, javítását vagy eltávolítását a jogosulatlan azonosítás megakadályozása érdekében. Gyakran használják adatok törlésére vagy átvitelére, például a vállalati berendezések újrahasznosítására. | Adatok törlése vagy átvitele |
| anonimizálási | Eltávolítja vagy módosítja az érzékeny adatokat valósághű, hamis értékekkel. Ez a folyamat biztosítja, hogy az adatkészletet ne lehessen dekódolni vagy visszafejteni. Szókeverést vagy titkosítást használ. Közvetlen azonosítókat céloz meg az adatok használhatóságának és valósághűségének megőrzése érdekében. | Közvetlen azonosítók védelme |
| tokenizálás | A személyes adatokat véletlenszerű tokenekre cseréli, amelyeket egyirányú függvények, például hashek generálhatnak. Bár a tokenek az eredeti adatokhoz kapcsolódnak egy biztonságos tokentárolóban, hiányzik belőlük a közvetlen matematikai kapcsolat. Lehetetlenné teszi a visszafejtést a tárolóhoz való hozzáférés nélkül. | Biztonságos adatkezelés reverzibilis lehetőséggel |
Ezek a módszerek mindegyike az adatok védelmét szolgálja különböző kontextusokban.
- A fertőtlenítés előkészíti az adatokat a biztonságos törléshez vagy átvitelhez, hogy ne maradjanak érzékeny információk.
- Az anonimizálás véglegesen megváltoztatja az adatokat, hogy megakadályozza az egyének azonosítását. Ez alkalmassá teszi nyilvános megosztásra vagy elemzésre, ahol aggodalomra ad okot az adatvédelem.
- A tokenizálás egyensúlyt kínál. Védi az adatokat a tranzakciók vagy tárolás során, lehetővé téve az eredeti információkhoz való biztonságos hozzáférést.
Az azonosítatlan adatok előnyei és hátrányai
Az általunk nyújtott előnyök miatt adat-azonosítás-mentesítéssel rendelkezünk. Tehát beszéljünk az azonosítás nélküli adatok használatának előnyeiről:
Az azonosítatlan adatok előnyei
Védi a bizalmasságot
Az azonosítás nélküli adatok a személyes azonosítók eltávolításával védik az egyének magánéletét. Ez biztosítja, hogy a személyes adatok titkosak maradjanak, még akkor is, ha kutatási célokra használják fel őket.
Támogatja az egészségügyi kutatást
Lehetővé teszi a kutatók számára, hogy a magánélet veszélyeztetése nélkül hozzáférjenek a betegek értékes információihoz. Ez támogatja az egészségügy fejlődését és javítja a betegellátást.
Javítja az adatmegosztást
A szervezetek megoszthatnak azonosítatlan adatokat. Lebontja a silókat és elősegíti az együttműködést. Ez a megosztás kulcsfontosságú a jobb egészségügyi megoldások kidolgozásához.
Megkönnyíti a közegészségügyi figyelmeztetéseket
A kutatók közegészségügyi figyelmeztetéseket adhatnak ki az azonosítatlan adatok alapján. Ezt a védett egészségügyi információk felfedése nélkül teszik, így megőrzik a magánéletet.
Elősegíti az orvosi fejlesztéseket
Az azonosítás megszüntetése lehetővé teszi az adatok felhasználását olyan kutatásokhoz, amelyek az egészségügyi ellátás fejlesztéséhez vezetnek. Támogatja az innovációs partnerségeket és az új gyógyászati kezelések fejlesztését.
Az azonosítatlan adatok hátrányai
Bár az adatok azonosításának megszüntetése lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy információkat osszanak meg kutatási és fejlesztési célokra, ez nem mentes a kihívásoktól.
Az újraazonosítás lehetősége
Az azonosítás megszüntetése ellenére továbbra is fennáll a betegek újraazonosításának kockázata. Az olyan technológiák, mint a mesterséges intelligencia és a csatlakoztatott eszközök, potenciálisan felfedhetik a páciensek személyazonosságát.
A mesterséges intelligencia és a technológia kihívásai
A mesterséges intelligencia az azonosítatlan adatokból képes újra azonosítani az egyéneket. Megkérdőjelezi a meglévő adatvédelmi védelmet. Ez szükségessé teszi az adatvédelmi intézkedések újragondolását a gépi tanulás korában.
Összetett adatkapcsolatok
Az azonosítás megszüntetésére szolgáló protokolloknak figyelembe kell venniük az összetett adatkészlet-kapcsolatokat. Bizonyos adatkombinációk lehetővé tehetik az egyének újbóli azonosítását.
Adatvédelmi intézkedések
Fejlett adatvédelmi technológiákra van szükség annak biztosításához, hogy az adatok azonosítatlanok maradjanak. Ebbe beletartoznak az algoritmikus, architektúrás és bővítő PET-ek, amelyek bonyolultabbá teszik az azonosítás megszüntetésének folyamatát.
