Ve věku digitální transformace zdravotnické organizace rychle přesouvají své operace na digitální platformy. To sice přináší efektivitu a zefektivnění procesů, ale zároveň vyvolává zásadní obavy o bezpečnost citlivých údajů o pacientech.
Tradiční metody ochrany údajů již nejsou dostatečné. Protože se tato digitální úložiště plní důvěrnými informacemi, jsou zapotřebí robustní řešení. Zde hraje velkou roli deidentifikace dat. Tato nově vznikající technika je kritickou strategií pro ochranu soukromí, aniž by omezovala potenciál pro analýzu a výzkum dat.
V tomto blogu budeme hovořit podrobně o deidentifikaci dat. Prozkoumáme, proč by to mohl být štít, který pomáhá chránit důležitá data.
Co je to identifikace dat?
Deidentifikace dat je technika, která odstraňuje nebo mění osobní informace ze souboru dat. To ztěžuje propojení dat zpět s konkrétními lidmi. Cílem je ochrana soukromí jednotlivce. Zároveň zůstávají data užitečná pro výzkum nebo analýzu.
Nemocnice může například před použitím dat pro lékařský výzkum deidentifikovat záznamy pacientů. To zajišťuje soukromí pacienta a zároveň umožňuje cenné informace.
Některé z případů použití deidentifikace dat zahrnují:
- Klinický výzkum: Data bez identifikace umožňují etické a bezpečné studium výsledků pacientů, účinnosti léků a léčebných protokolů, aniž by došlo k narušení soukromí pacienta.
- Analýza veřejného zdraví: Neidentifikovatelné záznamy pacientů lze agregovat za účelem analýzy zdravotních trendů, sledování propuknutí onemocnění a formulování politik veřejného zdraví.
- Elektronické zdravotní záznamy (EHR): Deidentifikace chrání soukromí pacienta, když jsou EHR sdíleny pro výzkum nebo hodnocení kvality. Zajišťuje soulad s předpisy, jako je HIPAA, při zachování užitečnosti dat.
- Sdílení dat: Usnadňuje sdílení údajů o zdravotní péči mezi nemocnicemi, výzkumnými institucemi a vládními agenturami, což umožňuje společný výzkum a tvorbu politik.
- Modely strojového učení: Využívá deidentifikovaná data k trénování algoritmů pro prediktivní analýzu zdravotní péče, což vede ke zlepšení diagnostiky a léčby.
- Marketing ve zdravotnictví: Umožňuje poskytovatelům zdravotní péče analyzovat využití služeb a spokojenost pacientů. To pomáhá v marketingových strategiích, aniž by bylo ohroženo soukromí pacientů.
- Hodnocení rizik: Umožňuje pojišťovnám vyhodnotit rizikové faktory a ceny pojistných smluv pomocí velkých souborů dat bez individuální identifikace.
Jak funguje deidentifikace dat?
Pochopení deidentifikace začíná rozlišením mezi dvěma typy identifikátorů: přímé a nepřímý.
- Přímé identifikátory, jako jsou jména, e-mailové adresy a rodná čísla, mohou neomylně ukazovat na jednotlivce.
- Nepřímé identifikátory, včetně demografických nebo socioekonomických informací, mohou někoho identifikovat, pokud jsou kombinovány, ale jsou cenné pro analýzu.
Musíte pochopit, které identifikátory chcete deidentifikovat. Přístup k zabezpečení dat se liší podle typu identifikátoru. Pro deidentifikaci dat existuje několik metod, z nichž každá je vhodná pro různé scénáře:
- Diferenciální soukromí: Analyzuje datové vzory bez odhalení identifikovatelných informací.
- Pseudonymizace: Nahrazuje identifikátory jedinečnými, dočasnými ID nebo kódy.
- K-anonymita: Zajišťuje, že soubor dat obsahuje alespoň „K“ jednotlivců sdílejících stejnou sadu hodnot kvaziidentifikátorů.
- Vynechání: Odebere jména a další přímé identifikátory z datových sad.
- Redakce: Vymaže nebo zakryje identifikátory ve všech záznamech dat, včetně obrázků nebo zvuku, pomocí technik, jako je pixelace.
- Zobecnění: Nahrazuje přesná data širšími kategoriemi, jako je změna přesných dat narození pouze na měsíc a rok.
- Potlačení: Odstraní nebo nahradí konkrétní datové body zobecněnými informacemi.
- Hashing: Nevratně šifruje identifikátory, čímž eliminuje možnost dešifrování.
