Digitaalisen muutoksen aikakaudella terveydenhuollon organisaatiot siirtävät nopeasti toimintaansa digitaalisille alustoille. Vaikka tämä tuo tehokkuutta ja virtaviivaistaa prosesseja, se herättää myös ratkaisevan huolen arkaluonteisten potilastietojen turvallisuudesta.
Perinteiset tietosuojamenetelmät eivät enää ole riittäviä. Koska nämä digitaaliset tietovarastot täyttyvät luottamuksellisilla tiedoilla, tarvitaan vankkoja ratkaisuja. Tässä datan tunnistamisen poistamisella on suuri rooli. Tämä uusi tekniikka on kriittinen strategia yksityisyyden turvaamiseksi ilman, että se estäisi tietojen analysointia ja tutkimusta.
Tässä blogissa puhumme yksityiskohtaisesti tietojen tunnistamisen poistamisesta. Tutkimme, miksi se voisi olla suoja, joka auttaa suojaamaan tärkeitä tietoja.
Mikä on tietojen de-tunnistaminen?
Tietojen tunnistaminen on tekniikka, joka poistaa tai muuttaa henkilökohtaisia tietoja tietojoukosta. Tämä vaikeuttaa tietojen linkittämistä takaisin tiettyihin ihmisiin. Tavoitteena on suojella yksilön yksityisyyttä. Samalla tiedoista on hyötyä tutkimuksessa tai analysoinnissa.
Sairaala voi esimerkiksi poistaa potilastiedot ennen tietojen käyttämistä lääketieteelliseen tutkimukseen. Tämä varmistaa potilaan yksityisyyden ja antaa silti arvokkaita oivalluksia.
Joitakin tietojen tunnistamisen poistamisen käyttötapauksia ovat:
- Kliininen tutkimus: Tunnistamattomat tiedot mahdollistavat potilaiden tulosten, lääkkeiden tehokkuuden ja hoitokäytäntöjen eettisen ja turvallisen tutkimuksen potilaan yksityisyyttä loukkaamatta.
- Kansanterveysanalyysi: Tunnistamattomia potilastietoja voidaan yhdistää terveystrendien analysoimiseksi, tautien puhkeamisen seuraamiseksi ja kansanterveyspolitiikan laatimiseksi.
- Sähköiset terveysrekisterit (EHR): Henkilöllisyyden poistaminen suojaa potilaiden yksityisyyttä, kun EHR-tietoja jaetaan tutkimusta tai laadunarviointia varten. Se varmistaa sääntöjen, kuten HIPAA, noudattamisen säilyttäen samalla tietojen hyödyllisyyden.
- Tietojen jakaminen: Helpottaa terveydenhuoltotietojen jakamista sairaaloiden, tutkimuslaitosten ja valtion virastojen kesken, mikä mahdollistaa yhteistyön tutkimuksen ja päätöksenteon.
- Koneoppimismallit: Käyttää tunnistamattomia tietoja kouluttaakseen algoritmeja ennakoivaa terveydenhuollon analytiikkaa varten, mikä johtaa parempaan diagnostiikkaan ja hoitoihin.
- Terveydenhuollon markkinointi: Mahdollistaa terveydenhuollon tarjoajien analysoida palvelujen käyttöä ja potilastyytyväisyyttä. Tämä auttaa markkinointistrategioissa vaarantamatta potilaan yksityisyyttä.
- Riskinarviointi: Antaa vakuutusyhtiöille mahdollisuuden arvioida riskitekijöitä ja vakuutusten hinnoittelua käyttämällä suuria tietojoukkoja ilman yksilöllistä tunnistamista.
Kuinka tietojen tunnistamisen poistaminen toimii?
Tunnistamisen poistamisen ymmärtäminen alkaa erottamalla kahden tyyppiset tunnisteet: ohjata ja epäsuora.
- Suorat tunnisteet, kuten nimet, sähköpostiosoitteet ja sosiaaliturvatunnukset, voivat erehtymättä osoittaa henkilöön.
- Epäsuorat tunnisteet, mukaan lukien demografiset tai sosioekonomiset tiedot, voivat tunnistaa jonkun yhdistettynä, mutta ne ovat arvokkaita analysointia varten.
Sinun on ymmärrettävä, mitkä tunnisteet haluat poistaa. Tietojen suojaamistapa vaihtelee tunnistetyypin mukaan. Tietojen tunnistamiseen on olemassa useita menetelmiä, joista jokainen sopii erilaisiin skenaarioihin:
- Erilainen yksityisyys: Analysoi datakuvioita paljastamatta tunnistettavia tietoja.
