Avidentifiering av data spelar en avgörande roll i vår datadrivna värld, genom att anonymisera personlig identifierbar information (PII) och skyddad hälsoinformation (PHI) för att skydda individens integritet. Den här bloggen går in på fem viktiga aspekter som du bör känna till om denna praxis:
- HIPAA-efterlevnad: Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) kräver avidentifiering av data innan offentliggörande. Två metoder säkerställer effektiv filtrering: expertbestämning (med statistisk analys) och safe harbor (uppfyller en checklista med 18 kriterier).
- Balansera integritet och nytta: Vårddatas sammanlänkade karaktär ställer till utmaningar. Att ta bort specifika element som ålder eller kön kan vara ineffektivt på grund av underliggande korrelationer. Avidentifieringsmetoder måste beakta potentiella forsknings-, diagnos- och behandlingskonsekvenser.
- Bortom sjukvård: Dataavidentifiering sträcker sig till olika domäner. Företag använder det för forskning och analys, gruvbolag skyddar platser och miljöbyråer skyddar hotade arter. Tillvägagångssättet varierar beroende på syfte och bransch.
- Datamaskering vs. avidentifiering: Även om de låter liknande, skiljer de sig markant. Datamaskering ersätter PII med slumpmässiga värden, vilket potentiellt tillåter dekryptering med åtkomst. Dataavidentifiering tar bort eller ändrar data permanent, vilket gör omidentifiering omöjlig.
- Avidentifieringsprocess och bästa praxis: Vårdpersonal använder tekniska lösningar och programvara för att ta bort identifierare som namn, adress, födelsedatum och plats. Tekniker involverar kryptering, kodning och avancerade algoritmer för att minimera reversibiliteten.
Läs hela artikeln här:
https://dzone.com/articles/five-best-data-de-identification-tools-to-protect
