W dobie transformacji cyfrowej organizacje opieki zdrowotnej szybko przenoszą swoją działalność na platformy cyfrowe. Chociaż zapewnia to wydajność i usprawnienie procesów, rodzi również istotne obawy dotyczące bezpieczeństwa wrażliwych danych pacjentów.
Tradycyjne metody ochrony danych nie są już odpowiednie. Ponieważ te cyfrowe repozytoria zapełniają się poufnymi informacjami, potrzebne są solidne rozwiązania. W tym przypadku dużą rolę odgrywa deidentyfikacja danych. Ta wyłaniająca się technika stanowi kluczową strategię ochrony prywatności bez ograniczania potencjału analizy i badań danych.
Na tym blogu omówimy szczegółowo kwestię deidentyfikacji danych. Zbadamy, dlaczego może to być tarcza pomagająca chronić ważne dane.
Co to jest deidentyfikacja danych?
Deidentyfikacja danych to technika polegająca na usuwaniu lub zmianie danych osobowych ze zbioru danych. Utrudnia to powiązanie danych z konkretnymi osobami. Celem jest ochrona prywatności jednostki. Jednocześnie dane pozostają przydatne do badań lub analiz.
Na przykład szpital może usunąć dane umożliwiające identyfikację pacjenta przed wykorzystaniem danych do badań medycznych. Zapewnia to prywatność pacjenta, a jednocześnie pozwala na uzyskanie cennych informacji.
Niektóre przypadki użycia deidentyfikacji danych obejmują:
- Badania kliniczne: Dane pozbawione cech identyfikacyjnych umożliwiają etyczne i bezpieczne badanie wyników leczenia pacjentów, skuteczności leków i protokołów leczenia bez naruszania prywatności pacjentów.
- Analiza zdrowia publicznego: Dane pacjentów pozbawione cech identyfikacyjnych można agregować w celu analizy trendów zdrowotnych, monitorowania ognisk chorób i formułowania polityk w zakresie zdrowia publicznego.
- Elektroniczna dokumentacja zdrowotna (EHR): Deidentyfikacja chroni prywatność pacjentów, gdy EHR są udostępniane do celów badawczych lub oceny jakości. Zapewnia zgodność z przepisami takimi jak HIPAA, zachowując jednocześnie użyteczność danych.
- Udostępnianie danych: Ułatwia wymianę danych dotyczących opieki zdrowotnej pomiędzy szpitalami, instytucjami badawczymi i agencjami rządowymi, umożliwiając wspólne badania i kształtowanie polityki.
- Modele uczenia maszynowego: Wykorzystuje dane pozbawione cech identyfikacyjnych do uczenia algorytmów na potrzeby analiz predykcyjnych dotyczących opieki zdrowotnej, co prowadzi do ulepszonej diagnostyki i leczenia.
- Marketing opieki zdrowotnej: Umożliwia podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną analizę wykorzystania usług i zadowolenia pacjentów. Pomaga to w strategiach marketingowych bez narażania prywatności pacjentów.
- Ocena ryzyka zawodowego: Umożliwia firmom ubezpieczeniowym ocenę czynników ryzyka i wycenę polis przy użyciu dużych zbiorów danych bez indywidualnej identyfikacji.
Jak działa deidentyfikacja danych?
Zrozumienie deidentyfikacji zaczyna się od rozróżnienia dwóch typów identyfikatorów: kierować i pośredni.
- Bezpośrednie identyfikatory, takie jak nazwiska, adresy e-mail i numery ubezpieczenia społecznego, mogą bez wątpienia wskazywać na konkretną osobę.
- Identyfikatory pośrednie, w tym informacje demograficzne lub społeczno-ekonomiczne, mogą po połączeniu umożliwić identyfikację danej osoby, ale są cenne do analizy.
Musisz zrozumieć, które identyfikatory chcesz usunąć. Podejście do zabezpieczania danych różni się w zależności od typu identyfikatora. Istnieje kilka metod deidentyfikacji danych, każda odpowiednia dla różnych scenariuszy:
- Prywatność różnicowa: analizuje wzorce danych bez ujawniania informacji umożliwiających identyfikację.
