I en tid med digital transformasjon flytter helseorganisasjoner raskt sin virksomhet til digitale plattformer. Selv om dette gir effektivitet og strømlinjeformede prosesser, reiser det også avgjørende bekymringer om sikkerheten til sensitive pasientdata.
Tradisjonelle metoder for databeskyttelse er ikke lenger tilstrekkelige. Ettersom disse digitale depotene fylles med konfidensiell informasjon, er det nødvendig med robuste løsninger. Det er her dataavidentifikasjon spiller en stor rolle. Denne nye teknikken er en kritisk strategi for å ivareta personvernet uten å hemme potensialet for dataanalyse og forskning.
I denne bloggen vil vi snakke i detalj om dataavidentifikasjon. Vi skal utforske hvorfor det kan være skjoldet som bidrar til å beskytte viktige data.
Hva er dataavidentifikasjon?
Avidentifikasjon av data er en teknikk som fjerner eller endrer personlig informasjon fra et datasett. Dette gjør det vanskelig å koble data tilbake til bestemte personer. Målet er å beskytte individets personvern. Samtidig forblir dataene nyttige for forskning eller analyse.
For eksempel kan et sykehus avidentifisere pasientjournaler før de bruker dataene til medisinsk forskning. Dette sikrer pasientens personvern samtidig som det gir verdifull innsikt.
Noen av brukstilfellene for avidentifikasjon av data inkluderer:
- Klinisk forskning: Avidentifiserte data gir mulighet for etisk og sikker studie av pasientresultater, medikamenteffektivitet og behandlingsprotokoller uten å krenke pasientens personvern.
- Folkehelseanalyse: Avidentifiserte pasientjournaler kan aggregeres for å analysere helsetrender, overvåke sykdomsutbrudd og formulere retningslinjer for folkehelse.
- Elektroniske helseregistre (EPJ): Avidentifikasjon beskytter pasientens personvern når EPJer deles for forskning eller kvalitetsvurdering. Det sikrer overholdelse av forskrifter som HIPAA, samtidig som datanyttigheten opprettholdes.
- Datadeling: Tilrettelegger for deling av helsedata mellom sykehus, forskningsinstitusjoner og offentlige etater, noe som muliggjør samarbeidsforskning og politikkutforming.
- Maskinlæringsmodeller: Bruker avidentifiserte data for å trene algoritmer for prediktiv helseanalyse som fører til forbedret diagnostikk og behandlinger.
- Helsemarkedsføring: Lar helsepersonell analysere tjenesteutnyttelse og pasienttilfredshet. Dette hjelper med markedsføringsstrategier uten å risikere pasientens personvern.
- Risk Assessment: Gjør det mulig for forsikringsselskaper å vurdere risikofaktorer og policyprising ved å bruke store datasett uten individuell identifikasjon.
Hvordan fungerer dataavidentifikasjon?
Å forstå avidentifikasjon begynner med å skille mellom to typer identifikatorer: direkte og indirekte.
- Direkte identifikatorer, som navn, e-postadresser og personnummer, kan umiskjennelig peke på en person.
- Indirekte identifikatorer, inkludert demografisk eller sosioøkonomisk informasjon, kan identifisere noen når de kombineres, men er verdifulle for analyse.
Du må forstå hvilke identifikatorer du vil avidentifisere. Tilnærmingen til å sikre dataene varierer basert på identifikatortypen. Det finnes flere metoder for å avidentifisere data, hver egnet for forskjellige scenarier:
- Differensiell personvern: Analyserer datamønstre uten å avsløre identifiserbar informasjon.
- Pseudonymisering: Erstatter identifikatorer med unike, midlertidige IDer eller koder.
- K-anonymitet: Sikrer at datasettet har minst "K" individer som deler det samme settet med kvasi-identifikatorverdier.
- utelatelse: Fjerner navn og andre direkte identifikatorer fra datasett.
- redaksjonen: Sletter eller maskerer identifikatorer i alle dataposter, inkludert bilder eller lyd, ved hjelp av teknikker som pikselering.
- Generalisering: Erstatter presise data med bredere kategorier, som å endre nøyaktige fødselsdatoer til bare måned og år.
- Suppression: Sletter eller erstatter spesifikke datapunkter med generalisert informasjon.
- hashing: Krypterer identifikatorer irreversibelt, og eliminerer muligheten for dekryptering.
