In het tijdperk van digitale transformatie verschuiven zorgorganisaties hun activiteiten snel naar digitale platforms. Hoewel dit efficiëntie en gestroomlijnde processen met zich meebrengt, roept het ook cruciale zorgen op over de veiligheid van gevoelige patiëntgegevens.
Traditionele methoden voor gegevensbescherming zijn niet langer adequaat. Omdat deze digitale opslagplaatsen zich vullen met vertrouwelijke informatie, zijn robuuste oplossingen nodig. Dit is waar de de-identificatie van gegevens een grote rol speelt. Deze opkomende techniek is een cruciale strategie om de privacy te beschermen zonder de mogelijkheden voor data-analyse en onderzoek te belemmeren.
In deze blog gaan we uitgebreid in op de de-identificatie van gegevens. We zullen onderzoeken waarom dit het schild zou kunnen zijn dat belangrijke gegevens helpt beschermen.
Wat is de-identificatie van gegevens?
De-identificatie van gegevens is een techniek die persoonlijke informatie uit een dataset verwijdert of wijzigt. Dit maakt het moeilijk om gegevens terug te koppelen aan specifieke personen. Het doel is om de individuele privacy te beschermen. Tegelijkertijd blijven de data bruikbaar voor onderzoek of analyse.
Een ziekenhuis kan bijvoorbeeld patiëntendossiers anonimiseren voordat deze gegevens voor medisch onderzoek worden gebruikt. Dit waarborgt de privacy van de patiënt en biedt toch waardevolle inzichten.
Enkele van de gebruiksscenario's van de-identificatie van gegevens zijn onder meer:
- Klinisch onderzoek: Geanonimiseerde gegevens maken een ethische en veilige studie van patiëntresultaten, de werkzaamheid van geneesmiddelen en behandelprotocollen mogelijk zonder de privacy van de patiënt te schenden.
- Analyse van de volksgezondheid: Geanonimiseerde patiëntendossiers kunnen worden samengevoegd om gezondheidstrends te analyseren, uitbraken van ziekten te monitoren en volksgezondheidsbeleid te formuleren.
- Elektronische medische dossiers (EPD's): De-identificatie beschermt de privacy van patiënten wanneer EPD's worden gedeeld voor onderzoek of kwaliteitsbeoordeling. Het zorgt voor naleving van regelgeving zoals HIPAA, terwijl de bruikbaarheid van de gegevens behouden blijft.
- Het delen van gegevens: Vergemakkelijkt het delen van gezondheidszorggegevens tussen ziekenhuizen, onderzoeksinstellingen en overheidsinstanties, waardoor gezamenlijk onderzoek en beleidsvorming mogelijk wordt gemaakt.
- Machine Learning-modellen: Maakt gebruik van geanonimiseerde gegevens om algoritmen te trainen voor voorspellende gezondheidszorganalyses, wat leidt tot verbeterde diagnostiek en behandelingen.
- Gezondheidszorgmarketing: Hiermee kunnen zorgverleners het servicegebruik en de patiënttevredenheid analyseren. Dit helpt bij marketingstrategieën zonder de privacy van patiënten in gevaar te brengen.
- Risicobeoordeling: Stelt verzekeringsmaatschappijen in staat risicofactoren en polisprijzen te beoordelen met behulp van grote datasets zonder individuele identificatie.
Hoe werkt de-identificatie van gegevens?
Het begrijpen van de-identificatie begint door onderscheid te maken tussen twee soorten identificatiemiddelen: directe en indirect.
- Directe identificatiegegevens, zoals namen, e-mailadressen en burgerservicenummers, kunnen onmiskenbaar naar een persoon verwijzen.
- Indirecte identificatiegegevens, waaronder demografische of sociaal-economische informatie, kunnen iemand identificeren als ze worden gecombineerd, maar zijn waardevol voor analyse.
U moet begrijpen welke identificatiemiddelen u wilt de-identificeren. De aanpak voor het beveiligen van de gegevens varieert afhankelijk van het identificatietype. Er bestaan verschillende methoden om gegevens te de-identificeren, elk geschikt voor verschillende scenario's:
- Differentiële privacy: Analyseert gegevenspatronen zonder identificeerbare informatie bloot te leggen.