- Pseudonymisointi: Korvaa tunnisteet yksilöllisillä väliaikaisilla tunnuksilla tai koodeilla.
- K-nimettömyys: Varmistaa, että tietojoukossa on vähintään "K" henkilöä, jotka jakavat saman kvasitunnistearvojoukon.
- laiminlyönti: Poistaa nimet ja muut suorat tunnisteet tietojoukoista.
- redaction: Poistaa tai peittää tunnisteet kaikista tietueista, mukaan lukien kuvat tai ääni, käyttämällä pikseloinnin kaltaisia tekniikoita.
- Yleistys: Korvaa tarkat tiedot laajemmilla luokilla, kuten muuttamalla tarkat syntymäajat vain kuukaudeksi ja vuodeksi.
- Tukahduttaminen: Poistaa tai korvaa tietyt tietopisteet yleistetyillä tiedoilla.
- hajautusta: Salaa tunnisteet peruuttamattomasti, mikä poistaa salauksen purkamisen mahdollisuuden.
- vaihtamalla: Vaihtaa tietopisteitä yksilöiden välillä, kuten palkkojen vaihtoa, tietojen yleisen eheyden ylläpitämiseksi.
- Mikroaggregaatio: Ryhmittelee samanlaiset numeeriset arvot ja edustaa niitä ryhmän keskiarvolla.
- Melun lisäys: Tuo uusia tietoja, joiden keskiarvo on nolla ja positiivinen varianssi alkuperäiseen tietoon.
Nämä tekniikat tarjoavat tapoja suojella yksilön yksityisyyttä säilyttäen samalla tietojen hyödyllisyyden analysointia varten. Menetelmän valinta riippuu data-apuohjelman ja tietosuojavaatimusten välisestä tasapainosta.
Tietojen tunnistamisen poistamismenetelmät
Tietojen tunnistamisen poistaminen on erittäin tärkeää terveydenhuollossa, varsinkin kun noudatetaan säännöksiä, kuten HIPAA-tietosuojasääntö. Tämä sääntö käyttää kahta ensisijaista menetelmää suojattujen terveystietojen (PHI) tunnistamiseen: Asiantuntijamäärittely ja Safe Harbor.
Asiantuntijan päättäväisyys
Asiantuntijamääritysmenetelmä perustuu tilastollisiin ja tieteellisiin periaatteisiin. Pätevä henkilö, jolla on riittävät tiedot ja kokemus, soveltaa näitä periaatteita arvioidakseen uudelleentunnistumisen riskiä.
Asiantuntijapäätös varmistaa erittäin pienen riskin, että joku voisi käyttää tietoja yksilöiden tunnistamiseen joko yksinään tai yhdistettynä muihin saatavilla oleviin tietoihin. Tämän asiantuntijan on myös dokumentoitava menetelmät ja tulokset. Se tukee johtopäätöstä, että uudelleentunnistumisen riski on minimaalinen. Tämä lähestymistapa mahdollistaa joustavuuden, mutta vaatii erikoisosaamista tunnistamisen poistamisprosessin validoimiseksi.
Safe Harbor -menetelmä
Safe harbor -menetelmä tarjoaa tarkistuslistan 18 tiedosta poistettavasta tunnisteesta. Tämä kattava luettelo kattaa nimet, osavaltiota pienemmät maantieteelliset tiedot, yksittäisiin henkilöihin liittyvät päivämäärät ja erityyppiset numerot, kuten puhelin-, faksi-, sosiaaliturva- ja sairauskertomusnumerot. Luettelossa on myös muita tunnisteita, kuten sähköpostiosoitteita, IP-osoitteita ja koko kasvot peittäviä valokuvia.
Tämä menetelmä tarjoaa yksinkertaisemman, standardoidun lähestymistavan, mutta saattaa johtaa tietojen menetykseen, mikä rajoittaa tietojen käyttökelpoisuutta joihinkin tarkoituksiin.
Kun olet käyttänyt jompaakumpaa näistä menetelmistä, voit katsoa, että tiedot on poistettu, eivätkä ne ole enää HIPAA:n tietosuojasäännön alaisia. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että tunnistamisen poistamiseen liittyy kompromisseja. Se johtaa tietojen menetykseen, mikä voi vähentää tietojen hyödyllisyyttä tietyissä yhteyksissä.
Valinta näiden menetelmien välillä riippuu organisaatiosi erityistarpeista, saatavilla olevasta asiantuntemuksesta ja tunnistamattomien tietojen käyttötarkoituksesta.