- Vyměňovat: Vyměňuje datové body mezi jednotlivci, jako je výměna mezd, aby byla zachována celková integrita dat.
- Mikroagregace: Seskupuje podobné číselné hodnoty a představuje je průměrem skupiny.
- Přídavek hluku: Zavádí nová data s průměrem nula a kladnou odchylkou od původních dat.
Tyto techniky nabízejí způsoby, jak chránit soukromí jednotlivce a zároveň zachovat užitečnost dat pro analýzu. Volba metody závisí na rovnováze mezi datovou užitečností a požadavky na soukromí.
Metody deidentifikace dat
Zrušení identifikace dat je ve zdravotnictví zásadní, zejména při dodržování předpisů, jako je např Pravidlo ochrany osobních údajů HIPAA. Toto pravidlo používá dvě primární metody k deidentifikaci chráněných zdravotních informací (PHI): Expert Determination a Safe Harbor.
Odborné stanovení
Metoda expertního stanovení se opírá o statistické a vědecké principy. Kvalifikovaný jedinec s odpovídajícími znalostmi a zkušenostmi používá tyto zásady k posouzení rizika opětovné identifikace.
Odborné určení zajišťuje velmi nízké riziko, že by někdo mohl použít informace k identifikaci jednotlivců, samostatně nebo v kombinaci s jinými dostupnými údaji. Tento odborník musí rovněž doložit metodiku a výsledky. Podporuje závěr, že existuje minimální riziko opětovné identifikace. Tento přístup umožňuje flexibilitu, ale vyžaduje specializované odborné znalosti k ověření procesu deidentifikace.
Metoda bezpečného přístavu
Metoda bezpečného přístavu poskytuje kontrolní seznam 18 konkrétních identifikátorů, které mají být z dat odstraněny. Tento komplexní seznam zahrnuje jména, geografická data menší než stát, prvky dat souvisejících s jednotlivci a různé typy čísel, jako jsou telefonní čísla, faxy, čísla sociálního zabezpečení a zdravotní záznamy. Na seznamu jsou také další identifikátory, jako jsou e-mailové adresy, IP adresy a fotografie celé tváře.
Tato metoda nabízí přímočařejší, standardizovaný přístup, ale může vést ke ztrátě dat, která omezuje použitelnost dat pro některé účely.
Po použití jedné z těchto metod můžete považovat data za neidentifikovatelná a již nepodléhají pravidlu ochrany soukromí HIPAA. To znamená, že je důležité pochopit, že deidentifikace přichází s kompromisy. Vede ke ztrátě informací, která by mohla snížit užitečnost dat v konkrétních kontextech.
Výběr mezi těmito metodami bude záviset na konkrétních potřebách vaší organizace, dostupných odborných znalostech a zamýšleném použití neidentifikovaných dat.
Proč je de-identifikace důležitá?
Deidentifikace je zásadní z několika důvodů. Může vyvážit potřebu soukromí s užitečností dat. Podívejte se proč:
- Ochrana soukromí: Chrání soukromí jednotlivců odstraněním nebo maskováním osobních identifikátorů. Tímto způsobem zůstanou osobní údaje důvěrné.
- Soulad s předpisy: Deidentifikace pomáhá organizacím dodržovat zákony a předpisy na ochranu soukromí, jako je HIPAA v USA, GDPR v Evropě a další po celém světě. Tyto předpisy nařizují ochranu osobních údajů a deidentifikace je klíčovou strategií pro splnění těchto požadavků.
- Umožňuje analýzu dat: Díky anonymizaci dat mohou organizace analyzovat a sdílet informace, aniž by došlo k ohrožení soukromí jednotlivců. To je zvláště důležité v odvětvích, jako je zdravotnictví, kde může analýza údajů o pacientech vést k průlomům v léčbě a porozumění nemocem.
- Podporuje inovace: Neidentifikovaná data lze použít ve výzkumu a vývoji. Umožňuje inovace bez ohrožení soukromí. Výzkumníci mohou například použít deidentifikované zdravotní záznamy ke studiu chorobných vzorců a vývoji nových léčebných postupů.
- Řízení rizik: Snižuje riziko spojené s únikem dat. Pokud jsou data deidentifikována, vystavené informace s menší pravděpodobností poškodí jednotlivce. Snižuje etické a finanční důsledky úniku dat.
- Veřejná důvěra: Správná deidentifikace dat pomáhá udržet důvěru veřejnosti v to, jak organizace nakládají s osobními informacemi. Tato důvěra je klíčová pro sběr dat nezbytných pro výzkum a analýzu.