- Pseudonimizacja: Zastępuje identyfikatory unikalnymi, tymczasowymi identyfikatorami lub kodami.
- K-Anonimowość: Zapewnia, że zbiór danych zawiera co najmniej „K” osób mających ten sam zestaw wartości quasi-identyfikatora.
- Pominięcie: Usuwa nazwy i inne bezpośrednie identyfikatory ze zbiorów danych.
- Przeróbka: usuwa lub maskuje identyfikatory we wszystkich rekordach danych, w tym obrazach i dźwięku, przy użyciu technik takich jak pikselacja.
- Uogólnienie: Zastępuje dokładne dane szerszymi kategoriami, takimi jak zmiana dokładnych dat urodzenia na miesiąc i rok.
- Tłumienie: usuwa lub zastępuje określone punkty danych informacjami uogólnionymi.
- Hashing: Szyfruje identyfikatory nieodwracalnie, eliminując możliwość odszyfrowania.
- Zamień: Wymienia punkty danych między osobami, na przykład wymieniając pensje, aby zachować ogólną integralność danych.
- Mikroagregacja: Grupuje podobne wartości liczbowe i przedstawia je jako średnią grupy.
- Dodatek hałasu: wprowadza nowe dane ze średnią zerową i dodatnią wariancją do oryginalnych danych.
Techniki te oferują sposoby ochrony prywatności osób przy jednoczesnym zachowaniu przydatności danych do analizy. Wybór metody zależy od równowagi między użytecznością danych a wymogami prywatności.
Metody deidentyfikacji danych
Deidentyfikacja danych ma kluczowe znaczenie w opiece zdrowotnej, szczególnie w przypadku przestrzegania przepisów takich jak: Zasada prywatności HIPAA. Zasada ta wykorzystuje dwie podstawowe metody deidentyfikowania chronionych informacji zdrowotnych (PHI): ustalenie przez eksperta i bezpieczna przystań.
Determinacja eksperta
Metoda określania eksperckiego opiera się na zasadach statystycznych i naukowych. Wykwalifikowana osoba posiadająca odpowiednią wiedzę i doświadczenie stosuje te zasady w celu oceny ryzyka ponownej identyfikacji.
Ustalenia ekspertów zapewniają bardzo niskie ryzyko, że ktoś mógłby wykorzystać te informacje do identyfikacji osób, samodzielnie lub w połączeniu z innymi dostępnymi danymi. Ekspert ten musi również udokumentować metodologię i wyniki. Potwierdza to wniosek, że ryzyko ponownej identyfikacji jest minimalne. Takie podejście zapewnia elastyczność, ale wymaga specjalistycznej wiedzy w celu walidacji procesu deidentyfikacji.
Metoda bezpiecznej przystani
Metoda bezpiecznej przystani zapewnia listę kontrolną 18 konkretnych identyfikatorów, które należy usunąć z danych. Ta obszerna lista obejmuje nazwiska, dane geograficzne mniejsze niż stan, elementy dat dotyczące poszczególnych osób oraz różne typy numerów, takie jak numery telefonów, faksów, numery ubezpieczenia społecznego i numery dokumentacji medycznej. Na liście znajdują się również inne identyfikatory, takie jak adresy e-mail, adresy IP i zdjęcia całej twarzy.
Ta metoda oferuje prostsze, ustandaryzowane podejście, ale może skutkować utratą danych, co ogranicza ich przydatność do niektórych celów.
Po zastosowaniu którejkolwiek z tych metod można uznać, że dane nie pozwalają na identyfikację i nie podlegają już Zasadom ochrony prywatności ustawy HIPAA. Niemniej jednak niezwykle istotne jest zrozumienie, że deidentyfikacja wiąże się z kompromisami. Prowadzi to do utraty informacji, która może zmniejszyć użyteczność danych w określonych kontekstach.
Wybór pomiędzy tymi metodami będzie zależał od konkretnych potrzeb Twojej organizacji, dostępnej wiedzy specjalistycznej i zamierzonego wykorzystania zdeidentyfikowanych danych.
Dlaczego deidentyfikacja jest ważna?
