Ръководство за деидентификация на данни: Всичко, което един начинаещ трябва да знае (през 2024 г.)

В ерата на дигиталната трансформация здравните организации бързо пренасочват дейността си към цифрови платформи. Въпреки че това носи ефективност и рационализирани процеси, то също така повдига важни опасения относно сигурността на чувствителните данни на пациентите.

Традиционните методи за защита на данните вече не са подходящи. Тъй като тези цифрови хранилища са пълни с поверителна информация, са необходими стабилни решения. Тук деидентификацията на данните играе голяма роля. Тази нововъзникваща техника е критична стратегия за защита на поверителността, без да възпрепятства потенциала за анализ на данни и изследвания.

В този блог ще говорим подробно за деидентификацията на данните. Ще проучим защо това може да е щитът, който помага за защитата на важни данни.

Какво е деидентификация на данни?

Деидентификация на данни е техника, която премахва или променя лична информация от набор от данни. Това затруднява свързването на данни с конкретни хора. Целта е да се защити личното пространство. В същото време данните остават полезни за изследване или анализ.

Например болница може да деидентифицира досиета на пациенти, преди да използва данните за медицински изследвания. Това гарантира поверителност на пациента, като същевременно позволява ценна информация.

Някои от случаите на използване на деидентификация на данни включват:

• Клинични изследвания: Деидентифицираните данни позволяват етично и сигурно проучване на резултатите от пациентите, ефикасността на лекарствата и протоколите за лечение, без да се нарушава поверителността на пациентите.
• Анализ на общественото здраве: Деидентифицираните досиета на пациенти могат да бъдат обобщени, за да се анализират здравните тенденции, да се наблюдават епидемии от болести и да се формулират политики за обществено здраве.
• Електронни здравни досиета (EHR): Деидентификацията защитава поверителността на пациентите, когато ЕЗД се споделят за изследване или оценка на качеството. Той гарантира съответствие с разпоредби като HIPAA, като същевременно запазва полезността на данните.
• Споделяне на данни: Улеснява споделянето на здравни данни между болници, изследователски институции и правителствени агенции, позволявайки съвместни изследвания и създаване на политики.
• Модели на машинно обучение: Използва деидентифицирани данни за обучение на алгоритми за предсказуем анализ на здравеопазването, което води до подобрена диагностика и лечение.
• Маркетинг в здравеопазването: Позволява на доставчиците на здравни услуги да анализират използването на услугите и удовлетвореността на пациентите. Това подпомага маркетинговите стратегии, без да рискува поверителността на пациента.
• Оценка на риска: Позволява на застрахователните компании да оценяват рисковите фактори и ценообразуването на полиците, като използват големи набори от данни без индивидуална идентификация.

Как работи деидентификацията на данните?

Разбирането на деидентификацията започва с разграничаване на два типа идентификатори: директен намлява непряк.

• Директните идентификатори, като имена, имейл адреси и номера на социална осигуровка, могат безпогрешно да сочат към дадено лице.
• Непреките идентификатори, включително демографска или социално-икономическа информация, могат да идентифицират някого, когато се комбинират, но са ценни за анализ.

Трябва да разберете кои идентификатори искате да деидентифицирате. Подходът за защита на данните варира в зависимост от типа на идентификатора. Съществуват няколко метода за деидентифициране на данни, всеки подходящ за различни сценарии:

• Диференциална поверителност: Анализира модели на данни, без да разкрива информация, която може да бъде идентифицирана.
• Псевдонимизация: Заменя идентификаторите с уникални, временни идентификатори или кодове.
• К-анонимност: Гарантира, че наборът от данни има поне „K“ лица, споделящи един и същ набор от стойности на квазиидентификатор.
• пропуск: Премахва имена и други директни идентификатори от набори от данни.
• редактиране: Изтрива или маскира идентификатори във всички записи на данни, включително изображения или аудио, като използва техники като пикселизация.
• Обобщение: Заменя точните данни с по-широки категории, като промяна на точните рождени дати само на месеца и годината.
• Потискане: Изтрива или замества конкретни точки от данни с обобщена информация.
• хеширане: Криптира необратимо идентификаторите, като елиминира възможността за дешифриране.
• Замяната: Обменя точки от данни между отделни лица, като например размяна на заплати, за поддържане на цялостността на данните.
• Микроагрегация: Групира подобни числови стойности и ги представя със средната стойност за групата.
• Добавяне на шум: Въвежда нови данни със средна стойност нула и положителна вариация спрямо оригиналните данни.

Тези техники предлагат начини за защита на личната поверителност, като същевременно запазват полезността на данните за анализ. Изборът на метод зависи от баланса между полезността на данните и изискванията за поверителност.

Методи за деидентификация на данни

Деидентификацията на данните е критична в здравеопазването, особено когато се спазват разпоредби като Правило за поверителност на HIPAA. Това правило използва два основни метода за деидентифициране на защитена здравна информация (PHI): Експертно решение и Safe Harbor.

