I en tid av digital transformation flyttar vårdorganisationer snabbt sin verksamhet till digitala plattformar. Även om detta ger effektivitet och strömlinjeformade processer, väcker det också avgörande farhågor om säkerheten för känslig patientdata.
Traditionella metoder för dataskydd är inte längre tillräckliga. Eftersom dessa digitala arkiv fylls med konfidentiell information behövs robusta lösningar. Det är här avidentifiering av data spelar en stor roll. Denna framväxande teknik är en kritisk strategi för att skydda integriteten utan att hämma potentialen för dataanalys och forskning.
I den här bloggen kommer vi att prata i detalj om dataavidentifiering. Vi ska utforska varför det kan vara skölden som hjälper till att skydda viktig data.
Vad är data-avidentifiering?
Avidentifiering av data är en teknik som tar bort eller ändrar personlig information från en datamängd. Detta gör det svårt att länka tillbaka data till specifika personer. Målet är att skydda individens integritet. Samtidigt förblir data användbar för forskning eller analys.
Till exempel kan ett sjukhus avidentifiera patientjournaler innan de används för medicinsk forskning. Detta säkerställer patientens integritet samtidigt som det tillåter värdefulla insikter.
Några av användningsfallen för avidentifiering av data inkluderar:
- Klinisk forskning: Avidentifierade data möjliggör en etisk och säker studie av patientresultat, läkemedelseffektivitet och behandlingsprotokoll utan att kränka patientens integritet.
- Folkhälsoanalys: Avidentifierade patientjournaler kan aggregeras för att analysera hälsotrender, övervaka sjukdomsutbrott och formulera folkhälsopolicyer.
- Elektroniska hälsoregister (EHR): Avidentifiering skyddar patientens integritet när EPJ delas för forskning eller kvalitetsbedömning. Det säkerställer efterlevnad av bestämmelser som HIPAA samtidigt som dataanvändbarhet bibehålls.
- Datadelning: Underlättar delning av sjukvårdsdata mellan sjukhus, forskningsinstitutioner och statliga myndigheter, vilket möjliggör forskningssamarbete och beslutsfattande.
- Maskininlärningsmodeller: Använder avidentifierade data för att träna algoritmer för prediktiv hälsoanalys som leder till förbättrad diagnostik och behandlingar.
- Marknadsföring av hälso- och sjukvård: Låter vårdgivare analysera tjänsteutnyttjande och patientnöjdhet. Detta hjälper till med marknadsföringsstrategier utan att riskera patientens integritet.
- Riskbedömning: Gör det möjligt för försäkringsbolag att bedöma riskfaktorer och policyprissättning med hjälp av stora datamängder utan individuell identifiering.
Hur fungerar dataavidentifiering?
Att förstå avidentifiering börjar med att skilja mellan två typer av identifierare: rikta och indirekt.
- Direkta identifierare, såsom namn, e-postadresser och personnummer, kan otvetydigt peka på en individ.
- Indirekta identifierare, inklusive demografisk eller socioekonomisk information, kan identifiera någon när de kombineras men är värdefulla för analys.
Du måste förstå vilka identifierare du vill avidentifiera. Metoden för att säkra data varierar beroende på identifierartypen. Du har flera metoder för att avidentifiera data, var och en lämplig för olika scenarier:
- Differentiell integritet: Analyserar datamönster utan att exponera identifierbar information.
- Pseudonymisering: Ersätter identifierare med unika, tillfälliga ID eller koder.
- K-anonymitet: Säkerställer att datauppsättningen har minst "K" individer som delar samma uppsättning kvasi-identifierare.
- Underlåtenhet: Tar bort namn och andra direkta identifierare från datauppsättningar.
- redaction: Raderar eller maskerar identifierare i alla dataposter, inklusive bilder eller ljud, med hjälp av tekniker som pixelering.
- Generalisering: Ersätter exakta data med bredare kategorier, som att ändra exakta födelsedatum till bara månad och år.
- Suppression: Tar bort eller ersätter specifika datapunkter med generaliserad information.
- hashing: Krypterar identifierare oåterkalleligt, vilket eliminerar möjligheten till dekryptering.