Deidentyfikacja ma kluczowe znaczenie z kilku powodów. Może zrównoważyć potrzebę prywatności z użytecznością danych. Zobacz dlaczego:
- Ochrona prywatności: Chroni prywatność osób poprzez usuwanie lub maskowanie identyfikatorów osobistych. W ten sposób dane osobowe pozostają poufne.
- Zgodność z przepisami: Deidentyfikacja pomaga organizacjom zachować zgodność z przepisami i regulacjami dotyczącymi prywatności, takimi jak HIPAA w USA, RODO w Europie i innymi na całym świecie. Przepisy te nakładają obowiązek ochrony danych osobowych, a kluczową strategią umożliwiającą spełnienie tych wymogów jest pozbawienie tożsamości.
- Umożliwia analizę danych: Dzięki anonimizacji danych organizacje mogą analizować i udostępniać informacje bez naruszania prywatności poszczególnych osób. Jest to szczególnie ważne w sektorach takich jak opieka zdrowotna, gdzie analiza danych pacjentów może prowadzić do przełomów w leczeniu i rozumieniu chorób.
- Wspiera innowacje: Dane pozbawione cech identyfikacyjnych mogą zostać wykorzystane w badaniach i rozwoju. Pozwala na innowacje bez narażania prywatności. Na przykład badacze mogą wykorzystywać zatajoną dokumentację medyczną do badania wzorców chorób i opracowywania nowych metod leczenia.
- Zarządzanie ryzykiem: Zmniejsza ryzyko związane z naruszeniami danych. Jeśli dane zostaną zanonimizowane, istnieje mniejsze prawdopodobieństwo, że ujawnione informacje wyrządzą krzywdę osobom fizycznym. Zmniejsza etyczne i finansowe skutki naruszenia bezpieczeństwa danych.
- Zaufanie publiczne: Właściwa deidentyfikacja danych pomaga utrzymać zaufanie społeczne do sposobu, w jaki organizacje postępują z danymi osobowymi. Zaufanie to jest kluczowe przy gromadzeniu danych niezbędnych do badań i analiz.
- Globalna współpraca: Możesz łatwiej udostępniać niezidentyfikowane dane ponad granicami na potrzeby globalnej współpracy badawczej. Jest to szczególnie istotne w takich dziedzinach jak zdrowie na świecie, gdzie udostępnianie danych może przyspieszyć reakcję na kryzysy w zakresie zdrowia publicznego.
Deidentyfikacja danych a oczyszczanie, anonimizacja i tokenizacja
Oczyszczanie, anonimizacja i tokenizacja to różne techniki ochrony danych, których można używać oprócz usuwania danych identyfikacyjnych. Aby pomóc Ci zrozumieć różnice między deidentyfikacją danych a innymi technikami ochrony danych, przyjrzyjmy się sanityzacji, anonimizacji i tokenizacji danych:
| Technika | Opis | Przypadków użycia |
| Odkażanie | Obejmuje wykrywanie, poprawianie lub usuwanie danych osobowych lub wrażliwych, aby zapobiec nieuprawnionej identyfikacji. Często używany do usuwania lub przesyłania danych, na przykład podczas recyklingu sprzętu firmowego. | Usunięcie lub przeniesienie danych |
| Anonimizacja | Usuwa lub zmienia wrażliwe dane za pomocą realistycznych, fałszywych wartości. Proces ten gwarantuje, że zbioru danych nie można odkodować ani poddać inżynierii wstecznej. Wykorzystuje tasowanie słów lub szyfrowanie. Celuje w bezpośrednie identyfikatory, aby zachować użyteczność i realizm danych. | Ochrona identyfikatorów bezpośrednich |
| tokenizacja | Zastępuje dane osobowe losowymi tokenami, które mogą być generowane przez funkcje jednokierunkowe, takie jak skróty. Chociaż tokeny są powiązane z oryginalnymi danymi w bezpiecznym magazynie tokenów, brakuje im bezpośredniego związku matematycznego. Uniemożliwia to inżynierię wsteczną bez dostępu do skarbca. | Bezpieczne przetwarzanie danych z potencjałem odwracalności |
Każda z tych metod służy zwiększeniu prywatności danych w różnych kontekstach.
