В эпоху цифровой трансформации организации здравоохранения быстро переносят свою деятельность на цифровые платформы. Хотя это повышает эффективность и упрощает процессы, это также вызывает серьезные опасения по поводу безопасности конфиденциальных данных пациентов.
Традиционные методы защиты данных больше не являются адекватными. Поскольку эти цифровые хранилища заполняются конфиденциальной информацией, необходимы надежные решения. Именно здесь большую роль играет деидентификация данных. Этот новый метод является важнейшей стратегией защиты конфиденциальности, не ограничивая возможности анализа данных и исследований.
В этом блоге мы подробно поговорим о деидентификации данных. Мы выясним, почему это может быть щит, помогающий защитить важные данные.
Что такое деидентификация данных?
Деидентификация данных это метод, который удаляет или изменяет личную информацию из набора данных. Это затрудняет привязку данных к конкретным людям. Целью является защита конфиденциальности личности. В то же время данные остаются полезными для исследования или анализа.
Например, больница может деидентифицировать записи пациентов, прежде чем использовать их для медицинских исследований. Это обеспечивает конфиденциальность пациентов, сохраняя при этом ценную информацию.
Некоторые из случаев использования деидентификации данных включают в себя:
- Клинические исследования: Обезличенные данные позволяют проводить этическое и безопасное исследование результатов лечения пациентов, эффективности лекарств и протоколов лечения, не нарушая конфиденциальности пациентов.
- Анализ общественного здравоохранения: Обезличенные записи пациентов могут быть объединены для анализа тенденций в области здравоохранения, мониторинга вспышек заболеваний и формулирования политики общественного здравоохранения.
- Электронные медицинские карты (EHR): Деидентификация защищает конфиденциальность пациентов, когда ЭМК передаются для исследований или оценки качества. Это обеспечивает соответствие таким нормам, как HIPAA, сохраняя при этом полезность данных.
- Обмен данными: Облегчает обмен медицинскими данными между больницами, исследовательскими институтами и государственными учреждениями, обеспечивая совместные исследования и разработку политики.
- Модели машинного обучения: использует обезличенные данные для обучения алгоритмов прогнозной медицинской аналитики, что приводит к улучшению диагностики и лечения.
- Маркетинг в сфере здравоохранения: позволяет поставщикам медицинских услуг анализировать использование услуг и удовлетворенность пациентов. Это помогает в маркетинговых стратегиях без риска для конфиденциальности пациентов.
- Оценка риска: позволяет страховым компаниям оценивать факторы риска и цены полисов, используя большие наборы данных без индивидуальной идентификации.
Как работает деидентификация данных?
Понимание деидентификации начинается с различения двух типов идентификаторов: направлять и косвенный.
- Прямые идентификаторы, такие как имена, адреса электронной почты и номера социального страхования, могут безошибочно указывать на человека.
- Косвенные идентификаторы, включая демографическую или социально-экономическую информацию, могут идентифицировать кого-то в сочетании, но они ценны для анализа.
Вы должны понимать, какие идентификаторы вы хотите деидентифицировать. Подход к защите данных зависит от типа идентификатора. Существует несколько методов деидентификации данных, каждый из которых подходит для разных сценариев:
- Дифференциальная конфиденциальность: анализирует закономерности данных, не раскрывая идентифицируемую информацию.
- Псевдонимизация: заменяет идентификаторы уникальными временными идентификаторами или кодами.
- K-анонимность: гарантирует, что в наборе данных есть как минимум «K» лиц, имеющих один и тот же набор значений квазиидентификаторов.
- упущение: удаляет имена и другие прямые идентификаторы из наборов данных.
- пересмотренное издание: стирает или маскирует идентификаторы во всех записях данных, включая изображения или аудио, с использованием таких методов, как пикселизация.
- Обобщение: заменяет точные данные более широкими категориями, например, изменяет точные даты рождения только на месяц и год.
- Подавление: Удаляет или заменяет определенные точки данных обобщенной информацией.
- хеширования: необратимо шифрует идентификаторы, исключая возможность расшифровки.