Miksi tunnistamisen poistaminen on tärkeää?
Henkilöllisyyden poistaminen on ratkaisevan tärkeää useista syistä Se voi tasapainottaa yksityisyyden tarpeen ja tietojen hyödyllisyyden. Katso miksi:
- Yksityisyyden suoja: Se suojaa yksilöiden yksityisyyttä poistamalla tai peittämällä henkilökohtaisia tunnisteita. Näin henkilötiedot pysyvät luottamuksellisina.
- Asetusten noudattaminen: Tunnistamisen poistaminen auttaa organisaatioita noudattamaan tietosuojalakeja ja -määräyksiä, kuten HIPAA Yhdysvalloissa, GDPR Euroopassa ja muita maailmanlaajuisesti. Nämä määräykset edellyttävät henkilötietojen suojaa, ja tunnistamisen poistaminen on keskeinen strategia näiden vaatimusten täyttämiseksi.
- Ottaa käyttöön tietojen analysoinnin: Anonymisoimalla tiedot organisaatiot voivat analysoida ja jakaa tietoja vaarantamatta yksilön yksityisyyttä. Tämä on erityisen tärkeää terveydenhuollon kaltaisilla aloilla, joilla potilastietojen analysointi voi johtaa läpimurtoihin sairauksien hoidossa ja ymmärtämisessä.
- Edistää innovointia: Tunnistamattomia tietoja voidaan käyttää tutkimuksessa ja kehityksessä. Se mahdollistaa innovaation vaarantamatta henkilökohtaista yksityisyyttä. Tutkijat voivat esimerkiksi käyttää tunnistamattomia terveystietoja tutkiakseen sairausmalleja ja kehittääkseen uusia hoitoja.
- Riskienhallinta: Se vähentää tietoturvaloukkauksiin liittyvää riskiä. Jos tietoja ei tunnisteta, paljastetut tiedot eivät todennäköisesti vahingoita yksilöitä. Se vähentää tietoturvaloukkauksen eettisiä ja taloudellisia vaikutuksia.
- Julkinen luottamus: Tietojen asianmukainen poistaminen auttaa ylläpitämään yleisön luottamusta siihen, miten organisaatiot käsittelevät henkilötietoja. Tämä luottamus on ratkaisevan tärkeää tutkimukseen ja analysointiin tarvittavan tiedon keräämisen kannalta.
- Globaali yhteistyö: Voit helposti jakaa tunnistamattomia tietoja rajojen yli helpommin maailmanlaajuista tutkimusyhteistyötä varten. Tämä on erityisen olennaista aloilla, kuten globaalissa terveydenhuollossa, missä tietojen jakaminen voi nopeuttaa reagointia kansanterveyskriiseihin.
Tietojen tunnistamisen poistaminen vs. desinfiointi, anonymisointi ja tokenointi
Puhdistus, anonymisointi ja tokenointi ovat erilaisia tietosuojatekniikoita, joita voit käyttää tietojen tunnistamisen poistamisen lisäksi. Auttaaksemme sinua ymmärtämään eroja tietojen poistamisen ja muiden tietosuojatekniikoiden välillä tutustumalla tietojen puhdistamiseen, anonymisoimiseen ja tokenisointiin:
| Tekniikka | Kuvaus | Käytä koteloita |
| sanitization | Sisältää henkilökohtaisten tai arkaluonteisten tietojen havaitsemisen, korjaamisen tai poistamisen luvattoman tunnistamisen estämiseksi. Käytetään usein tietojen poistamiseen tai siirtämiseen, kuten yrityksen laitteiden kierrätykseen. | Tietojen poistaminen tai siirto |
| Anonymisointi | Poistaa tai muuttaa arkaluonteisia tietoja realistisilla, väärillä arvoilla. Tämä prosessi varmistaa, että tietojoukkoa ei voida purkaa tai käänteillä. Se käyttää sanojen sekoitusta tai salausta. Kohdistaa suoria tunnisteita tietojen käytettävyyden ja realistisuuden ylläpitämiseksi. | Suojaa suoria tunnisteita |
| tokenization | Korvaa henkilökohtaiset tiedot satunnaisilla tunnuksilla, jotka voidaan luoda yksisuuntaisilla toiminnoilla, kuten tiivisteillä. Vaikka tunnukset on linkitetty alkuperäisiin tietoihin suojatussa token-varastossa, niiltä puuttuu suora matemaattinen suhde. Se tekee käänteisen suunnittelun mahdottomaksi ilman pääsyä holviin. | Turvallinen tietojenkäsittely palautuspotentiaalilla |
Kukin näistä menetelmistä parantaa tietojen yksityisyyttä eri yhteyksissä.