- Bytting: Utveksler datapunkter mellom enkeltpersoner, for eksempel bytte av lønn, for å opprettholde den generelle dataintegriteten.
- Mikroaggregering: Grupperer lignende numeriske verdier og representerer dem med gruppens gjennomsnitt.
- Støytillegg: Introduserer nye data med et gjennomsnitt på null og positiv varians til de opprinnelige dataene.
Disse teknikkene tilbyr måter å beskytte individets personvern på, samtidig som de beholder nytten av dataene for analyse. Valget av metode avhenger av balansen mellom dataverktøy og krav til personvern.
Metoder for avidentifikasjon av data
Avidentifikasjon av data er kritisk i helsevesenet, spesielt når man overholder forskrifter som HIPAA personvernregel. Denne regelen bruker to primære metoder for å avidentifisere beskyttet helseinformasjon (PHI): Expert Determination og Safe Harbor.
Ekspertbestemmelse
Ekspertbestemmelsesmetoden er avhengig av statistiske og vitenskapelige prinsipper. En kvalifisert person med tilstrekkelig kunnskap og erfaring anvender disse prinsippene for å vurdere risikoen for re-identifikasjon.
Ekspertbestemmelse sikrer en svært lav risiko for at noen kan bruke informasjonen til å identifisere enkeltpersoner, alene eller kombinert med andre tilgjengelige data. Denne eksperten skal også dokumentere metodikk og resultater. Det støtter konklusjonen om at det er minimal risiko for re-identifikasjon. Denne tilnærmingen tillater fleksibilitet, men krever spesialisert ekspertise for å validere avidentifikasjonsprosessen.
Safe Harbor-metoden
Safe harbor-metoden gir en sjekkliste med 18 spesifikke identifikatorer som skal fjernes fra dataene. Denne omfattende listen dekker navn, geografiske data som er mindre enn en stat, elementer av datoer relatert til enkeltpersoner og ulike typer numre som telefon, faks, personnummer og journalnumre. Andre identifikatorer som e-postadresser, IP-adresser og full-face-bilder er også på listen.
Denne metoden tilbyr en mer enkel, standardisert tilnærming, men kan føre til tap av data som begrenser dataenes nytte til enkelte formål.
Etter å ha brukt en av disse metodene, kan du vurdere dataene som avidentifisert og ikke lenger underlagt HIPAAs personvernregel. Når det er sagt, er det avgjørende å forstå at avidentifikasjon kommer med avveininger. Det fører til tap av informasjon som kan redusere dataenes nytte i spesifikke sammenhenger.
Valget mellom disse metodene vil avhenge av organisasjonens spesifikke behov, tilgjengelig ekspertise og den tiltenkte bruken av de avidentifiserte dataene.
Hvorfor er avidentifikasjon viktig?
Avidentifikasjon er avgjørende av flere grunner. Det kan balansere behovet for personvern med nytten av data. Ta en titt på hvorfor:
- Datasikkerhet: Den ivaretar enkeltpersoners personvern ved å fjerne eller maskere personlige identifikatorer. På denne måten forblir personlig informasjon konfidensiell.
- Overholdelse av forskrifter: Avidentifikasjon hjelper organisasjoner med å overholde personvernlover og -forskrifter som HIPAA i USA, GDPR i Europa og andre over hele verden. Disse forskriftene krever beskyttelse av personopplysninger, og avidentifikasjon er en nøkkelstrategi for å oppfylle disse kravene.
- Aktiverer dataanalyse: Ved å anonymisere data kan organisasjoner analysere og dele informasjon uten å kompromittere personvernet. Dette er spesielt viktig i sektorer som helsevesen, hvor analyse av pasientdata kan føre til gjennombrudd i behandling og forståelse av sykdommer.
- Fremmer innovasjon: Avidentifiserte data kan brukes i forskning og utvikling. Det gir mulighet for innovasjon uten å risikere personvernet. For eksempel kan forskere bruke avidentifiserte helsejournaler til å studere sykdomsmønstre og utvikle nye behandlinger.
- Risk Management: Det reduserer risikoen forbundet med datainnbrudd. Hvis data avidentifiseres, er det mindre sannsynlig at informasjonen som blir eksponert, skader enkeltpersoner. Det reduserer de etiske og økonomiske implikasjonene av et datainnbrudd.