- byta: Byter datapunkter mellan individer, som att byta löner, för att upprätthålla övergripande dataintegritet.
- Mikroaggregation: Grupperar liknande numeriska värden och representerar dem med gruppens medelvärde.
- Buller tillägg: Introducerar nya data med medelvärdet noll och positiv varians till originaldata.
Dessa tekniker erbjuder sätt att skydda individens integritet och samtidigt behålla användbarheten av data för analys. Valet av metod beror på balansen mellan datanytta och integritetskrav.
Metoder för avidentifiering av data
Avidentifiering av data är avgörande inom hälso- och sjukvården, särskilt när man följer bestämmelser som HIPAA-sekretessregeln. Denna regel använder två primära metoder för att avidentifiera skyddad hälsoinformation (PHI): Expertbestämning och Safe Harbor.
Expertbestämmande
Expertbestämningsmetoden bygger på statistiska och vetenskapliga principer. En kvalificerad person med adekvat kunskap och erfarenhet tillämpar dessa principer för att bedöma risken för omidentifiering.
Expertbestämmande säkerställer en mycket låg risk för att någon skulle kunna använda informationen för att identifiera individer, ensam eller i kombination med annan tillgänglig data. Denna expert måste också dokumentera metodiken och resultaten. Det stöder slutsatsen att det finns minimal risk för omidentifiering. Detta tillvägagångssätt tillåter flexibilitet men kräver specialiserad expertis för att validera avidentifieringsprocessen.
Safe Harbor-metoden
Safe harbor-metoden ger en checklista med 18 specifika identifierare som ska tas bort från data. Den här omfattande listan omfattar namn, geografiska data som är mindre än en stat, delar av datum relaterade till individer och olika typer av nummer som telefon, fax, socialförsäkring och journalnummer. Andra identifierare som e-postadresser, IP-adresser och helbildsfotografier finns också på listan.
Denna metod erbjuder en mer enkel, standardiserad metod men kan leda till dataförlust som begränsar datas användbarhet för vissa ändamål.
Efter att ha tillämpat någon av dessa metoder kan du betrakta data som avidentifierade och inte längre omfattas av HIPAA:s sekretessregel. Som sagt, det är viktigt att förstå att avidentifiering kommer med avvägningar. Det leder till informationsförlust som kan minska datas användbarhet i specifika sammanhang.
Att välja mellan dessa metoder kommer att bero på din organisations specifika behov, tillgängliga expertis och den avsedda användningen av de avidentifierade uppgifterna.
Varför är avidentifikation viktigt?
Avidentifiering är avgörande av flera skäl. Det kan balansera behovet av integritet med användbarheten av data. Ta en titt på varför:
- Privacy Protection: Det skyddar individers integritet genom att ta bort eller maskera personliga identifierare. På så sätt förblir personlig information konfidentiell.
- Överensstämmelse med föreskrifter: Avidentifiering hjälper organisationer att följa integritetslagar och regler som HIPAA i USA, GDPR i Europa och andra över hela världen. Dessa regler kräver skydd av personuppgifter, och avidentifikation är en nyckelstrategi för att uppfylla dessa krav.
- Aktiverar dataanalys: Genom att anonymisera data kan organisationer analysera och dela information utan att äventyra individuell integritet. Detta är särskilt viktigt inom sektorer som sjukvård, där analys av patientdata kan leda till genombrott i behandling och förståelse av sjukdomar.
- Främjar innovation: Avidentifierade data kan användas i forskning och utveckling. Det möjliggör innovation utan att riskera personlig integritet. Forskare kan till exempel använda avidentifierade journaler för att studera sjukdomsmönster och utveckla nya behandlingar.
- Riskhantering: Det minskar risken i samband med dataintrång. Om data avidentifieras är det mindre sannolikt att informationen som exponeras skadar individer. Det minskar de etiska och ekonomiska konsekvenserna av ett dataintrång.
- Allmänna förtroende: Att korrekt avidentifiera data hjälper till att upprätthålla allmänhetens förtroende för hur organisationer hanterar personlig information. Detta förtroende är avgörande för insamlingen av data som behövs för forskning och analys.