- Sanitointi valmistelee tiedot turvallista poistamista tai siirtoa varten, jotta arkaluontoisia tietoja ei jää jäljelle.
- Anonymisointi muuttaa tietoja pysyvästi henkilöiden tunnistamisen estämiseksi. Tämä tekee siitä sopivan julkiseen jakamiseen tai analysointiin, kun yksityisyys on huolenaihe.
- Tokenisointi tarjoaa tasapainon. Se suojaa tietoja tapahtumien tai tallennuksen aikana ja mahdollistaa pääsyn alkuperäisiin tietoihin suojatuissa olosuhteissa.
Tunnistamattomien tietojen edut ja haitat
Tietojen tunnistaminen on poistettu sen tarjoamien etujen vuoksi. Puhutaanpa siis tunnistamattomien tietojen käytön eduista:
Tunnistamattomien tietojen edut
Suojaa Luottamuksellisuutta
Tunnistamattomat tiedot turvaavat yksilön yksityisyyden poistamalla henkilökohtaiset tunnisteet. Näin varmistetaan, että henkilötiedot pysyvät yksityisinä, vaikka niitä käytettäisiin tutkimukseen.
Tukee terveydenhuollon tutkimusta
Sen avulla tutkijat voivat käyttää arvokkaita potilastietoja vaarantamatta yksityisyyttä. Tämä tukee terveydenhuollon edistymistä ja parantaa potilaiden hoitoa.
Parantaa tiedon jakamista
Organisaatiot voivat jakaa tunnistamattomia tietoja. Se hajottaa siilot ja edistää yhteistyötä. Tämä jakaminen on ratkaisevan tärkeää parempien terveydenhuoltoratkaisujen kehittämisessä.
Helpottaa kansanterveyshälytyksiä
Tutkijat voivat antaa kansanterveysvaroituksia tunnistamattomien tietojen perusteella. He tekevät tämän paljastamatta suojattuja terveystietoja ja säilyttävät siten yksityisyyden.
Edistää lääketieteellistä edistystä
De-identifiointi mahdollistaa datan käytön tutkimukseen, joka johtaa terveydenhuollon parantamiseen. Se tukee innovaatiokumppanuuksia ja uusien lääkehoitojen kehittämistä.
Tunnistamattomien tietojen haitat
Vaikka tietojen poistaminen antaa terveydenhuollon tarjoajille mahdollisuuden jakaa tietoa tutkimusta ja kehitystä varten, se ei ole ilman haasteitaan.
Uudelleentunnistusmahdollisuus
Henkilöllisyyden poistamisesta huolimatta potilaiden uudelleentunnistamisen riskit ovat edelleen olemassa. Teknologiat, kuten tekoäly ja liitetyt laitteet, voivat mahdollisesti paljastaa potilaiden henkilöllisyyden.
Tekoälyn ja tekniikan haasteita
Tekoäly voi tunnistaa henkilöt uudelleen tunnistamattomista tiedoista. Se haastaa nykyiset yksityisyyden suojat. Tämä edellyttää tietosuojatoimenpiteiden uudelleenarviointia koneoppimisen aikakaudella.
Monimutkaiset tietosuhteet
Tunnistuksenpoistoprotokollien on otettava huomioon monimutkaiset tietojoukkosuhteet. Tietyt tietoyhdistelmät voivat mahdollistaa henkilöiden uudelleentunnistamisen.
Yksityisyyden suojatoimenpiteet
Edistyneitä yksityisyyttä parantavia tekniikoita tarvitaan varmistamaan, että tiedot pysyvät tunnistamattomina. Tämä sisältää algoritmiset, arkkitehtoniset ja lisäys-PET:t, jotka lisäävät identifiointiprosessin monimutkaisuutta.
Sinun on puututtava näihin haittoihin ja hyödynnettävä etuja, jotta voit jakaa potilastietoja vastuullisesti. Tällä tavalla voit edistää lääketieteen kehitystä ja varmistaa samalla potilaan yksityisyyden ja säädösten noudattamisen.
