Oplossingen voor de-identificatie van medische gegevens
Anonimiseer automatisch gestructureerde en ongestructureerde gegevens, documenten, PDF-bestanden en afbeeldingen, in overeenstemming met HIPAA, AVG of specifieke aanpassingsvereisten.
Oplossingen voor de-identificatie en anonimisering van gegevens
Beschermde gezondheidsinformatie (PHI) De-identificatie of PHI-gegevensanonimisering is het proces van het de-identificeren van alle informatie in een medisch dossier die kan worden gebruikt om een individu te identificeren; die is gemaakt, gebruikt of openbaar gemaakt tijdens het verlenen van een medische dienst, zoals een diagnose of behandeling. Shaip biedt de-identificatie met human-in-the-loop voor een grotere nauwkeurigheid bij het anonimiseren van gevoelige gegevens in tekstinhoud. Deze aanpak maakt gebruik van HIPAA-de-identificatiemethoden, waaronder deskundige vastberadenheid en veilige haven, om gevoelige informatie te transformeren, maskeren, verwijderen of anderszins onduidelijk te maken. HIPAA identificeert het volgende als PHI:
- namen
- Adressen/locaties
- Datums en leeftijden
- Telefoonnummers
- Voertuigidentificaties en serienummers, inclusief kentekennummers
- Faxnummers
- Apparaat-ID's en serienummers
- E-mailadressen
- Web Universal Resource Locators (URL's)
- Burgerservicenummers
- Internet Protocol (IP) -adressen
- Nummers van medische dossiers
- Biometrische identificatiemiddelen, inclusief vingerafdrukken en stemafdrukken
- Nummers van begunstigden van het gezondheidszorgplan
- Volledige foto's en eventuele vergelijkbare afbeeldingen
- Rekeningnummers
- Certificaat-/licentienummers
- Elk ander uniek identificatienummer, kenmerk of code
- Medische beelden, dossiers, begunstigde van het gezondheidsplan, certificaat, sociale zekerheid en rekeningnummers
- Verleden, huidige of toekomstige gezondheid of toestand van een persoon
- Vroegere, huidige of toekomstige betaling voor het verlenen van gezondheidszorg aan een individu
- Elke datum die direct aan een persoon is gekoppeld, zoals geboortedatum, ontslagdatum, overlijdensdatum en administratie
HIPAA-deskundigenverklaring inzake anonimisering (klaar voor IRB- en institutionele beoordeling)
Zorgorganisaties hebben de taak om te innoveren en grotere netwerken te vormen en tegelijkertijd het gevoelige gebruik van gezondheidsgegevens te beheren, wat aanleiding geeft tot privacyproblemen. Om de maatschappelijke voordelen van grote gezondheidsdatasets in evenwicht te brengen met de individuele privacy, wordt de HIPAA Expert Determination-methode voor de-identificatie aanbevolen. Onze diensten helpen organisaties van elke omvang hun gegevens af te stemmen op de HIPAA-normen, waardoor juridische, financiële en reputatierisico's worden beperkt en de gezondheidszorgdiensten en -resultaten worden verbeterd.
HIPAA biedt twee erkende methoden voor anonimisering: Safe Harbor en Expert Determination. Shaip ondersteunt beide methoden, en wanneer u een hogere bruikbaarheid van de gegevens wilt behouden (bijvoorbeeld longitudinale tijdlijnen, klinische context en complexe ongestructureerde tekst), is Expert Determination vaak de voorkeursmethode.
Een deskundige beoordeling is een risicogebaseerde methode waarbij een gekwalificeerde deskundige algemeen aanvaarde statistische en wetenschappelijke principes toepast om vast te stellen dat het risico op heridentificatie van personen "zeer klein" is, en de methoden en resultaten documenteert die deze vaststelling onderbouwen. De HIPAA/OCR-richtlijnen benadrukken het belang van het bewaren van deze documentatie en het beschikbaar stellen ervan op verzoek.