- Globální spolupráce: Můžete snadno sdílet neidentifikovaná data přes hranice snadněji pro globální výzkumnou spolupráci. To je zvláště důležité v oblastech, jako je globální zdraví, kde sdílení údajů může urychlit reakci na krize veřejného zdraví.
De-identifikace dat vs. Sanitizace, anonymizace a tokenizace
Sanitizace, anonymizace a tokenizace jsou různé techniky ochrany osobních údajů, které můžete použít kromě deidentifikace dat. Abychom vám pomohli porozumět rozdílům mezi deidentifikací dat a jinými technikami ochrany osobních údajů, pojďme se podívat na dezinfekci, anonymizaci a tokenizaci dat:
| Technika | Popis | Případy užití |
| Sanitizace | Zahrnuje detekci, opravu nebo odstranění osobních nebo citlivých údajů, aby se zabránilo neoprávněné identifikaci. Často se používá pro mazání nebo přenos dat, například při recyklaci firemního vybavení. | Smazání nebo přenos dat |
| Anonymizace | Odstraňuje nebo mění citlivá data s realistickými, falešnými hodnotami. Tento proces zajišťuje, že datovou sadu nelze dekódovat nebo zpětně analyzovat. Využívá přehazování slov nebo šifrování. Zaměřuje se na přímé identifikátory, aby zachovala použitelnost a realističnost dat. | Ochrana přímých identifikátorů |
| Tokenizace | Nahrazuje osobní informace náhodnými tokeny, které mohou být generovány jednosměrnými funkcemi, jako jsou hash. Přestože jsou tokeny propojeny s původními daty v zabezpečeném trezoru tokenů, chybí jim přímý matematický vztah. To znemožňuje reverzní inženýrství bez přístupu do trezoru. | Bezpečná manipulace s daty s potenciálem vratnosti |
Každá z těchto metodik slouží k posílení ochrany osobních údajů v různých kontextech.
- Sanitization připraví data pro bezpečné smazání nebo přenos, takže nezůstanou pozadu žádné citlivé informace.
- Anonymizace trvale mění data, aby se zabránilo identifikaci osob. Díky tomu je vhodný pro veřejné sdílení nebo analýzu tam, kde jde o soukromí.
- Tokenizace nabízí rovnováhu. Chrání data během transakcí nebo ukládání s možností přístupu k původním informacím za bezpečných podmínek.
Výhody a nevýhody de-identifikovaných dat
Kvůli výhodám, které poskytuje, máme deidentifikaci dat. Pojďme si tedy promluvit o výhodách používání deidentifikovaných dat:
Výhody de-Identified Data
Chrání důvěrnost
Deidentifikovaná data chrání soukromí jednotlivce odstraněním osobních identifikátorů. Tím je zajištěno, že osobní údaje zůstanou soukromé, i když jsou použity pro výzkum.
Podporuje výzkum ve zdravotnictví
Umožňuje výzkumníkům přístup k cenným informacím o pacientech bez ohrožení soukromí. To podporuje pokrok ve zdravotnictví a zlepšuje péči o pacienty.
Vylepšuje sdílení dat
Organizace mohou sdílet neidentifikovaná data. Rozbíjí sila a podporuje spolupráci. Toto sdílení je klíčové pro vývoj lepších řešení zdravotní péče.
Usnadňuje varování veřejného zdraví
Výzkumníci mohou vydávat varování veřejného zdraví na základě neidentifikovatelných údajů. Dělají to bez prozrazení chráněných zdravotních informací, čímž zachovávají soukromí.
Pohání lékařské pokroky
Deidentifikace umožňuje využití dat pro výzkum, který vede ke zlepšení zdravotní péče. Podporuje inovační partnerství a vývoj nových léčebných postupů.
Nevýhody neidentifikovaných dat
I když deidentifikace dat umožňuje poskytovatelům zdravotní péče sdílet informace pro výzkum a vývoj, není to bez problémů.
Potenciál pro opětovnou identifikaci
Navzdory deidentifikaci přetrvávají rizika opětovné identifikace pacientů. Technologie jako AI a připojená zařízení mohou potenciálně odhalit identity pacientů.
Výzvy s AI a technologií
Umělá inteligence dokáže znovu identifikovat jednotlivce z neidentifikovaných dat. Zpochybňuje stávající ochranu soukromí. To vyžaduje přehodnocení opatření na ochranu soukromí ve věku strojového učení.