Експертна решимост

Експертният метод за определяне се основава на статистически и научни принципи. Квалифицирано лице с подходящи познания и опит прилага тези принципи, за да оцени риска от повторна идентификация.

Експертното определяне гарантира много нисък риск някой да използва информацията, за да идентифицира лица, самостоятелно или в комбинация с други налични данни. Този експерт трябва също да документира методологията и резултатите. Това подкрепя заключението, че има минимален риск от повторна идентификация. Този подход позволява гъвкавост, но изисква специализиран опит за валидиране на процеса на деидентификация.

Методът на безопасното пристанище

Методът Safe Harbor е като подход с контролен списък за деидентификация на данни. Преминавате през данните и отделяте 18 специфични вида информация, които биха могли директно да сочат към дадено лице. След като тези идентификатори бъдат премахнати, данните се считат за деидентифицирани. Той е лесен и широко използван поради ясните си указания.

След като приложите някой от тези методи, можете да считате данните за деидентифицирани и вече не подлежат на правилото за поверителност на HIPAA. Въпреки това е изключително важно да се разбере, че деидентификацията идва с компромиси. Това води до загуба на информация, която може да намали полезността на данните в специфични контексти.

Изборът между тези методи ще зависи от специфичните нужди на вашата организация, наличната експертиза и предвидената употреба на деидентифицираните данни.

Защо деидентификацията е важна?

Деидентификацията е от решаващо значение поради няколко причини. Тя може да балансира нуждата от поверителност с полезността на данните. Вижте защо:

• Защита на поверителност: Защитава поверителността на хората, като премахва или маскира личните идентификатори. По този начин личната информация остава поверителна.
• Спазване на разпоредбите: Деидентификацията помага на организациите да спазват законите и разпоредбите за поверителност като HIPAA в САЩ, GDPR в Европа и други по света. Тези разпоредби изискват защита на личните данни и деидентификацията е ключова стратегия за изпълнение на тези изисквания.
• Разрешава анализ на данни: Чрез анонимизиране на данните организациите могат да анализират и споделят информация, без да компрометират личната поверителност. Това е особено важно в сектори като здравеопазването, където анализирането на данни за пациенти може да доведе до пробиви в лечението и разбирането на заболяванията.
• Насърчава иновациите: Деидентифицираните данни могат да се използват в изследвания и разработки. Позволява иновации, без да рискува личната поверителност. Например, изследователите могат да използват деидентифицирани здравни досиета, за да изучават моделите на заболяването и да разработват нови лечения.
• Управление на риска: Намалява риска, свързан с нарушения на данните. Ако данните са деидентифицирани, изложената информация е по-малко вероятно да навреди на хората. Намалява етичните и финансови последици от нарушение на сигурността на данните.
• Публично доверие: Правилното деидентифициране на данни помага за поддържане на общественото доверие в начина, по който организациите боравят с лична информация. Това доверие е от решаващо значение за събирането на данни, необходими за изследване и анализ.
• Глобално сътрудничество: Можете лесно да споделяте деидентифицирани данни през границите по-лесно за глобално изследователско сътрудничество. Това е особено важно в области като глобалното здравеопазване, където споделянето на данни може да ускори отговора на кризи в общественото здраве.

Деидентификация на данни срещу дезинфекция, анонимизация и токенизация

Санирането, анонимизирането и токенизирането са различни техники за поверителност на данните, които можете да използвате освен деидентификацията на данните. За да ви помогнем да разберете разликите между деидентификация на данни и други техники за поверителност на данните, нека проучим санирането на данни, анонимизирането и токенизирането:

Всяка от тези методологии служи за подобряване на поверителността на данните в различни контексти.

• Дезинфекцията подготвя данните за безопасно изтриване или прехвърляне, така че да не остава чувствителна информация.
• Анонимизирането променя трайно данните, за да предотврати идентифицирането на лица. Това го прави подходящ за публично споделяне или анализ, когато поверителността е проблем.
• Токенизацията предлага баланс. Той защитава данните по време на транзакции или съхранение, с възможност за достъп до оригиналната информация при сигурни условия.

Предимствата и недостатъците на деидентифицираните данни

Имаме деидентификация на данни поради предимствата, които предоставя. И така, нека поговорим за ползите от използването на деидентифицирани данни:

Предимства на деидентифицираните данни

Защитава поверителността

Деидентифицираните данни защитават личната поверителност чрез премахване на личните идентификатори. Това гарантира, че личната информация остава поверителна, дори когато се използва за проучване.

Поддържа изследвания в здравеопазването

Тя позволява на изследователите да имат достъп до ценна информация за пациента, без да се нарушава поверителността. Това подкрепя напредъка в здравеопазването и подобрява грижите за пациентите.