- Pseudonimisering: Vervangt ID's door unieke, tijdelijke ID's of codes.
- K-Anonimiteit: Zorgt ervoor dat de dataset ten minste “K” individuen bevat die dezelfde set quasi-identifier-waarden delen.
- Weglating: Verwijdert namen en andere directe identificatiegegevens uit datasets.
- Redaction: Wist of maskeert identificatiegegevens in alle gegevensrecords, inclusief afbeeldingen of audio, met behulp van technieken zoals pixelvorming.
- Generalisatie: vervangt nauwkeurige gegevens door bredere categorieën, zoals het wijzigen van exacte geboortedata in alleen de maand en het jaar.
- Onderdrukking: Verwijdert of vervangt specifieke gegevenspunten door algemene informatie.
- hashing: Versleutelt identificatiegegevens onomkeerbaar, waardoor de mogelijkheid van decodering wordt geëlimineerd.
- Het ruilen: Wisselt gegevenspunten tussen individuen uit, zoals het uitwisselen van salarissen, om de algehele gegevensintegriteit te behouden.
- Micro-aggregatie: Groepeert vergelijkbare numerieke waarden en vertegenwoordigt deze met het groepsgemiddelde.
- Geluidstoevoeging: Introduceert nieuwe gegevens met een gemiddelde van nul en een positieve variantie ten opzichte van de oorspronkelijke gegevens.
Deze technieken bieden manieren om de individuele privacy te beschermen en tegelijkertijd de bruikbaarheid van de gegevens voor analyse te behouden. De keuze van de methode hangt af van de balans tussen datanut en privacyvereisten.
Methoden voor de-identificatie van gegevens
De-identificatie van gegevens is van cruciaal belang in de gezondheidszorg, vooral als het gaat om het naleven van regelgeving zoals de HIPAA Privacyregel. Deze regel gebruikt twee primaire methoden om beschermde gezondheidsinformatie (PHI) te de-identificeren: Determination door deskundigen en Safe Harbor.
Deskundige bepaling
De expertbepalingsmethode is gebaseerd op statistische en wetenschappelijke principes. Een gekwalificeerd persoon met voldoende kennis en ervaring past deze principes toe om het risico op heridentificatie te beoordelen.
Deskundige vastberadenheid garandeert een zeer laag risico dat iemand de informatie zou kunnen gebruiken om individuen te identificeren, alleen of in combinatie met andere beschikbare gegevens. Deze deskundige moet ook de methodologie en de resultaten documenteren. Het ondersteunt de conclusie dat er een minimaal risico op heridentificatie bestaat. Deze aanpak maakt flexibiliteit mogelijk, maar vereist gespecialiseerde expertise om het de-identificatieproces te valideren.
De Safe Harbor-methode
De Safe Harbor-methode biedt een checklist met 18 specifieke identificatiegegevens die uit de gegevens moeten worden verwijderd. Deze uitgebreide lijst bevat namen, geografische gegevens die kleiner zijn dan een staat, elementen van datums die verband houden met individuen en verschillende soorten nummers, zoals telefoon-, fax-, sociale zekerheids- en medische dossiernummers. Andere identificatiegegevens zoals e-mailadressen, IP-adressen en foto's van het volledige gezicht staan ook op de lijst.
Deze methode biedt een eenvoudigere, gestandaardiseerde aanpak, maar kan leiden tot gegevensverlies waardoor de bruikbaarheid van de gegevens voor bepaalde doeleinden wordt beperkt.
Nadat u een van deze methoden heeft toegepast, kunt u de gegevens als geanonimiseerd beschouwen en niet langer onderworpen zijn aan de privacyregel van HIPAA. Dat gezegd hebbende, is het van cruciaal belang om te begrijpen dat de-identificatie ook nadelen met zich meebrengt. Het leidt tot informatieverlies dat de bruikbaarheid van de gegevens in specifieke contexten zou kunnen verminderen.
