Khử nhận dạng dữ liệu

Hướng dẫn hủy nhận dạng dữ liệu: Mọi thứ mà người mới bắt đầu cần biết (năm 2024)

Trong thời đại chuyển đổi kỹ thuật số, các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang nhanh chóng chuyển hoạt động sang nền tảng kỹ thuật số. Mặc dù điều này mang lại hiệu quả và quy trình hợp lý nhưng nó cũng đặt ra những lo ngại quan trọng về tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân.

Các phương pháp bảo vệ dữ liệu truyền thống không còn phù hợp nữa. Vì các kho lưu trữ kỹ thuật số này chứa đầy thông tin bí mật nên cần có các giải pháp mạnh mẽ. Đây là nơi việc khử nhận dạng dữ liệu đóng một vai trò lớn. Kỹ thuật mới nổi này là một chiến lược quan trọng để bảo vệ quyền riêng tư mà không cản trở tiềm năng phân tích và nghiên cứu dữ liệu.

Trong blog này, chúng ta sẽ nói chi tiết về việc loại bỏ nhận dạng dữ liệu. Chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao nó có thể là lá chắn giúp bảo vệ dữ liệu quan trọng.

Khử nhận dạng dữ liệu là gì?

Khử nhận dạng dữ liệu

Khử nhận dạng dữ liệu là một kỹ thuật loại bỏ hoặc thay đổi thông tin cá nhân khỏi tập dữ liệu. Điều này gây khó khăn cho việc liên kết dữ liệu trở lại với những người cụ thể. Mục đích là để bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân. Đồng thời, dữ liệu vẫn hữu ích cho việc nghiên cứu hoặc phân tích.

Ví dụ: một bệnh viện có thể hủy nhận dạng hồ sơ bệnh nhân trước khi sử dụng dữ liệu cho nghiên cứu y học. Điều này đảm bảo sự riêng tư của bệnh nhân trong khi vẫn cung cấp những hiểu biết có giá trị.

Một số trường hợp sử dụng tính năng khử nhận dạng dữ liệu bao gồm:

  • Nghiên cứu lâm sàng: Dữ liệu không được xác định danh tính cho phép nghiên cứu có đạo đức và an toàn về kết quả của bệnh nhân, hiệu quả của thuốc và phác đồ điều trị mà không vi phạm quyền riêng tư của bệnh nhân.
  • Phân tích sức khỏe cộng đồng: Hồ sơ bệnh nhân không được xác định danh tính có thể được tổng hợp để phân tích các xu hướng sức khỏe, theo dõi sự bùng phát dịch bệnh và xây dựng các chính sách y tế công cộng.
  • Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR): Việc hủy nhận dạng sẽ bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân khi EHR được chia sẻ để nghiên cứu hoặc đánh giá chất lượng. Nó đảm bảo tuân thủ các quy định như HIPAA trong khi vẫn duy trì tính hữu ích của dữ liệu.
  • Chia sẻ dữ liệu: Tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ dữ liệu chăm sóc sức khỏe giữa các bệnh viện, tổ chức nghiên cứu và cơ quan chính phủ, cho phép hợp tác nghiên cứu và hoạch định chính sách.
  • Mô hình học máy: Sử dụng dữ liệu không xác định danh tính để huấn luyện các thuật toán nhằm phân tích dự đoán hoạt động chăm sóc sức khỏe, giúp cải thiện chẩn đoán và điều trị.
  • Tiếp thị chăm sóc sức khỏe: Cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phân tích việc sử dụng dịch vụ và sự hài lòng của bệnh nhân. Điều này hỗ trợ các chiến lược tiếp thị mà không gây rủi ro cho quyền riêng tư của bệnh nhân.
  • Đánh giá rủi ro: Cho phép các công ty bảo hiểm đánh giá các yếu tố rủi ro và định giá chính sách bằng cách sử dụng bộ dữ liệu lớn mà không cần nhận dạng cá nhân.