Подобрява споделянето на данни

Организациите могат да споделят деидентифицирани данни. Той разгражда силозите и насърчава сътрудничеството. Това споделяне е от решаващо значение за разработването на по-добри решения в здравеопазването.

Улеснява сигналите за обществено здраве

Изследователите могат да издават предупреждения за общественото здраве въз основа на деидентифицирани данни. Те правят това, без да разкриват защитена здравна информация, като по този начин запазват поверителността.

Движи медицинския напредък

Деидентификацията позволява използването на данни за изследвания, които водят до подобрения в здравеопазването. Той подкрепя партньорства за иновации и разработване на нови медицински лечения.

Недостатъци на деидентифицираните данни

Въпреки че деидентифицирането на данни позволява на доставчиците на здравни услуги да споделят информация за научни изследвания и разработки, това не е без предизвикателства.

Възможност за повторна идентификация

Въпреки деидентификацията остават рисковете от повторно идентифициране на пациентите. Технологии като AI и свързани устройства могат потенциално да разкрият самоличността на пациентите.

Предизвикателства с AI и технологии

AI може да идентифицира повторно лица от деидентифицирани данни. Това предизвиква съществуващите защити на поверителността. Това налага преразглеждане на мерките за поверителност в ерата на машинното обучение.

Връзки на сложни данни

Протоколите за деидентификация трябва да отчитат сложни връзки между набори от данни. Определени комбинации от данни могат да позволят повторна идентификация на лица.

Мерки за защита на личните данни

Необходими са усъвършенствани технологии за подобряване на поверителността, за да се гарантира, че данните остават деидентифицирани. Това включва алгоритмични, архитектурни и PET за разширяване, които добавят сложност към процеса на деидентификация.

Трябва да обърнете внимание на тези недостатъци и да се възползвате от предимствата, за да споделяте отговорно данни за пациентите. По този начин можете да допринесете за медицинския напредък, като същевременно гарантирате неприкосновеността на личния живот на пациентите и спазването на разпоредбите.

Разлика между маскиране на данни и деидентификация на данни

Маскирането на данни и деидентификацията имат за цел да защитят поверителна информация, но се различават по метод и цел. Ето общ преглед на маскирането на данни:

Маскирането на данни е техника за защита на чувствителна информация в непроизводствени среди. Този метод заменя или скрива оригиналните данни с фалшиви или кодирани данни, но все още е структурно подобен на оригиналните данни.

Например социалноосигурителен номер като „123-45-6789“ може да бъде маскиран като „XXX-XX-6789“. Идеята е да се защити поверителността на субекта на данните, като същевременно се позволи използването на данните за тестови или аналитични цели.

Сега нека поговорим за разликата между тези две техники:

Ако търсите силно ниво на анонимност и сте съгласни с трансформирането на данните за по-широка употреба, тогава деидентификацията на данните е по-подходящата опция. Маскирането на данни е жизнеспособен подход за задачи, изискващи по-малко строги мерки за поверителност и където трябва да се поддържа оригиналната структура на данните.

Деидентификация в медицинското изображение

Процесът на деидентификация премахва разпознаваеми маркери от здравната информация, за да защити поверителността на пациента, като същевременно позволява използването на тези данни за различни изследователски дейности. Това включва проучвания за ефективността на лечението, оценка на политиките в здравеопазването, изследвания в областта на науките за живота и др.

Директните идентификатори, наричани още защитена здравна информация (PHI), обхващат набор от подробности като име на пациент, адрес, медицински досиета и всякаква информация, която разкрива здравословното състояние на индивида, получените здравни услуги или финансова информация, отнасяща се до тяхното здравеопазване. Това означава, че всички документи като медицински досиета, болнични фактури и резултати от лабораторни изследвания попадат в категорията PHI.

Нарастващата интеграция на здравната информационна технология показва нейната способност да поддържа значителни изследвания чрез обединяване на обширни и сложни масиви от данни от различни източници.

Като се има предвид, че огромните колекции от здравни данни могат да усъвършенстват клиничните изследвания и да предоставят стойност на медицинската общност, Правилото за поверителност на HIPAA позволява на субектите, обхванати от него, или техните бизнес партньори да деидентифицират данните в съответствие с определени насоки и критерии.

Решения за деидентификация на медицински данни на Shaip

Приложението на Shaip е предназначено да деидентифицира данни и да премахва чувствителна здравна информация. Той използва NLP модели за намиране и защита на данните на пациентите, с опция за човешки преглед, за да се гарантира съответствие и поверителност.

Решението е напълно автоматизирано, съвместимо с HIPAA и опростява споделянето на данни. Характеристиките включват:

• Автоматизирани работни процеси за рационализиране на обработката на данни
• Възможност за персонализиране, за да отговаря на нуждите на проекта
• Подобрен контрол на качеството за най-добри резултати
• Инструменти за наблюдение на качеството и проследяване на напредъка на проекта

Нека обсъдим изискванията на вашия проект и заедно намерим идеалното решение! Свържи се с нас