De keuze tussen deze methoden zal afhangen van de specifieke behoeften van uw organisatie, de beschikbare expertise en het beoogde gebruik van de geanonimiseerde gegevens.
Waarom is de-identificatie belangrijk?
De-identificatie is om verschillende redenen cruciaal. Het kan de behoefte aan privacy in evenwicht brengen met het nut van gegevens. Kijk eens waarom:
- Privacy Protection: Het beschermt de privacy van individuen door persoonlijke identificatiegegevens te verwijderen of te maskeren. Op deze manier blijven persoonlijke gegevens vertrouwelijk.
- Naleving van voorschriften: De-identificatie helpt organisaties te voldoen aan privacywetten en -regelgeving zoals HIPAA in de VS, GDPR in Europa en andere wereldwijd. Deze regelgeving schrijft de bescherming van persoonsgegevens voor, en de-identificatie is een belangrijke strategie om aan deze eisen te voldoen.
- Maakt gegevensanalyse mogelijk: Door gegevens te anonimiseren kunnen organisaties informatie analyseren en delen zonder de individuele privacy in gevaar te brengen. Dit is vooral belangrijk in sectoren als de gezondheidszorg, waar het analyseren van patiëntgegevens kan leiden tot doorbraken in de behandeling en het begrip van ziekten.
- Bevordert innovatie: Geanonimiseerde gegevens kunnen worden gebruikt bij onderzoek en ontwikkeling. Het maakt innovatie mogelijk zonder de persoonlijke privacy in gevaar te brengen. Onderzoekers kunnen bijvoorbeeld geanonimiseerde medische dossiers gebruiken om ziektepatronen te bestuderen en nieuwe behandelingen te ontwikkelen.
- RISICO BEHEER: Het vermindert het risico dat gepaard gaat met datalekken. Als gegevens worden geanonimiseerd, is de kans kleiner dat de blootgestelde informatie schade toebrengt aan individuen. Het vermindert de ethische en financiële implicaties van een datalek.
- Public Trust: Het op de juiste manier de-identificeren van gegevens draagt bij aan het behoud van het vertrouwen van het publiek in de manier waarop organisaties omgaan met persoonlijke informatie. Dit vertrouwen is cruciaal voor het verzamelen van gegevens die nodig zijn voor onderzoek en analyse.
- Wereldwijde samenwerking: U kunt geanonimiseerde gegevens eenvoudig over de grenzen heen delen voor mondiale onderzoekssamenwerkingen. Dit is vooral relevant op gebieden als de mondiale gezondheidszorg, waar het delen van gegevens de reactie op volksgezondheidscrises kan versnellen.
De-identificatie van gegevens versus opschoning, anonimisering en tokenisatie
Opschoning, anonimisering en tokenisatie zijn verschillende technieken voor gegevensprivacy die u naast de de-identificatie van gegevens kunt gebruiken. Laten we, om u te helpen het onderscheid te begrijpen tussen de-identificatie van gegevens en andere technieken voor gegevensprivacy, eens kijken naar het opschonen, anonimiseren en tokeniseren van gegevens:
| Techniek | Omschrijving | Cases |
| sanering | Betreft het detecteren, corrigeren of verwijderen van persoonlijke of gevoelige gegevens om ongeoorloofde identificatie te voorkomen. Vaak gebruikt voor het verwijderen of overdragen van gegevens, bijvoorbeeld bij het recyclen van bedrijfsapparatuur. | Gegevens verwijderen of overdragen |
| anonimisering | Verwijdert of wijzigt gevoelige gegevens met realistische, valse waarden. Dit proces zorgt ervoor dat de dataset niet kan worden gedecodeerd of reverse-engineered. Het maakt gebruik van woordshuffling of encryptie. Richt zich op directe identificatiegegevens om de bruikbaarheid en het realisme van de gegevens te behouden. | Bescherming van directe identificatiegegevens |
| tokenization | Vervangt persoonlijke informatie door willekeurige tokens, die kunnen worden gegenereerd door eenrichtingsfuncties zoals hashes. Hoewel tokens zijn gekoppeld aan originele gegevens in een beveiligde tokenkluis, missen ze een directe wiskundige relatie. Het maakt reverse engineering onmogelijk zonder toegang tot de kluis. | Veilige gegevensverwerking met omkeerbaarheidspotentieel |
Deze methodologieën dienen elk om de gegevensprivacy in verschillende contexten te verbeteren.