- Offentlig tillit: Riktig avidentifikasjon av data bidrar til å opprettholde offentlig tillit til hvordan organisasjoner håndterer personlig informasjon. Denne tilliten er avgjørende for innsamlingen av data som er nødvendig for forskning og analyse.
- Globalt samarbeid: Du kan enkelt dele avidentifiserte data på tvers av landegrenser enklere for globale forskningssamarbeid. Dette er spesielt relevant på områder som global helse, der deling av data kan akselerere responsen på folkehelsekriser.
Dataavidentifikasjon vs rensing, anonymisering og tokenisering
Sanitisering, anonymisering og tokenisering er forskjellige datavernteknikker som du kan bruke bortsett fra dataavidentifikasjon. For å hjelpe deg med å forstå forskjellene mellom dataavidentifikasjon og andre datavernteknikker, la oss utforske datasanering, anonymisering og tokenisering:
| Teknikk | Beskrivelse | Bruk saker |
| sanitization | Innebærer å oppdage, korrigere eller fjerne personlige eller sensitive data for å forhindre uautorisert identifikasjon. Brukes ofte til å slette eller overføre data, for eksempel ved resirkulering av firmautstyr. | Sletting eller overføring av data |
| anonymiserings | Fjerner eller endrer sensitive data med realistiske, falske verdier. Denne prosessen sikrer at datasettet ikke kan dekodes eller omvendt konstrueres. Den bruker ordblanding eller kryptering. Målretter direkte identifikatorer for å opprettholde databrukbarhet og realisme. | Beskyttelse av direkte identifikatorer |
| tokenization | Erstatter personlig informasjon med tilfeldige tokens, som kan genereres av enveisfunksjoner som hashes. Selv om tokens er koblet til originaldata i et sikkert token-hvelv, mangler de et direkte matematisk forhold. Det gjør omvendt engineering umulig uten tilgang til hvelvet. | Sikker datahåndtering med reversibilitetspotensial |
Disse metodene tjener hver til å forbedre personvernet i ulike sammenhenger.
- Sanitization forbereder data for sikker sletting eller overføring slik at ingen sensitiv informasjon blir etterlatt.
- Anonymisering endrer data permanent for å forhindre identifikasjon av enkeltpersoner. Dette gjør det egnet for offentlig deling eller analyse der personvern er et problem.
- Tokenisering tilbyr en balanse. Den beskytter data under transaksjoner eller lagring, med mulighet for å få tilgang til den originale informasjonen under sikre forhold.
Fordelene og ulempene med avidentifiserte data
Vi har dataavidentifikasjon på grunn av fordelene det gir. Så la oss snakke om fordelene ved å bruke avidentifiserte data:
Fordeler med avidentifiserte data
Beskytter konfidensialitet
Avidentifiserte data ivaretar individets personvern ved å fjerne personlige identifikatorer. Dette sikrer at personlig informasjon forblir privat, selv når den brukes til forskning.
Støtter helseforskning
Det lar forskere få tilgang til verdifull pasientinformasjon uten at det går på bekostning av personvernet. Dette støtter fremskritt innen helsevesenet og forbedrer pasientbehandlingen.
Forbedrer datadeling
Organisasjoner kan dele avidentifiserte data. Det bryter ned siloer og fremmer samarbeid. Denne delingen er avgjørende for å utvikle bedre helsetjenester.
Tilrettelegger for folkehelsevarsler
Forskere kan utstede folkehelseadvarsler basert på avidentifiserte data. De gjør dette uten å avsløre beskyttet helseinformasjon, og opprettholder dermed personvernet.
Driver medisinske fremskritt
Avidentifikasjon muliggjør bruk av data til forskning som fører til forbedringer i helsevesenet. Den støtter innovasjonspartnerskap og utvikling av nye medisinske behandlinger.
Ulemper med avidentifiserte data
Selv om avidentifisering av data lar helsepersonell dele informasjon for forskning og utvikling, er det ikke uten utfordringer.
Potensial for re-identifikasjon
Til tross for avidentifikasjon er det fortsatt risiko for å identifisere pasienter på nytt. Teknologier som kunstig intelligens og tilkoblede enheter kan potensielt avsløre pasientidentiteter.
Utfordringer med AI og teknologi
AI kan gjenidentifisere individer fra avidentifiserte data. Det utfordrer eksisterende personvern. Dette nødvendiggjør en ny vurdering av personverntiltak i maskinlæringens tidsalder.