Quá trình khử nhận dạng dữ liệu hoạt động như thế nào?

Hiểu về việc loại bỏ nhận dạng bắt đầu bằng cách phân biệt giữa hai loại số nhận dạng: trực tiếp không trực tiếp.

  • Các thông tin nhận dạng trực tiếp, chẳng hạn như tên, địa chỉ email và số an sinh xã hội, có thể trỏ đến một cá nhân một cách không thể nhầm lẫn.
  • Thông tin nhận dạng gián tiếp, bao gồm thông tin nhân khẩu học hoặc kinh tế xã hội, có thể nhận dạng ai đó khi được kết hợp nhưng có giá trị để phân tích.

Bạn phải hiểu những thông tin nhận dạng nào bạn muốn hủy nhận dạng. Cách tiếp cận để bảo mật dữ liệu khác nhau tùy theo loại mã định danh. Bạn có một số phương pháp để hủy nhận dạng dữ liệu, mỗi phương pháp phù hợp với các tình huống khác nhau:

  • Quyền riêng tư khác biệt: Phân tích các mẫu dữ liệu mà không để lộ thông tin có thể nhận dạng.
  • Bút danh: Thay thế số nhận dạng bằng ID hoặc mã duy nhất, tạm thời.
  • K-ẩn danh: Đảm bảo rằng tập dữ liệu có ít nhất các cá thể “K” chia sẻ cùng một bộ giá trị gần như định danh.
  • Bỏ xót: Xóa tên và các số nhận dạng trực tiếp khác khỏi bộ dữ liệu.
  • Sự biên tập: Xóa hoặc che dấu số nhận dạng trong tất cả bản ghi dữ liệu, bao gồm hình ảnh hoặc âm thanh, bằng cách sử dụng các kỹ thuật như tạo pixel.
  • Khái quát: Thay thế dữ liệu chính xác bằng các danh mục rộng hơn, như thay đổi ngày sinh chính xác thành chỉ tháng và năm.
  • Ức chế: Xóa hoặc thay thế các điểm dữ liệu cụ thể bằng thông tin tổng quát.
  • Băm: Mã hóa số nhận dạng không thể đảo ngược, loại bỏ khả năng giải mã.
  • Trao đổi: Trao đổi điểm dữ liệu giữa các cá nhân, chẳng hạn như hoán đổi mức lương, để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu tổng thể.
  • Tổng hợp vi mô: Nhóm các giá trị số giống nhau và biểu thị chúng bằng giá trị trung bình của nhóm.
  • Bổ sung tiếng ồn: Giới thiệu dữ liệu mới với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai dương so với dữ liệu gốc.

Những kỹ thuật này cung cấp các cách để bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân trong khi vẫn giữ được tính hữu ích của dữ liệu để phân tích. Việc lựa chọn phương pháp phụ thuộc vào sự cân bằng giữa tiện ích dữ liệu và yêu cầu về quyền riêng tư.

Phương pháp khử nhận dạng dữ liệu

Methods of data de-identification

Việc loại bỏ nhận dạng dữ liệu là rất quan trọng trong chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là khi tuân thủ các quy định như Quy tắc bảo mật của HIPAA. Quy tắc này sử dụng hai phương pháp chính để hủy nhận dạng thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI): Quyết định của chuyên gia và Cảng an toàn.

Methods of de-identification

Quyết định của chuyên gia

Phương pháp xác định của chuyên gia dựa trên các nguyên tắc thống kê và khoa học. Một cá nhân đủ trình độ, có đủ kiến ​​thức và kinh nghiệm sẽ áp dụng những nguyên tắc này để đánh giá rủi ro tái nhận dạng.

Quyết định của chuyên gia đảm bảo rủi ro rất thấp khi ai đó có thể sử dụng thông tin để nhận dạng các cá nhân, một mình hoặc kết hợp với dữ liệu có sẵn khác. Chuyên gia này cũng phải ghi lại phương pháp và kết quả. Nó ủng hộ kết luận rằng có nguy cơ tái nhận dạng tối thiểu. Cách tiếp cận này cho phép linh hoạt nhưng đòi hỏi chuyên môn chuyên môn để xác nhận quá trình loại bỏ nhận dạng.