- Перестановка: Обмен точками данных между отдельными людьми, например, при обмене зарплатами, для обеспечения общей целостности данных.
- Микроагрегация: группирует схожие числовые значения и представляет их как среднее значение группы.
- Добавление шума: Вводит новые данные со средним значением, равным нулю, и положительной дисперсией исходных данных.
Эти методы предлагают способы защитить частную жизнь человека, сохраняя при этом полезность данных для анализа. Выбор метода зависит от баланса между полезностью данных и требованиями конфиденциальности.
Методы обезличивания данных
Обезличивание данных имеет решающее значение в здравоохранении, особенно при соблюдении таких правил, как HIPAA Правило конфиденциальности. В этом правиле используются два основных метода деидентификации защищенной медицинской информации (PHI): экспертное определение и Safe Harbor.
Экспертное определение
Метод экспертного определения опирается на статистические и научные принципы. Квалифицированный специалист, обладающий соответствующими знаниями и опытом, применяет эти принципы для оценки риска повторной идентификации.
Экспертное заключение обеспечивает очень низкий риск того, что кто-то может использовать эту информацию для идентификации отдельных лиц отдельно или в сочетании с другими доступными данными. Этот эксперт также должен документировать методологию и результаты. Это подтверждает вывод о том, что риск повторной идентификации минимален. Этот подход обеспечивает гибкость, но требует специальных знаний для проверки процесса деидентификации.
Метод «Безопасной гавани»
Метод «безопасной гавани» предоставляет контрольный список из 18 конкретных идентификаторов, которые необходимо удалить из данных. Этот полный список охватывает имена, географические данные, меньшие, чем штат, элементы дат, относящиеся к отдельным лицам, а также различные типы номеров, такие как телефон, факс, номера социального страхования и медицинские записи. Другие идентификаторы, такие как адреса электронной почты, IP-адреса и фотографии анфас, также включены в список.
Этот метод предлагает более простой и стандартизированный подход, но может привести к потере данных, что ограничивает их полезность для некоторых целей.
После применения любого из этих методов вы можете считать данные обезличенными и больше не подпадающими под действие Правила конфиденциальности HIPAA. Тем не менее, очень важно понимать, что деидентификация требует компромиссов. Это приводит к потере информации, что может снизить полезность данных в определенных контекстах.
Выбор между этими методами будет зависеть от конкретных потребностей вашей организации, имеющегося опыта и предполагаемого использования обезличенных данных.
Почему деидентификация важна?
Деидентификация имеет решающее значение по нескольким причинам. Она может сбалансировать необходимость конфиденциальности с полезностью данных. Посмотрите, почему:
- Защита конфиденциальности: защищает конфиденциальность людей, удаляя или маскируя личные идентификаторы. Таким образом, личная информация остается конфиденциальной.
- Соблюдение правил: Деидентификация помогает организациям соблюдать законы и правила о конфиденциальности, такие как HIPAA в США, GDPR в Европе и другие по всему миру. Эти правила требуют защиты персональных данных, а обезличивание является ключевой стратегией для удовлетворения этих требований.
- Позволяет анализировать данные: Обезличивая данные, организации могут анализировать и обмениваться информацией без ущерба для конфиденциальности личности. Это особенно важно в таких секторах, как здравоохранение, где анализ данных пациентов может привести к прорыву в лечении и понимании заболеваний.
- Способствует инновациям: Обезличенные данные могут быть использованы в исследованиях и разработках. Это позволяет внедрять инновации без риска для личной жизни. Например, исследователи могут использовать обезличенные медицинские записи для изучения закономерностей заболеваний и разработки новых методов лечения.
- Управление рисками: Это снижает риск, связанный с утечкой данных. Если данные обезличены, то раскрытая информация с меньшей вероятностью причинит вред людям. Это снижает этические и финансовые последствия утечки данных.
- Общественное доверие: Правильная деидентификация данных помогает поддерживать общественное доверие к тому, как организации обрабатывают личную информацию. Это доверие имеет решающее значение для сбора данных, необходимых для исследований и анализа.