Wat u ontvangt (documentatie die de institutionele toetsing doorstaat)
Shaip levert een documentatiepakket gericht op naleving van regelgeving, ontworpen ter ondersteuning van beoordelingen door ethische commissies, privacybureaus en instellingen:
Schriftelijke verklaring met een beschrijving van de aannames, de beoordeelde gegevenselementen, de transformatiemethode, de onderbouwing van de risicobeoordeling en de conclusie over het resterende risico.
Procesdocumentatie met workflows voor gestructureerde data, ongestructureerde tekst, PDF's en beeldmetadata.
Validatiecontroles en steekproefmethodologie om de prestaties en consistentie van het verwijderen/anonimiseren van persoonsgegevens te bevestigen voor alle gegevenstypen.
Overzicht van beveiligingsmaatregelen zoals toegangscontrole, encryptie, controleerbaarheid en procedures voor gegevensverwerking en -bewaring ter ondersteuning van risicobeoordeling en due diligence bij leveranciers.
De-identificatiegegevens in actie
PII/HI-redactie in actie
De-identificeer medische tekstrecords door de gezondheidsinformatie (PHI) van de patiënt te anonimiseren of maskeren met Shaip's eigen Healthcare API (Data De-identification Platform).
De-identificeer gestructureerde medische dossiers
De-identificeer persoonlijk identificeerbare informatie (PII) Patiëntgezondheidsinformatie (PHI) uit medische dossiers, terwijl u voldoet aan de HIPAA-voorschriften.
PII de-identificatie
Onze PII-de-identificatiemogelijkheden omvatten het verwijderen van gevoelige informatie zoals namen, data en leeftijd die een individu direct of indirect in verband kan brengen met zijn of haar persoonlijke gegevens.
PHI-de-identificatie
Onze PHI-de-identificatiemogelijkheden omvatten het verwijderen van gevoelige informatie zoals MRN-nummer en opnamedatum die een individu direct of indirect in verband kan brengen met zijn persoonlijke gegevens. Het is wat patiënten verdienen en HIPAA eist.
Gegevensextractie uit elektronische medische dossiers (EMD's)
Artsen krijgen veel inzicht uit elektronische medische dossiers (EMD's) en klinische rapporten van artsen. Onze experts kunnen complexe medische tekst extraheren die kan worden gebruikt in ziekteregisters, klinische onderzoeken en audits in de gezondheidszorg.
PDF-de-identificatie met HIPAA- en AVG-naleving
Zorg ervoor dat HIPAA en AVG worden nageleefd met onze PDF-de-identificatieservice; uw gevoelige informatie wordt veilig geanonimiseerd voor privacy en juridische integriteit.
Belangrijkste kenmerken van gegevensde-identificatieservices
Mens-in-de-lus
Kwaliteitsgegevens van wereldklasse met meerdere niveaus van kwaliteitscontrole en mensen-in-the-loop.
Eén geoptimaliseerd platform voor gegevensintegriteit
Anonimisering van gegevens door middel van productie, testen en ontwikkeling zorgt voor gegevensintegriteit in meerdere geografische gebieden en systemen.
100+ miljoen geanonimiseerde gegevens
Een bewezen platform dat effectieve HIPAA-de-identificatie van gegevens mogelijk maakt, waardoor de risico's van gecompromitteerde PII/PHI worden verminderd.
Verbeterde gegevensbeveiliging
Verbeterde gegevensbeveiliging zorgt ervoor dat gegevensindelingen beleidsgestuurd en behouden blijven.
Verbeterde schaalbaarheid
Anonimiseer datasets van elke grootte op schaal met een human-in-the-loop.
Beschikbaarheid & Levering
Hoge netwerk-uptime en tijdige levering van data, services en oplossingen.
Use Case
Doel: PII Data Masking van financiële documenten inclusief W2, Bankafschrift, 1099, 1040 etc.
Challenge: De-identificatie van 18 vooraf gedefinieerde HIPAA-ID's in meer dan 10,000 financiële documenten.
Onze bijdrage: Geanonimiseerde gegevens (PII's) van meer dan 10,000 financiële documenten op het platform van de klant met behulp van Onshore-personeel.
Eindresultaat: De klant ontwikkelde een AI-gestuurd informatie-extractiemodel om cruciale gegevens uit financiële documenten te halen.
Doel: Verwijder de PHI-informatie uit klinische documenten.