Phương pháp che giấu an toàn

Phương pháp bến cảng an toàn cung cấp danh sách kiểm tra gồm 18 mã nhận dạng cụ thể cần xóa khỏi dữ liệu. Danh sách toàn diện này bao gồm tên, dữ liệu địa lý nhỏ hơn một tiểu bang, các yếu tố ngày tháng liên quan đến cá nhân và nhiều loại số khác nhau như số điện thoại, số fax, số an sinh xã hội và số hồ sơ y tế. Các thông tin nhận dạng khác như địa chỉ email, địa chỉ IP và ảnh toàn mặt cũng có trong danh sách.

Phương pháp này cung cấp một cách tiếp cận tiêu chuẩn, đơn giản hơn nhưng có thể dẫn đến mất dữ liệu làm hạn chế tính hữu ích của dữ liệu cho một số mục đích.

Sau khi áp dụng một trong các phương pháp này, bạn có thể coi dữ liệu đã được hủy nhận dạng và không còn tuân theo Quy tắc quyền riêng tư của HIPAA nữa. Điều đó nói lên rằng, điều quan trọng là phải hiểu rằng việc hủy nhận dạng sẽ đi kèm với sự đánh đổi. Nó dẫn đến mất thông tin có thể làm giảm tiện ích của dữ liệu trong các bối cảnh cụ thể.

Việc lựa chọn giữa các phương pháp này sẽ tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của tổ chức bạn, kiến ​​thức chuyên môn sẵn có và mục đích sử dụng của dữ liệu đã được loại bỏ thông tin nhận dạng.

Khử nhận dạng dữ liệu

Tại sao việc hủy nhận dạng lại quan trọng?

Việc loại bỏ nhận dạng là rất quan trọng vì một số lý do. Nó có thể cân bằng nhu cầu về quyền riêng tư với tiện ích của dữ liệu. Hãy xem tại sao:

  • Bảo vệ sự riêng tư: Nó bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân bằng cách xóa hoặc che giấu thông tin nhận dạng cá nhân. Bằng cách này, thông tin cá nhân vẫn được giữ bí mật.
  • Tuân thủ các quy định: Việc hủy nhận dạng giúp các tổ chức tuân thủ các luật và quy định về quyền riêng tư như HIPAA ở Hoa Kỳ, GDPR ở Châu Âu và các quy định khác trên toàn thế giới. Các quy định này bắt buộc phải bảo vệ dữ liệu cá nhân và việc xóa thông tin nhận dạng là chiến lược quan trọng để đáp ứng các yêu cầu này.
  • Bật phân tích dữ liệu: Bằng cách ẩn danh dữ liệu, các tổ chức có thể phân tích và chia sẻ thông tin mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của cá nhân. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nơi việc phân tích dữ liệu bệnh nhân có thể dẫn đến những đột phá trong điều trị và hiểu biết về bệnh tật.
  • Thúc đẩy sự đổi mới: Dữ liệu không xác định có thể được sử dụng trong nghiên cứu và phát triển. Nó cho phép đổi mới mà không gây nguy hiểm cho quyền riêng tư cá nhân. Ví dụ: các nhà nghiên cứu có thể sử dụng hồ sơ sức khỏe không được xác định danh tính để nghiên cứu mô hình bệnh tật và phát triển các phương pháp điều trị mới.
  • Quản lý rủi ro: Nó làm giảm rủi ro liên quan đến vi phạm dữ liệu. Nếu dữ liệu không được xác định danh tính thì thông tin bị lộ sẽ ít có khả năng gây hại cho cá nhân hơn. Nó làm giảm tác động về mặt đạo đức và tài chính của việc vi phạm dữ liệu.
  • Lòng tin của công chúng: Việc loại bỏ dữ liệu nhận dạng đúng cách giúp duy trì niềm tin của công chúng vào cách các tổ chức xử lý thông tin cá nhân. Sự tin cậy này rất quan trọng cho việc thu thập dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu và phân tích.
  • Hợp tác toàn cầu: Bạn có thể dễ dàng chia sẻ dữ liệu không xác định danh tính qua biên giới dễ dàng hơn cho hoạt động hợp tác nghiên cứu toàn cầu. Điều này đặc biệt phù hợp trong các lĩnh vực như y tế toàn cầu, nơi việc chia sẻ dữ liệu có thể đẩy nhanh quá trình ứng phó với các cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng.