- Sanityzacja przygotowuje dane do bezpiecznego usunięcia lub przeniesienia, tak aby nie pozostały żadne wrażliwe informacje.
- Anonimizacja trwale zmienia dane, aby uniemożliwić identyfikację osób. Dzięki temu nadaje się do publicznego udostępniania lub analiz, gdy ochrona prywatności jest problemem.
- Tokenizacja zapewnia równowagę. Chroni dane podczas transakcji lub przechowywania, z możliwością dostępu do oryginalnych informacji w bezpiecznych warunkach.
Korzyści i wady danych pozbawionych identyfikacji
Stosujemy deidentyfikację danych ze względu na korzyści, jakie zapewnia. Porozmawiajmy więc o korzyściach wynikających z wykorzystania danych pozbawionych identyfikacji:
Korzyści z danych zdeidentyfikowanych
Chroni poufność
Dane zdezidentyfikowane chronią prywatność jednostki, usuwając identyfikatory osobiste. Dzięki temu dane osobowe pozostają prywatne, nawet jeśli zostaną wykorzystane do celów badawczych.
Wspiera badania w zakresie opieki zdrowotnej
Umożliwia badaczom dostęp do cennych informacji o pacjencie bez naruszania prywatności. Wspiera to postęp w opiece zdrowotnej i poprawia opiekę nad pacjentem.
Usprawnia udostępnianie danych
Organizacje mogą udostępniać dane pozbawione identyfikacji. Rozbija silosy i sprzyja współpracy. Dzielenie się tym ma kluczowe znaczenie dla opracowywania lepszych rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej.
Ułatwia wysyłanie alertów dotyczących zdrowia publicznego
Badacze mogą wydawać ostrzeżenia dotyczące zdrowia publicznego w oparciu o dane zanonimizowane. Robią to bez ujawniania chronionych informacji zdrowotnych, zachowując w ten sposób prywatność.
Napędza postęp medycyny
Deidentyfikacja umożliwia wykorzystanie danych do badań prowadzących do poprawy opieki zdrowotnej. Wspiera partnerstwa innowacyjne i rozwój nowych metod leczenia.
Wady danych zdezidentyfikowanych
Chociaż deidentyfikowanie danych umożliwia podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną udostępnianie informacji na potrzeby badań i rozwoju, wiąże się to z pewnymi wyzwaniami.
Potencjał ponownej identyfikacji
Pomimo deidentyfikacji istnieje ryzyko ponownej identyfikacji pacjentów. Technologie takie jak sztuczna inteligencja i podłączone urządzenia mogą potencjalnie ujawnić tożsamość pacjentów.
Wyzwania związane ze sztuczną inteligencją i technologią
Sztuczna inteligencja może ponownie zidentyfikować osoby na podstawie zdezidentyfikowanych danych. Podważa istniejącą ochronę prywatności. Wymaga to ponownego rozważenia środków ochrony prywatności w dobie uczenia maszynowego.
Złożone relacje danych
Protokoły deidentyfikacji muszą uwzględniać złożone relacje w zbiorach danych. Niektóre kombinacje danych mogą umożliwić ponowną identyfikację osób.
Środki ochrony prywatności
Aby dane pozostały anonimowe, wymagane są zaawansowane technologie zwiększające prywatność. Obejmuje to PET algorytmiczne, architektoniczne i wzmacniające, które zwiększają złożoność procesu deidentyfikacji.
Należy wyeliminować te wady i wykorzystać korzyści, aby w sposób odpowiedzialny udostępniać dane pacjentów. W ten sposób możesz przyczynić się do postępu w medycynie, zapewniając jednocześnie prywatność pacjentów i zgodność z przepisami.
Różnica między maskowaniem danych a deidentyfikacją danych
Maskowanie i deidentyfikacja danych mają na celu ochronę informacji wrażliwych, różnią się jednak metodami i celami. Oto przegląd maskowania danych:
Maskowanie danych to technika ochrony poufnych informacji w środowiskach nieprodukcyjnych. Ta metoda zastępuje lub ukrywa oryginalne dane fałszywymi lub zaszyfrowanymi danymi, ale nadal jest strukturalnie podobna do danych oryginalnych.