- Sanitization bereidt gegevens voor op veilige verwijdering of overdracht, zodat er geen gevoelige informatie achterblijft.
- Anonimisering verandert gegevens permanent om de identificatie van individuen te voorkomen. Dit maakt het geschikt voor openbaar delen of analyseren waarbij privacy een probleem is.
- Tokenisatie biedt een balans. Het beschermt gegevens tijdens transacties of opslag, met de mogelijkheid om onder veilige omstandigheden toegang te krijgen tot de originele informatie.
De voor- en nadelen van geanonimiseerde gegevens
We voeren de-identificatie van gegevens uit vanwege de voordelen die dit biedt. Laten we het dus hebben over de voordelen van het gebruik van geanonimiseerde gegevens:
Voordelen van geanonimiseerde gegevens
Beschermt de vertrouwelijkheid
Geanonimiseerde gegevens beschermen de individuele privacy door persoonlijke identificatiemiddelen te verwijderen. Dit zorgt ervoor dat persoonlijke informatie privé blijft, zelfs als deze voor onderzoek wordt gebruikt.
Ondersteunt gezondheidszorgonderzoek
Het geeft onderzoekers toegang tot waardevolle patiëntinformatie zonder de privacy in gevaar te brengen. Dit ondersteunt de vooruitgang in de gezondheidszorg en verbetert de patiëntenzorg.
Verbetert het delen van gegevens
Organisaties kunnen geanonimiseerde gegevens delen. Het doorbreekt silo’s en bevordert samenwerking. Dit delen is cruciaal voor het ontwikkelen van betere gezondheidszorgoplossingen.
Faciliteert waarschuwingen voor de volksgezondheid
Onderzoekers kunnen waarschuwingen voor de volksgezondheid uitvaardigen op basis van geanonimiseerde gegevens. Ze doen dit zonder beschermde gezondheidsinformatie vrij te geven, waardoor de privacy behouden blijft.
Zorgt voor medische vooruitgang
De-identificatie maakt het gebruik van data mogelijk voor onderzoek dat leidt tot verbeteringen in de gezondheidszorg. Het ondersteunt innovatiepartnerschappen en de ontwikkeling van nieuwe medische behandelingen.
Nadelen van geanonimiseerde gegevens
Hoewel het de-identificeren van gegevens zorgaanbieders in staat stelt informatie te delen voor onderzoek en ontwikkeling, gaat dit niet zonder uitdagingen.
Potentieel voor heridentificatie
Ondanks de-identificatie blijven de risico’s van heridentificatie van patiënten bestaan. Technologieën zoals AI en verbonden apparaten kunnen mogelijk de identiteit van patiënten onthullen.
Uitdagingen met AI en technologie
AI kan individuen opnieuw identificeren op basis van geanonimiseerde gegevens. Het daagt de bestaande privacybescherming uit. Dit vereist een heroverweging van privacymaatregelen in het tijdperk van machinaal leren.
Complexe gegevensrelaties
De-identificatieprotocollen moeten rekening houden met complexe datasetrelaties. Bepaalde gegevenscombinaties kunnen de heridentificatie van individuen mogelijk maken.
Maatregelen ter bescherming van de privacy
Er zijn geavanceerde privacyverhogende technologieën nodig om ervoor te zorgen dat gegevens niet-geïdentificeerd blijven. Dit omvat algoritmische, architecturale en augmentatie-PET's, die het de-identificatieproces complexer maken.
U moet deze nadelen aanpakken en de voordelen benutten om patiëntgegevens op een verantwoorde manier te delen. Op deze manier kunt u bijdragen aan de medische vooruitgang en tegelijkertijd de privacy van patiënten en naleving van de regelgeving garanderen.