- Globalt samarbete: Du kan enkelt dela avidentifierad data över gränserna lättare för globala forskningssamarbeten. Detta är särskilt relevant inom områden som global hälsa, där delning av data kan påskynda svaret på folkhälsokriser.
Avidentifiering av data vs sanering, anonymisering och tokenisering
Sanering, anonymisering och tokenisering är olika datasekretesstekniker som du kan använda förutom dataavidentifiering. För att hjälpa dig förstå skillnaderna mellan dataavidentifiering och andra datasekretesstekniker, låt oss utforska datasanering, anonymisering och tokenisering:
| Teknik | Beskrivning | Användningsfall |
| sanitization | Innebär att upptäcka, korrigera eller ta bort personlig eller känslig data för att förhindra obehörig identifiering. Används ofta för att radera eller överföra data, som vid återvinning av företagsutrustning. | Radering eller överföring av data |
| anonymisering | Tar bort eller ändrar känslig data med realistiska, falska värden. Denna process säkerställer att datauppsättningen inte kan avkodas eller omvänd konstrueras. Den använder ordblandning eller kryptering. Inriktar sig på direkta identifierare för att upprätthålla datanvändbarhet och realism. | Skydda direkta identifierare |
| tokenization | Ersätter personlig information med slumpmässiga tokens, som kan genereras av envägsfunktioner som hash. Även om tokens är länkade till originaldata i ett säkert tokenvalv, saknar de ett direkt matematiskt förhållande. Det gör reverse engineering omöjlig utan tillgång till valvet. | Säker datahantering med reversibilitetspotential |
Dessa metoder tjänar var och en till att förbättra datasekretessen i olika sammanhang.
- Sanering förbereder data för säker radering eller överföring så att ingen känslig information lämnas kvar.
- Anonymisering ändrar data permanent för att förhindra identifiering av individer. Detta gör den lämplig för offentlig delning eller analys där integritet är ett problem.
- Tokenisering erbjuder en balans. Det skyddar data under transaktioner eller lagring, med möjlighet att komma åt originalinformationen under säkra förhållanden.
Fördelarna och nackdelarna med avidentifierade data
Vi har dataavidentifiering på grund av fördelarna det ger. Så låt oss prata om fördelarna med att använda avidentifierade data:
Fördelar med avidentifierade data
Skyddar konfidentialitet
Avidentifierad data skyddar individens integritet genom att ta bort personliga identifierare. Detta säkerställer att personlig information förblir privat, även när den används för forskning.
Stöder sjukvårdsforskning
Det ger forskare tillgång till värdefull patientinformation utan att äventyra integriteten. Detta stöder framsteg inom sjukvården och förbättrar patientvården.
Förbättrar datadelning
Organisationer kan dela avidentifierad data. Det bryter ner silos och främjar samarbete. Denna delning är avgörande för att utveckla bättre vårdlösningar.
Underlättar folkhälsovarningar
Forskare kan utfärda folkhälsovarningar baserat på avidentifierade data. De gör detta utan att avslöja skyddad hälsoinformation och upprätthåller därmed integriteten.
Driver medicinska framsteg
Avidentifiering möjliggör användning av data för forskning som leder till sjukvårdsförbättringar. Det stöder innovationspartnerskap och utveckling av nya medicinska behandlingar.
Nackdelar med avidentifierade data
Även om avidentifiering av data gör det möjligt för vårdgivare att dela information för forskning och utveckling, är det inte utan sina utmaningar.
Möjlighet för omidentifiering
Trots avidentifiering kvarstår risker för att återidentifiera patienter. Teknik som AI och anslutna enheter kan potentiellt avslöja patientidentiteter.
Utmaningar med AI och teknik
AI kan omidentifiera individer från avidentifierade data. Det utmanar befintliga integritetsskydd. Detta kräver en omprövning av integritetsåtgärder i en tidsålder av maskininlärning.
Komplexa datarelationer
Avidentifieringsprotokoll måste ta hänsyn till komplexa datauppsättningsrelationer. Vissa datakombinationer kan möjliggöra omidentifiering av individer.