A betegek adatainak felelősségteljes megosztásához kezelnie kell ezeket a hátrányokat, és ki kell használnia az előnyöket. Így hozzájárulhat az orvosi fejlődéshez, miközben biztosítja a betegek magánéletét és a szabályok betartását.
Az adatmaszkolás és az adatok azonosításának megszüntetése közötti különbség
Az adatmaszkolás és az azonosítás megszüntetése az érzékeny információk védelmét szolgálja, de módszerük és céljuk különbözik. Íme az adatmaszkolás áttekintése:
Az adatmaszkolás az érzékeny információk védelmére szolgáló technika nem gyártási környezetben. Ez a módszer hamis vagy kódolt adatokkal helyettesíti vagy elrejti az eredeti adatokat, de szerkezetileg továbbra is hasonló az eredeti adatokhoz.
Például egy társadalombiztosítási szám, mint például a „123-45-6789”, „XXX-XX-6789”-ként jelenhet meg. Az ötlet az érintett magánéletének védelme, ugyanakkor lehetővé teszi az adatok tesztelési vagy elemzési célú felhasználását.
Most beszéljünk a két technika közötti különbségről:
| Kritériumai | Adatmaszkolás | Adatok törlése |
| Fő cél | Elfedi az érzékeny adatokat, helyettesíti fiktív adatokkal | Eltávolít minden azonosítható információt, átalakítja a közvetetten azonosítható adatokat |
| Alkalmazás mezők | Gyakran használják a pénzügyekben és bizonyos egészségügyi területeken | Széles körben használják az egészségügyben kutatási és elemzési célokra |
| Attribútumok azonosítása | Maszkolja az attribútumokat a legközvetlenebbül | Eltávolítja mind a közvetlen, mind a közvetett azonosítókat |
| Adatvédelmi szint | Nem biztosít teljes névtelenséget | Célja a teljes anonimizálás, még más adatokkal sem azonosítható újra |
| Hozzájárulási követelmény | Szükség lehet a páciens egyéni beleegyezésére | Jellemzően nem szükséges a páciens beleegyezése az azonosítás megszüntetése után |
| Teljesítés | Nincs kifejezetten a szabályozási megfelelésre szabva | Gyakran szükséges az olyan szabályozásoknak való megfeleléshez, mint a HIPAA és a GDPR |
| Használjon ügyeket | Szoftvertesztelés korlátozott hatókörrel, kutatás nulla adatvesztéssel, ahol a beleegyezés könnyen megszerezhető | Elektronikus egészségügyi nyilvántartások megosztása, szélesebb körű szoftvertesztelés, előírások betartása és minden olyan helyzet, amely nagy anonimitást igényel |
Ha erős anonimitásra vágyik, és megfelel az adatok szélesebb körű felhasználásra történő átalakításának, akkor az adatok azonosításának megszüntetése a megfelelőbb lehetőség. Az adatmaszkolás egy életképes megközelítés olyan feladatoknál, amelyek kevésbé szigorú adatvédelmi intézkedéseket igényelnek, és ahol meg kell őrizni az eredeti adatstruktúrát.
Az azonosítás megszüntetése az orvosi képalkotásban
Az azonosítás megszüntetésének folyamata eltávolítja az azonosítható markereket az egészségügyi információkból a betegek magánéletének védelme érdekében, miközben lehetővé teszi ezen adatok felhasználását különböző kutatási tevékenységekhez. Ez magában foglalja a kezelések hatékonyságával kapcsolatos tanulmányokat, az egészségügyi politikák értékelését, az élettudományokkal kapcsolatos kutatásokat stb.
A közvetlen azonosítók, más néven Protected Health Information (PHI), egy sor olyan adatot foglalnak magukban, mint a beteg neve, címe, orvosi feljegyzései és minden olyan információ, amely felfedi az egyén egészségi állapotát, a kapott egészségügyi szolgáltatásokat vagy a beteggel kapcsolatos pénzügyi információkat. egészségügyi ellátásukat. Ez azt jelenti, hogy az olyan dokumentumok, mint az orvosi feljegyzések, a kórházi számlák és a laboratóriumi vizsgálatok eredményei, mind a PHI kategóriájába tartoznak.
Az egészségügyi információs technológia növekvő integrációja megmutatja, hogy képes jelentős kutatásokat támogatni a különböző forrásokból származó kiterjedt és összetett adatkészletek összevonásával.
Tekintettel arra, hogy az egészségügyi adatok hatalmas gyűjteménye előmozdíthatja a klinikai kutatást, és értéket jelenthet az orvosi közösség számára, a HIPAA adatvédelmi szabálya lehetővé teszi a hatálya alá tartozó jogalanyok vagy üzleti partnereik számára, hogy bizonyos iránymutatásoknak és kritériumoknak megfelelően eltávolítsák az adatok azonosítását.
Többet tudni – https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