Xóa nhận dạng dữ liệu so với khử trùng, ẩn danh và mã thông báo

Làm sạch, ẩn danh và mã thông báo là các kỹ thuật bảo mật dữ liệu khác nhau mà bạn có thể sử dụng ngoài việc loại bỏ nhận dạng dữ liệu. Để giúp bạn hiểu sự khác biệt giữa loại bỏ nhận dạng dữ liệu và các kỹ thuật bảo mật dữ liệu khác, hãy khám phá việc vệ sinh dữ liệu, ẩn danh và mã thông báo:

Kỹ thuậtMô tảTrường hợp sử dụng
Vệ sinhLiên quan đến việc phát hiện, sửa hoặc xóa dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm để ngăn chặn việc nhận dạng trái phép. Thường được sử dụng để xóa hoặc truyền dữ liệu, như khi tái chế thiết bị của công ty.Xóa hoặc chuyển dữ liệu
Ẩn danhLoại bỏ hoặc thay đổi dữ liệu nhạy cảm bằng các giá trị thực tế, giả mạo. Quá trình này đảm bảo rằng tập dữ liệu không thể được giải mã hoặc thiết kế ngược. Nó sử dụng xáo trộn từ hoặc mã hóa. Nhắm mục tiêu số nhận dạng trực tiếp để duy trì khả năng sử dụng dữ liệu và tính chân thực.Bảo vệ số nhận dạng trực tiếp
Mã thông báoThay thế thông tin cá nhân bằng các mã thông báo ngẫu nhiên, có thể được tạo bởi các hàm một chiều như hàm băm. Mặc dù mã thông báo được liên kết với dữ liệu gốc trong kho mã thông báo an toàn nhưng chúng thiếu mối quan hệ toán học trực tiếp. Nó làm cho kỹ thuật đảo ngược không thể thực hiện được nếu không có quyền truy cập vào vault.Xử lý dữ liệu an toàn với khả năng đảo ngược

Mỗi phương pháp này đều nhằm mục đích nâng cao quyền riêng tư dữ liệu trong các bối cảnh khác nhau.

  • Quá trình dọn dẹp chuẩn bị dữ liệu để xóa hoặc chuyển một cách an toàn để không có thông tin nhạy cảm nào bị bỏ lại.
  • Việc ẩn danh sẽ thay đổi vĩnh viễn dữ liệu để ngăn chặn việc nhận dạng cá nhân. Điều này làm cho nó phù hợp để chia sẻ hoặc phân tích công khai khi quyền riêng tư là mối quan tâm.
  • Token hóa mang lại sự cân bằng. Nó bảo vệ dữ liệu trong quá trình giao dịch hoặc lưu trữ, với khả năng truy cập thông tin gốc trong điều kiện an toàn.

Lợi ích và hạn chế của dữ liệu không xác định

Chúng tôi loại bỏ nhận dạng dữ liệu vì những lợi ích mà nó mang lại. Vì vậy, hãy nói về lợi ích của việc sử dụng dữ liệu không xác định danh tính: 

Lợi ích của dữ liệu không được nhận dạng

Bảo vệ bí mật

Dữ liệu không xác định sẽ bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân bằng cách xóa thông tin nhận dạng cá nhân. Điều này đảm bảo rằng thông tin cá nhân vẫn được giữ kín, ngay cả khi được sử dụng cho nghiên cứu.