Integritetsskyddsåtgärder
Avancerad integritetsförbättrande teknik krävs för att säkerställa att data förblir avidentifierade. Detta inkluderar algoritmiska, arkitektoniska och förstärkande PET:er, som lägger till komplexitet till avidentifieringsprocessen.
Du måste ta itu med dessa nackdelar och utnyttja fördelarna för att dela patientdata på ett ansvarsfullt sätt. På så sätt kan du bidra till medicinska framsteg samtidigt som du säkerställer patientens integritet och efterlevnad av bestämmelser.
Skillnaden mellan datamaskering och dataavidentifiering
Datamaskering och avidentifiering syftar till att skydda känslig information men skiljer sig åt i metod och syfte. Här är en översikt över datamaskering:
Datamaskering är en teknik för att skydda känslig information i icke-produktionsmiljöer. Den här metoden ersätter eller döljer originaldata med falska eller kodade data men är fortfarande strukturellt lik originaldata.
Till exempel kan ett personnummer som "123-45-6789" vara maskerat som "XXX-XX-6789". Tanken är att skydda den registrerades integritet och samtidigt tillåta användningen av uppgifterna för test- eller analysändamål.
Låt oss nu prata om skillnaden mellan båda dessa tekniker:
| Kriterier | Datamaskning | Avidentifiering av data |
| Huvudmål | Döljer känsliga uppgifter, ersätter med fiktiva uppgifter | Tar bort all identifierbar information, transformerar indirekt identifierbar data |
| Programfält | Används ofta inom ekonomi och vissa sjukvårdssammanhang | Används flitigt inom vården för forskning och analys |
| Identifiera attribut | Maskerar mest direkt identifierande attribut | Tar bort både direkta och indirekta identifierare |
| Sekretessnivå | Ger inte fullständig anonymitet | Syftar till fullständig anonymisering, inte omidentifierbar ens med annan data |
| Samtyckeskrav | Kan kräva individuellt samtycke från patienten | Kräver vanligtvis inte patientens samtycke efter avidentifikation |
| Compliance | Inte speciellt anpassad för regelefterlevnad | Krävs ofta för att följa regler som HIPAA och GDPR |
| Användningsfall | Programvarutestning med begränsad omfattning, forskning utan dataförlust, där samtycke är lätt att få | Dela elektroniska hälsojournaler, bredare mjukvarutestning, efterlevnad av föreskrifter och alla situationer som kräver hög anonymitet |
Om du letar efter en stark nivå av anonymitet och är okej med att omvandla data för bredare användning, är dataavidentifiering det lämpligaste alternativet. Datamaskering är ett hållbart tillvägagångssätt för uppgifter som kräver mindre stränga integritetsåtgärder och där den ursprungliga datastrukturen måste underhållas.
Avidentifiering inom medicinsk bildbehandling
Avidentifieringsprocessen tar bort identifierbara markörer från hälsoinformation för att skydda patienternas integritet samtidigt som den tillåter användning av dessa data för olika forskningsaktiviteter. Detta inkluderar studier om effektiviteten av behandlingar, utvärdering av hälso- och sjukvårdspolicyer, forskning inom biovetenskap med mera.
Direkta identifierare, även kallade Protected Health Information (PHI), omfattar en rad detaljer såsom en patients namn, adress, medicinska journaler och all information som avslöjar individens hälsotillstånd, mottagna sjukvårdstjänster eller ekonomisk information avseende deras sjukvård. Detta innebär att dokument som journaler, sjukhusfakturor och laboratorietestresultat alla faller under kategorin PHI.
Den växande integrationen av hälsoinformationsteknologi visar dess förmåga att stödja betydande forskning genom att slå samman omfattande och komplexa datauppsättningar från olika källor.
Med tanke på att stora samlingar av hälsodata kan främja klinisk forskning och ge värde till det medicinska samhället, tillåter HIPAA Privacy Rule enheter som omfattas av den eller deras affärspartners att avidentifiera data i enlighet med vissa riktlinjer och kriterier.
Att veta mer - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