Na przykład numer ubezpieczenia społecznego, taki jak „123-45-6789”, może być zamaskowany jako „XXX-XX-6789”. Ideą jest ochrona prywatności osoby, której dane dotyczą, przy jednoczesnym umożliwieniu wykorzystania danych do celów testowych lub analitycznych.
Porozmawiajmy teraz o różnicy między obiema tymi technikami:
| kryteria | Maskowanie danych | Deidentyfikacja danych |
| Głowny cel | Zasłania wrażliwe dane, zastępuje je fikcyjnymi danymi | Usuwa wszystkie informacje umożliwiające identyfikację, przekształca dane pośrednio identyfikowalne |
| Obszary zastosowań | Powszechnie stosowane w finansach i niektórych kontekstach związanych z opieką zdrowotną | Szeroko stosowane w opiece zdrowotnej do badań i analiz |
| Identyfikacja atrybutów | Maskuje najbardziej bezpośrednio identyfikujące atrybuty | Usuwa zarówno identyfikatory bezpośrednie, jak i pośrednie |
| Poziom prywatności | Nie zapewnia pełnej anonimowości | Ma na celu pełną anonimizację, uniemożliwiającą ponowną identyfikację nawet na podstawie innych danych |
| Wymóg zgody | Może wymagać indywidualnej zgody pacjenta | Zwykle nie wymaga zgody pacjenta po usunięciu identyfikacji |
| Zobowiązania | Nie jest specjalnie dostosowany pod kątem zgodności z przepisami | Często wymagane do zapewnienia zgodności z przepisami takimi jak HIPAA i RODO |
| Przypadków użycia | Testowanie oprogramowania o ograniczonym zakresie, badania bez utraty danych, gdzie łatwo jest uzyskać zgodę | Udostępnianie elektronicznej dokumentacji medycznej, szersze testowanie oprogramowania, zgodność z przepisami i wszelkie sytuacje wymagające dużej anonimowości |
Jeśli zależy Ci na wysokim poziomie anonimowości i nie masz nic przeciwko przekształcaniu danych w celu szerszego wykorzystania, bardziej odpowiednią opcją jest deidentyfikacja danych. Maskowanie danych jest realnym podejściem do zadań wymagających mniej rygorystycznych środków ochrony prywatności i tam, gdzie należy zachować pierwotną strukturę danych.
Deidentyfikacja w obrazowaniu medycznym
Proces deidentyfikacji usuwa możliwe do zidentyfikowania znaczniki z informacji zdrowotnych, aby chronić prywatność pacjentów, jednocześnie umożliwiając wykorzystanie tych danych do różnych działań badawczych. Obejmuje to badania nad skutecznością leczenia, ocenę polityki zdrowotnej, badania w dziedzinie nauk przyrodniczych i nie tylko.
Bezpośrednie identyfikatory, zwane również chronionymi informacjami zdrowotnymi (PHI), obejmują szereg szczegółów, takich jak imię i nazwisko pacjenta, adres, dokumentacja medyczna oraz wszelkie informacje ujawniające stan zdrowia danej osoby, otrzymane usługi opieki zdrowotnej lub informacje finansowe dotyczące ich opiekę zdrowotną. Oznacza to, że dokumenty takie jak dokumentacja medyczna, faktury szpitalne i wyniki badań laboratoryjnych zaliczają się do kategorii PHI.
Rosnąca integracja technologii informacji zdrowotnej pokazuje jej zdolność do wspierania znaczących badań poprzez łączenie obszernych i złożonych zbiorów danych z różnych źródeł.
Biorąc pod uwagę, że ogromne zbiory danych zdrowotnych mogą przyspieszyć badania kliniczne i zapewnić wartość społeczności medycznej, Zasada prywatności HIPAA umożliwia podmiotom objętym tą ustawą lub ich współpracownikom deidentyfikowanie danych zgodnie z określonymi wytycznymi i kryteriami.
Wiedzieć więcej - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