- Глобальное Сотрудничество: вы можете легко обмениваться обезличенными данными через границы для глобального исследовательского сотрудничества. Это особенно актуально в таких областях, как глобальное здравоохранение, где обмен данными может ускорить реагирование на кризисы в области общественного здравоохранения.
Деидентификация данных против санации, анонимизации и токенизации
Очистка, анонимизация и токенизация — это различные методы обеспечения конфиденциальности данных, которые вы можете использовать помимо деидентификации данных. Чтобы помочь вам понять различия между обезидентификацией данных и другими методами обеспечения конфиденциальности данных, давайте рассмотрим очистку, анонимизацию и токенизацию данных:
| Техника | Описание | Случаи использования |
| Санитарная | Включает в себя обнаружение, исправление или удаление личных или конфиденциальных данных для предотвращения несанкционированной идентификации. Часто используется для удаления или переноса данных, например, при утилизации оборудования компании. | Удаление или перенос данных |
| Анонимизация | Удаляет или изменяет конфиденциальные данные с реалистичными поддельными значениями. Этот процесс гарантирует, что набор данных не может быть декодирован или реконструирован. Он использует перетасовку слов или шифрование. Нацелены на прямые идентификаторы для обеспечения удобства использования и реализма данных. | Защита прямых идентификаторов |
| лексемизацию | Заменяет личную информацию случайными токенами, которые могут генерироваться односторонними функциями, такими как хэши. Хотя токены связаны с исходными данными в безопасном хранилище токенов, между ними отсутствует прямая математическая связь. Это делает реверс-инжиниринг невозможным без доступа к хранилищу. | Безопасная обработка данных с возможностью обратимости |
Каждая из этих методологий служит для повышения конфиденциальности данных в различных контекстах.
- Санитизация подготавливает данные для безопасного удаления или передачи, чтобы не осталось никакой конфиденциальной информации.
- Анонимизация навсегда изменяет данные, чтобы предотвратить идентификацию людей. Это делает его пригодным для публичного обмена или анализа, когда конфиденциальность является проблемой.
- Токенизация предлагает баланс. Он защищает данные во время транзакций или хранения, с возможностью доступа к исходной информации в безопасных условиях.
Преимущества и недостатки обезличенных данных
У нас есть деидентификация данных из-за преимуществ, которые она дает. Итак, поговорим о преимуществах использования обезличенных данных:
Преимущества обезличенных данных
Защищает конфиденциальность
Обезличенные данные защищают частную жизнь человека, удаляя личные идентификаторы. Это гарантирует, что личная информация останется конфиденциальной, даже если она используется для исследований.
Поддерживает исследования в области здравоохранения
Это позволяет исследователям получать доступ к ценной информации о пациентах без ущерба для конфиденциальности. Это способствует развитию здравоохранения и улучшению ухода за пациентами.
Улучшает обмен данными
Организации могут обмениваться обезличенными данными. Это разрушает разрозненность и способствует сотрудничеству. Этот обмен имеет решающее значение для разработки более эффективных решений в области здравоохранения.
Облегчает оповещения общественного здравоохранения
Исследователи могут выпускать предупреждения об общественном здравоохранении на основе обезличенных данных. Они делают это, не раскрывая защищенную медицинскую информацию, сохраняя тем самым конфиденциальность.
Стимулирует достижения медицины
Деидентификация позволяет использовать данные для исследований, которые приводят к улучшению здравоохранения. Он поддерживает инновационное партнерство и разработку новых методов лечения.
Недостатки обезличенных данных
Хотя обезличивание данных позволяет поставщикам медицинских услуг обмениваться информацией для исследований и разработок, это не лишено проблем.
Возможность повторной идентификации
Несмотря на деидентификацию, риски повторной идентификации пациентов сохраняются. Такие технологии, как искусственный интеллект и подключенные устройства, потенциально могут раскрыть личность пациента.
Проблемы с искусственным интеллектом и технологиями
ИИ может повторно идентифицировать людей на основе обезличенных данных. Это бросает вызов существующим мерам защиты конфиденциальности. Это требует пересмотра мер конфиденциальности в эпоху машинного обучения.
Сложные отношения данных
Протоколы деидентификации должны учитывать сложные взаимоотношения между наборами данных. Определенные комбинации данных могут позволить повторно идентифицировать людей.