Hỗ trợ nghiên cứu chăm sóc sức khỏe

Nó cho phép các nhà nghiên cứu truy cập thông tin có giá trị của bệnh nhân mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư. Điều này hỗ trợ những tiến bộ trong chăm sóc sức khỏe và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.

Tăng cường chia sẻ dữ liệu

Các tổ chức có thể chia sẻ dữ liệu không được xác định danh tính. Nó phá vỡ các rào cản và thúc đẩy sự hợp tác. Sự chia sẻ này rất quan trọng để phát triển các giải pháp chăm sóc sức khỏe tốt hơn.

Tạo điều kiện cảnh báo sức khỏe cộng đồng

Các nhà nghiên cứu có thể đưa ra cảnh báo về sức khỏe cộng đồng dựa trên dữ liệu đã được xác định. Họ làm điều này mà không tiết lộ thông tin sức khỏe được bảo vệ, do đó duy trì được quyền riêng tư.

Thúc đẩy tiến bộ y tế

Việc xóa nhận dạng cho phép sử dụng dữ liệu cho nghiên cứu nhằm cải thiện dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Nó hỗ trợ quan hệ đối tác đổi mới và phát triển các phương pháp điều trị y tế mới.

Hạn chế của dữ liệu không xác định

Mặc dù dữ liệu xác định danh tính cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe chia sẻ thông tin để nghiên cứu và phát triển, nhưng điều đó không phải là không có thách thức.

Tiềm năng tái nhận dạng

Mặc dù đã hủy nhận dạng, nguy cơ tái xác định bệnh nhân vẫn tồn tại. Các công nghệ như AI và các thiết bị được kết nối có khả năng tiết lộ danh tính bệnh nhân.

Những thách thức với AI và Công nghệ

AI có thể xác định lại các cá nhân từ dữ liệu đã được xác định lại. Nó thách thức các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư hiện có. Điều này đòi hỏi phải xem xét lại các biện pháp bảo mật trong thời đại máy học.

Mối quan hệ dữ liệu phức tạp

Các giao thức khử nhận dạng phải tính đến các mối quan hệ tập dữ liệu phức tạp. Một số kết hợp dữ liệu nhất định có thể cho phép nhận dạng lại các cá nhân.

Các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư

Cần có các công nghệ nâng cao quyền riêng tư nâng cao để đảm bảo dữ liệu vẫn được xác định. Điều này bao gồm các PET thuật toán, kiến ​​trúc và tăng cường, làm tăng thêm độ phức tạp cho quá trình khử nhận dạng.

Bạn phải giải quyết những hạn chế này và tận dụng lợi ích để chia sẻ dữ liệu bệnh nhân một cách có trách nhiệm. Bằng cách này, bạn có thể đóng góp vào những tiến bộ y tế đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân và tuân thủ các quy định.

Sự khác biệt giữa che giấu dữ liệu và khử nhận dạng dữ liệu

Che dấu dữ liệu và khử nhận dạng nhằm mục đích bảo vệ thông tin nhạy cảm nhưng khác nhau về phương pháp và mục đích. Dưới đây là tổng quan về mặt nạ dữ liệu:

Che dấu dữ liệu là một kỹ thuật để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong môi trường phi sản xuất. Phương pháp này thay thế hoặc ẩn dữ liệu gốc bằng dữ liệu giả hoặc bị xáo trộn nhưng vẫn có cấu trúc tương tự như dữ liệu gốc.

Ví dụ: số An sinh xã hội như “123-45-6789” có thể được che dấu là “XXX-XX-6789”. Ý tưởng là để bảo vệ quyền riêng tư của chủ thể dữ liệu đồng thời cho phép sử dụng dữ liệu cho mục đích thử nghiệm hoặc phân tích.