Komplexní datové vztahy
Protokoly deidentifikace musí počítat se složitými vztahy datových sad. Některé kombinace údajů mohou umožnit opětovnou identifikaci osob.
Opatření na ochranu soukromí
Aby bylo zajištěno, že data zůstanou bez identifikace, jsou zapotřebí pokročilé technologie zvyšující soukromí. To zahrnuje algoritmické, architektonické a rozšiřující PETs, které zvyšují složitost procesu deidentifikace.
Tyto nevýhody musíte řešit a využívat výhod, abyste mohli zodpovědně sdílet data pacientů. Tímto způsobem můžete přispět k lékařskému pokroku a zároveň zajistit soukromí pacienta a dodržování předpisů.
Rozdíl mezi maskováním dat a de-identifikací dat
Maskování dat a deidentifikace mají za cíl chránit citlivé informace, liší se však metodou a účelem. Zde je přehled maskování dat:
Maskování dat je technika pro ochranu citlivých informací v neprodukčních prostředích. Tato metoda nahrazuje nebo skrývá původní data falešnými nebo zakódovanými daty, ale stále je strukturálně podobná původním datům.
Například číslo sociálního pojištění jako „123-45-6789“ může být maskováno jako „XXX-XX-6789“. Cílem je chránit soukromí subjektu údajů a zároveň umožnit použití údajů pro testovací nebo analytické účely.
Nyní si promluvme o rozdílu mezi oběma těmito technikami:
| Kritéria | Maskování data | De-identifikace dat |
| Hlavní cíl | Zakrývá citlivá data, nahrazuje je fiktivními daty | Odstraňuje všechny identifikovatelné informace, transformuje nepřímo identifikovatelná data |
| Pole aplikací | Běžně se používá ve financích a některých kontextech zdravotnictví | Široce se používá ve zdravotnictví pro výzkum a analýzu |
| Identifikační atributy | Masky nejpříměji identifikující atributy | Odstraňuje přímé i nepřímé identifikátory |
| Úroveň soukromí | Neposkytuje úplnou anonymitu | Zaměřuje se na úplnou anonymizaci, nelze ji znovu identifikovat ani s jinými údaji |
| Požadavek souhlasu | Může vyžadovat individuální souhlas pacienta | Obvykle nevyžaduje souhlas pacienta po deidentifikace |
| Dodržování | Není speciálně přizpůsobeno pro dodržování předpisů | Často vyžadováno pro soulad s předpisy, jako je HIPAA a GDPR |
| Případy užití | Testování softwaru s omezeným rozsahem, výzkum s nulovou ztrátou dat, kde je snadné získat souhlas | Sdílení elektronických zdravotních záznamů, širší testování softwaru, dodržování předpisů a jakékoli situace vyžadující vysokou anonymitu |
Pokud hledáte vysokou úroveň anonymity a souhlasíte s transformací dat pro širší použití, pak je deidentifikace dat vhodnější možností. Maskování dat je životaschopný přístup pro úkoly vyžadující méně přísná opatření na ochranu soukromí a tam, kde je třeba zachovat původní strukturu dat.
De-identifikace v lékařském zobrazování
Proces deidentifikace odstraňuje identifikovatelné markery ze zdravotních informací, aby bylo chráněno soukromí pacienta a zároveň umožňuje použití těchto dat pro různé výzkumné aktivity. To zahrnuje studie o účinnosti léčby, hodnocení politik zdravotní péče, výzkum v biologických vědách a další.
Přímé identifikátory, označované také jako chráněné zdravotní informace (PHI), zahrnují řadu podrobností, jako je jméno pacienta, adresa, lékařské záznamy a jakékoli informace, které odhalují zdravotní stav jednotlivce, poskytované zdravotní služby nebo finanční informace týkající se jejich zdravotnictví. To znamená, že dokumenty jako lékařské záznamy, nemocniční faktury a výsledky laboratorních testů spadají do kategorie PHI.
Rostoucí integrace zdravotnických informačních technologií ukazuje jejich schopnost podporovat významný výzkum slučováním rozsáhlých a komplexních datových sad z různých zdrojů.
Vzhledem k tomu, že rozsáhlé sbírky zdravotních údajů mohou posunout klinický výzkum a poskytnout hodnotu lékařské komunitě, umožňuje pravidlo ochrany soukromí HIPAA subjektům, na něž se vztahuje, nebo jejich obchodním partnerům, aby v souladu s určitými pokyny a kritérii data neidentifikovali.
Chcete-li vědět více - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