Uitdaging: De-identificatie van meer dan 30,000 klinische documenten die kunnen worden gebruikt voor het ontwikkelen van AI-modellen.
Onze bijdrage: Geanonimiseerde PHI's uit klinische documenten die voldoen aan de HIPAA- en Safe Harbor-richtlijnen
Eindresultaat: De klant maakte gebruik van een goed geannoteerde en goudstandaard dataset om hun gebruiksscenario op te lossen.
Uitgebreide nalevingsdekking
Schaal de de-identificatie van gegevens in verschillende regelgevende rechtsgebieden, waaronder AVG, HIPAA, en volgens de Safe Harbor-de-identificatie die het risico op compromittering van PII/PHI vermindert
Redenen om Shaip te kiezen als uw partner voor de-identificatie van gegevens
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Aanbevolen bronnen
Blog
Named Entity Recognition (NER) - Het concept, de typen en toepassingen
Elke keer dat we een woord horen of een tekst lezen, hebben we het natuurlijke vermogen om het woord te identificeren en te categoriseren in mensen, plaats, locatie, waarden en meer. Mensen kunnen een woord snel herkennen, categoriseren en de context begrijpen.
Oplossingen
De rol van AI in de gezondheidszorg: voordelen, uitdagingen en alles daartussenin
We bieden annotatiediensten voor medische gegevens die organisaties helpen kritieke informatie uit ongestructureerde medische gegevens te halen, dwz aantekeningen van artsen, samenvattingen van opnames/ontslag in het EPD, pathologierapporten, enz. die machines helpen de klinische entiteiten in een bepaalde tekst of afbeelding te identificeren.
Oplossingen
Gegevens geven een levengevende impuls aan AI in de gezondheidszorg
80% van alle zorggegevens is ongestructureerd en ontoegankelijk voor verdere verwerking. Dit beperkt de hoeveelheid bruikbare data en beperkt ook de besluitvormingscapaciteit van een zorgorganisatie.
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Begin vandaag nog met het de-identificeren van uw AI-gegevens. Anonimiseer gegevens van elke grootte op schaal met human-in-the-loop
Veel gestelde vragen (FAQ)
De-identificatie van gegevens, gegevensmaskering of gegevensanonimisering is het proces van verwijdering van alle PHI/PII (persoonlijke gezondheidsinformatie/persoonlijk identificeerbare informatie), zoals namen en burgerservicenummers die een persoon direct of indirect aan hun gegevens kunnen koppelen.
Geanonimiseerde patiëntgegevens zijn gezondheidsgegevens waarin een PHI (Personal Health Information) of PII (Personally Identifiable Information) is verwijderd. Het wordt ook wel PII-masking genoemd en omvat het verwijderen van details zoals namen, burgerservicenummers en andere persoonlijke gegevens die een persoon direct of indirect in verband kunnen brengen met hun gegevens, wat leidt tot het risico van heridentificatie.
PII verwijst naar persoonlijk identificeerbare informatie, het zijn alle gegevens die contact kunnen maken met een specifieke persoon, deze kunnen lokaliseren of identificeren, zoals burgerservicenummer (SSN), paspoortnummer, rijbewijsnummer, identificatienummer van de belastingbetaler, patiëntidentificatienummer, financieel rekeningnummer, creditcardnummer, of Persoonlijke adresgegevens (straatadres of e-mailadres. Persoonlijke telefoonnummers).
PHI verwijst naar persoonlijke gezondheidsinformatie in welke vorm dan ook, inclusief fysieke dossiers (medische rapporten, laboratoriumtestresultaten, medische rekeningen), elektronische dossiers (EPD) of gesproken informatie (dictaat van een arts).
Er zijn twee prominente de-identificatietechnieken voor gegevens. De eerste is het verwijderen van directe identificatiegegevens en de tweede is het verwijderen of wijzigen van andere informatie die mogelijk kan worden gebruikt om een persoon opnieuw te identificeren of naar een persoon te leiden. Bij Shaip gebruiken we tools voor de-identificatie van nauwkeurige gegevens en standaard operationele procedures om ervoor te zorgen dat het proces zo luchtdicht en nauwkeurig mogelijk is.