Bây giờ, hãy nói về sự khác biệt giữa cả hai kỹ thuật này:

Tiêu chuẩnMặt nạ dữ liệuKhử nhận dạng dữ liệu
Mục tiêu chínhChe giấu dữ liệu nhạy cảm, thay thế bằng dữ liệu hư cấuXóa tất cả thông tin nhận dạng, chuyển đổi dữ liệu nhận dạng gián tiếp
Fields ứng dụngThường được sử dụng trong tài chính và một số bối cảnh chăm sóc sức khỏeĐược sử dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe để nghiên cứu và phân tích
Xác định thuộc tínhMặt nạ xác định thuộc tính trực tiếp nhấtLoại bỏ cả số nhận dạng trực tiếp và gián tiếp
Mức độ riêng tưKhông cung cấp ẩn danh hoàn toànNhằm mục đích ẩn danh hoàn toàn, không thể nhận dạng lại ngay cả với các dữ liệu khác
Yêu cầu đồng ýCó thể yêu cầu sự đồng ý của từng bệnh nhânThông thường không yêu cầu sự đồng ý của bệnh nhân sau khi hủy nhận dạng
Tuân thủKhông được thiết kế đặc biệt để tuân thủ quy địnhThường được yêu cầu tuân thủ các quy định như HIPAA và GDPR
Trường hợp sử dụngKiểm thử phần mềm với phạm vi hạn chế, nghiên cứu không mất dữ liệu, dễ dàng nhận được sự đồng ýChia sẻ hồ sơ sức khỏe điện tử, kiểm tra phần mềm rộng hơn, tuân thủ các quy định và mọi tình huống yêu cầu tính ẩn danh cao

Nếu bạn đang tìm kiếm mức độ ẩn danh mạnh mẽ và đồng ý chuyển đổi dữ liệu để sử dụng rộng rãi hơn thì việc loại bỏ nhận dạng dữ liệu là lựa chọn phù hợp hơn. Che dấu dữ liệu là một cách tiếp cận khả thi cho các nhiệm vụ yêu cầu các biện pháp bảo mật ít nghiêm ngặt hơn và khi cần duy trì cấu trúc dữ liệu gốc.

Khử nhận dạng trong hình ảnh y tế

Quy trình hủy nhận dạng sẽ loại bỏ các dấu hiệu có thể nhận dạng khỏi thông tin sức khỏe để bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân đồng thời cho phép sử dụng dữ liệu này cho các hoạt động nghiên cứu khác nhau. Điều này bao gồm các nghiên cứu về hiệu quả của phương pháp điều trị, đánh giá các chính sách chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu về khoa học đời sống, v.v.

Thông tin nhận dạng trực tiếp, còn được gọi là Thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI), bao gồm nhiều thông tin chi tiết như tên, địa chỉ, hồ sơ y tế của bệnh nhân và bất kỳ thông tin nào tiết lộ tình trạng sức khỏe của cá nhân, các dịch vụ chăm sóc sức khỏe đã nhận hoặc thông tin tài chính liên quan đến chăm sóc sức khỏe của họ. Điều này có nghĩa là các tài liệu như hồ sơ bệnh án, hóa đơn bệnh viện và kết quả xét nghiệm trong phòng thí nghiệm đều thuộc danh mục PHI.

Sự tích hợp ngày càng tăng của công nghệ thông tin y tế cho thấy khả năng hỗ trợ nghiên cứu quan trọng bằng cách hợp nhất các bộ dữ liệu phong phú và phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau.

Do các bộ sưu tập dữ liệu sức khỏe khổng lồ có thể thúc đẩy nghiên cứu lâm sàng và mang lại giá trị cho cộng đồng y tế, Quy tắc quyền riêng tư của HIPAA cho phép các thực thể thuộc phạm vi quản lý của nó hoặc các đối tác kinh doanh của họ hủy nhận dạng dữ liệu theo các nguyên tắc và tiêu chí nhất định.

Để biết thêm chi tiết - https://www.shaip.com/healthcare-ai/data-deidentification/

Xã hội Chia sẻ