Ero tietojen peittämisen ja tietojen poistamisen välillä
Tietojen peittämisellä ja tunnistamisen poistamisella pyritään suojaamaan arkaluonteisia tietoja, mutta ne eroavat menetelmän ja tarkoituksen osalta. Tässä on yleiskatsaus tietojen peittämiseen:
Tietojen peittäminen on tekniikka arkaluonteisten tietojen suojaamiseen muissa kuin tuotantoympäristöissä. Tämä menetelmä korvaa tai piilottaa alkuperäiset tiedot väärennetyillä tai salatuilla tiedoilla, mutta on silti rakenteeltaan samanlainen kuin alkuperäiset tiedot.
Esimerkiksi sosiaaliturvatunnus, kuten "123-45-6789", voidaan peittää nimellä "XXX-XX-6789". Ajatuksena on suojata rekisteröidyn yksityisyyttä ja sallia tietojen käyttö testaus- tai analyyttisiin tarkoituksiin.
Puhutaanpa nyt näiden kahden tekniikan erosta:
| Kriteeri | Tietojen peittäminen | Tietojen tunnistaminen |
| Päätavoite | Peittää arkaluonteiset tiedot, korvaa kuvitteellisilla tiedoilla | Poistaa kaikki tunnistettavat tiedot, muuntaa epäsuorasti tunnistettavat tiedot |
| Sovellus Fields | Käytetään yleisesti rahoituksessa ja joissakin terveydenhuollon yhteyksissä | Käytetään laajasti terveydenhuollossa tutkimukseen ja analytiikkaan |
| Attribuuttien tunnistaminen | Peittää suorimmin tunnistavat attribuutit | Poistaa sekä suorat että epäsuorat tunnisteet |
| Yksityisyystaso | Ei tarjoa täydellistä nimettömyyttä | Tavoitteena on täydellinen anonymisointi, jota ei voida tunnistaa uudelleen edes muista tiedoista |
| Suostumusvaatimus | Saattaa vaatia yksittäisen potilaan suostumuksen | Ei yleensä vaadi potilaan suostumusta henkilöllisyyden poistamisen jälkeen |
| Noudattaminen | Ei erityisesti räätälöity säädöstenmukaisuuteen | Tarvitaan usein säädösten, kuten HIPAA ja GDPR, noudattamiseksi |
| Käytä koteloita | Ohjelmistojen testaus rajoitetulla laajuudella, tutkimus ilman tietojen menetystä, jolloin suostumus on helppo saada | Sähköisten terveyskertomusten jakaminen, laajempi ohjelmistotestaus, säännösten noudattaminen ja kaikki tilanteet, jotka edellyttävät suurta nimettömyyttä |
Jos etsit vahvaa nimettömyyttä ja haluat muuttaa tietoja laajempaa käyttöä varten, tietojen tunnistamisen poistaminen on sopivampi vaihtoehto. Tietojen peittäminen on käyttökelpoinen lähestymistapa tehtäviin, jotka vaativat vähemmän tiukkoja tietosuojatoimenpiteitä ja joissa alkuperäinen tietorakenne on säilytettävä.
De-identifiointi lääketieteellisessä kuvantamisessa
Tunnistuksenpoistoprosessi poistaa tunnistettavia merkkejä terveystiedoista potilaan yksityisyyden turvaamiseksi ja mahdollistaa näiden tietojen käytön erilaisissa tutkimustoimissa. Tämä sisältää tutkimuksia hoitojen tehokkuudesta, terveydenhuoltopolitiikan arvioinnin, biotieteiden tutkimuksen ja paljon muuta.
Suorat tunnisteet, joita kutsutaan myös suojatuiksi terveystiedoiksi (PHI), sisältävät joukon tietoja, kuten potilaan nimen, osoitteen, potilastiedot ja kaikki tiedot, jotka paljastavat henkilön terveydentilan, vastaanotetut terveydenhuoltopalvelut tai potilaan taloudelliset tiedot. heidän terveydenhuoltonsa. Tämä tarkoittaa, että asiakirjat, kuten potilastiedot, sairaalalaskut ja laboratoriotestien tulokset, kuuluvat kaikki PHI-luokkaan.
Terveyden tietotekniikan kasvava integraatio osoittaa sen kyvyn tukea merkittävää tutkimusta yhdistämällä laajoja ja monimutkaisia aineistoja eri lähteistä.
Koska laajat terveystietojen kokoelmat voivat edistää kliinistä tutkimusta ja tarjota arvoa lääketieteelliselle yhteisölle, HIPAA-tietosuojasääntö sallii sen kattamien tahojen tai heidän liikekumppaneidensa poistaa tietojen henkilöllisyyden tiettyjen ohjeiden ja kriteerien mukaisesti.
Tietääksesi lisää – https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