Меры защиты конфиденциальности
Для обеспечения обезличивания данных необходимы передовые технологии повышения конфиденциальности. Сюда входят алгоритмические, архитектурные и дополнительные ПЭТ, которые усложняют процесс деидентификации.
Вы должны устранить эти недостатки и использовать преимущества для ответственного обмена данными о пациентах. Таким образом, вы можете внести свой вклад в развитие медицины, обеспечивая при этом конфиденциальность пациентов и соблюдение правил.
Разница между маскировкой данных и обезидентификацией данных
Маскирование данных и деидентификация направлены на защиту конфиденциальной информации, но различаются по методу и цели. Вот обзор маскировки данных:
Маскирование данных — это метод защиты конфиденциальной информации в непроизводственных средах. Этот метод заменяет или скрывает исходные данные поддельными или зашифрованными данными, но по-прежнему структурно аналогичен исходным данным.
Например, номер социального страхования, такой как «123-45-6789», может быть замаскирован как «XXX-XX-6789». Идея состоит в том, чтобы защитить конфиденциальность субъекта данных, позволяя при этом использовать данные для тестирования или аналитических целей.
Теперь давайте поговорим о разнице между этими двумя методами:
| Критерии | Маскировка данных | Деидентификация данных |
| Главная цель | Скрывает конфиденциальные данные, заменяет их фиктивными данными. | Удаляет всю идентифицируемую информацию, преобразует косвенно идентифицируемые данные |
| Области применения | Обычно используется в сфере финансов и некоторых сферах здравоохранения. | Широко используется в здравоохранении для исследований и аналитики. |
| Идентификация атрибутов | Маскирует наиболее непосредственно идентифицирующие атрибуты | Удаляет как прямые, так и косвенные идентификаторы. |
| Уровень конфиденциальности | Не обеспечивает полную анонимность | Целью является полная анонимизация, невозможность повторной идентификации даже с другими данными. |
| Требование согласия | Может потребоваться индивидуальное согласие пациента | Обычно не требуется согласия пациента после деидентификации. |
| Комплаенс | Не специально разработано для соответствия нормативным требованиям | Часто требуется для соблюдения таких правил, как HIPAA и GDPR. |
| Случаи использования | Тестирование программного обеспечения с ограниченным объемом, исследования с нулевой потерей данных, где согласие легко получить | Обмен электронными медицинскими записями, более широкое тестирование программного обеспечения, соблюдение правил и любые ситуации, требующие высокой анонимности. |
Если вам нужен высокий уровень анонимности и вы согласны с преобразованием данных для более широкого использования, то деидентификация данных является более подходящим вариантом. Маскирование данных — это эффективный подход для задач, требующих менее строгих мер конфиденциальности и где необходимо сохранить исходную структуру данных.
Деидентификация в медицинской визуализации
Процесс деидентификации удаляет идентифицируемые маркеры из медицинской информации, чтобы защитить конфиденциальность пациентов, одновременно позволяя использовать эти данные для различных исследовательских мероприятий. Сюда входят исследования эффективности лечения, оценка политики здравоохранения, исследования в области наук о жизни и многое другое.
Прямые идентификаторы, также называемые защищенной медицинской информацией (PHI), включают в себя ряд деталей, таких как имя пациента, адрес, медицинские записи и любую информацию, которая раскрывает состояние здоровья человека, полученные медицинские услуги или финансовую информацию, относящуюся к их здравоохранение. Это означает, что такие документы, как медицинские записи, больничные счета и результаты лабораторных анализов, подпадают под категорию PHI.
Растущая интеграция информационных технологий здравоохранения показывает их способность поддерживать важные исследования путем объединения обширных и сложных наборов данных из различных источников.
Учитывая, что обширные коллекции медицинских данных могут способствовать клиническим исследованиям и представлять ценность для медицинского сообщества, Правило конфиденциальности HIPAA позволяет организациям, на которые распространяется его действие, или их деловым партнерам деидентифицировать данные в соответствии с определенными руководящими принципами и критериями.
Знать больше - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