Komplekse dataforhold
Avidentifikasjonsprotokoller må ta hensyn til komplekse datasettforhold. Enkelte datakombinasjoner kan tillate re-identifikasjon av individer.
Personverntiltak
Avanserte personvernforbedrende teknologier kreves for å sikre at data forblir avidentifisert. Dette inkluderer algoritmiske, arkitektoniske og utvidede PET-er, som tilfører kompleksitet til avidentifikasjonsprosessen.
Du må ta tak i disse ulempene og utnytte fordelene for å dele pasientdata på en ansvarlig måte. På denne måten kan du bidra til medisinske fremskritt samtidig som du sikrer pasientens personvern og overholdelse av regelverket.
Forskjellen mellom datamaskering og dataavidentifikasjon
Datamaskering og avidentifikasjon tar sikte på å beskytte sensitiv informasjon, men varierer i metode og formål. Her er en oversikt over datamaskering:
Datamaskering er en teknikk for å beskytte sensitiv informasjon i ikke-produksjonsmiljøer. Denne metoden erstatter eller skjuler originaldata med falske eller krypterte data, men er fortsatt strukturelt lik de originale dataene.
For eksempel kan et personnummer som «123-45-6789» være maskert som «XXX-XX-6789». Tanken er å beskytte den registrertes personvern og samtidig tillate bruk av dataene til test- eller analytiske formål.
La oss nå snakke om forskjellen mellom begge disse teknikkene:
| Kriterier | Datamaskering | Avidentifisering av data |
| Hovedoppgave | Tilslører sensitive data, erstatter med fiktive data | Fjerner all identifiserbar informasjon, transformerer indirekte identifiserbare data |
| Søknadsfelt | Vanligvis brukt i finans og noen helsevesen sammenhenger | Mye brukt i helsevesenet for forskning og analyser |
| Identifisere attributter | Maskerer mest direkte identifiserende attributter | Fjerner både direkte og indirekte identifikatorer |
| Personvernnivå | Gir ikke fullstendig anonymitet | Tar sikte på fullstendig anonymisering, ikke re-identifiserbar selv med andre data |
| Samtykkekrav | Kan kreve individuell samtykke fra pasienten | Krever vanligvis ikke pasientsamtykke etter avidentifikasjon |
| Samsvar | Ikke spesifikt skreddersydd for overholdelse av regelverk | Ofte nødvendig for overholdelse av regelverk som HIPAA og GDPR |
| Bruk saker | Programvaretesting med begrenset omfang, forskning med null datatap, hvor samtykke er enkelt å få | Deling av elektroniske helsejournaler, bredere programvaretesting, overholdelse av forskrifter og enhver situasjon som krever høy anonymitet |
Hvis du leter etter et sterkt nivå av anonymitet og er ok med å transformere dataene for bredere bruk, er dataavidentifikasjon det mer passende alternativet. Datamaskering er en levedyktig tilnærming for oppgaver som krever mindre strenge personverntiltak og hvor den opprinnelige datastrukturen må opprettholdes.
Avidentifikasjon i medisinsk bildediagnostikk
Avidentifikasjonsprosessen fjerner identifiserbare markører fra helseinformasjon for å ivareta pasientens personvern samtidig som den tillater bruk av disse dataene til ulike forskningsaktiviteter. Dette inkluderer studier om effektiviteten av behandlinger, evaluering av helsepolitikk, forskning innen biovitenskap og mer.
Direkte identifikatorer, også referert til som beskyttet helseinformasjon (PHI), omfatter en rekke detaljer som en pasients navn, adresse, medisinske journaler og all informasjon som avslører individets helsestatus, helsetjenester mottatt eller økonomisk informasjon knyttet til helsevesenet deres. Dette betyr at dokumenter som medisinske journaler, sykehusfakturaer og laboratorietestresultater alle faller inn under kategorien PHI.
Den økende integrasjonen av helseinformasjonsteknologi viser dens evne til å støtte betydelig forskning ved å slå sammen omfattende og komplekse datasett fra ulike kilder.
Gitt at enorme samlinger av helsedata kan fremme klinisk forskning og gi verdi til det medisinske samfunnet, tillater HIPAA Privacy Rule enheter dekket av den eller deres forretningsforbindelser å avidentifisere data i samsvar med visse retningslinjer og kriterier.
For å vite mer - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