Verschil tussen gegevensmaskering en gegevensde-identificatie
Gegevensmaskering en de-identificatie zijn bedoeld om gevoelige informatie te beschermen, maar verschillen qua methode en doel. Hier is een overzicht van gegevensmaskering:
Gegevensmaskering is een techniek voor het beschermen van gevoelige informatie in niet-productieomgevingen. Deze methode vervangt of verbergt originele gegevens door valse of gecodeerde gegevens, maar is structureel nog steeds vergelijkbaar met de originele gegevens.
Een burgerservicenummer zoals '123-45-6789' kan bijvoorbeeld worden gemaskeerd als 'XXX-XX-6789'. Het idee is om de privacy van de betrokkene te beschermen en tegelijkertijd het gebruik van de gegevens voor test- of analytische doeleinden toe te staan.
Laten we het nu hebben over het verschil tussen beide technieken:
| criteria | Gegevensmaskering | Gegevens de-identificatie |
| Hoofddoel | Verduistert gevoelige gegevens en vervangt deze door fictieve gegevens | Verwijdert alle identificeerbare informatie, transformeert indirect identificeerbare gegevens |
| Application Fields | Vaak gebruikt in de financiële wereld en in sommige gezondheidszorgcontexten | Wordt veel gebruikt in de gezondheidszorg voor onderzoek en analyse |
| Kenmerken identificeren | Maskers die kenmerken het meest direct identificeren | Verwijdert zowel directe als indirecte identificatiegegevens |
| Privacyniveau | Biedt geen volledige anonimiteit | Streeft naar volledige anonimisering, niet heridentificeerbaar, zelfs niet met andere gegevens |
| Toestemmingsvereiste | Mogelijk is toestemming van de individuele patiënt vereist | Vereist doorgaans geen toestemming van de patiënt na de-identificatie |
| Conformiteit | Niet specifiek afgestemd op naleving van de regelgeving | Vaak vereist voor naleving van regelgeving zoals HIPAA en GDPR |
| Cases | Softwaretesten met beperkte reikwijdte, onderzoek zonder gegevensverlies, waarbij toestemming eenvoudig te verkrijgen is | Het delen van elektronische medische dossiers, bredere softwaretests, naleving van regelgeving en elke situatie die een hoge anonimiteit vereist |
Als u op zoek bent naar een sterk niveau van anonimiteit en het goed vindt om de gegevens te transformeren voor breder gebruik, dan is de-identificatie van gegevens de geschiktere optie. Datamaskering is een haalbare aanpak voor taken die minder strenge privacymaatregelen vereisen en waarbij de oorspronkelijke datastructuur behouden moet blijven.
De-identificatie in medische beeldvorming
Het de-identificatieproces verwijdert identificeerbare markeringen uit gezondheidsinformatie om de privacy van patiënten te beschermen en tegelijkertijd het gebruik van deze gegevens voor verschillende onderzoeksactiviteiten mogelijk te maken. Dit omvat onderzoeken naar de effectiviteit van behandelingen, evaluatie van gezondheidszorgbeleid, onderzoek in de levenswetenschappen en meer.
Directe identificatiemiddelen, ook wel Protected Health Information (PHI) genoemd, omvatten een reeks details, zoals de naam van een patiënt, het adres, medische dossiers en alle informatie die de gezondheidsstatus van het individu onthult, de ontvangen gezondheidszorgdiensten of financiële informatie met betrekking tot hun gezondheidszorg. Dit betekent dat documenten zoals medische dossiers, ziekenhuisfacturen en laboratoriumtestresultaten allemaal onder de categorie PHI vallen.
De toenemende integratie van gezondheidsinformatietechnologie toont aan dat deze technologie aanzienlijk onderzoek kan ondersteunen door uitgebreide en complexe datasets uit verschillende bronnen samen te voegen.
Aangezien enorme verzamelingen gezondheidsgegevens klinisch onderzoek kunnen bevorderen en waarde kunnen bieden aan de medische gemeenschap, staat de HIPAA-privacyregel entiteiten die eronder vallen of hun zakenpartners toe om gegevens te de-identificeren in overeenstemming met bepaalde richtlijnen en criteria.
Om meer te weten - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
