בעידן הטרנספורמציה הדיגיטלית, ארגוני בריאות מעבירים במהירות את פעילותם לפלטפורמות דיגיטליות. אמנם זה מביא ליעילות ותהליכים יעילים, אבל זה גם מעלה חששות מכריעים לגבי האבטחה של נתוני מטופלים רגישים.
השיטות המסורתיות להגנה על מידע אינן מספיקות עוד. מכיוון שהמאגרים הדיגיטליים הללו מתמלאים במידע סודי, דרושים פתרונות חזקים. זה המקום שבו ביטול זיהוי הנתונים משחק תפקיד גדול. טכניקה מתפתחת זו היא אסטרטגיה קריטית לשמירה על הפרטיות מבלי לעכב את הפוטנציאל לניתוח ומחקר נתונים.
בבלוג זה נדבר בפירוט על ביטול זיהוי נתונים. נבדוק מדוע זה עשוי להיות המגן שעוזר להגן על נתונים חשובים.
מהי דה-זיהוי נתונים?
דה-זיהוי נתונים היא טכניקה המסירה או משנה מידע אישי ממערך נתונים. זה מקשה על קישור נתונים לאנשים ספציפיים. המטרה היא להגן על פרטיות הפרט. יחד עם זאת, הנתונים נשארים שימושיים למחקר או לניתוח.
לדוגמה, בית חולים עשוי לבטל זיהוי של רשומות חולים לפני השימוש בנתונים למחקר רפואי. זה מבטיח את פרטיות המטופל ועדיין מאפשר תובנות חשובות.
חלק ממקרי השימוש של ביטול זיהוי נתונים כוללים:
- מחקר קליני: נתונים לא מזוהים מאפשרים מחקר אתי ומאובטח של תוצאות המטופל, יעילות התרופה ופרוטוקולי הטיפול מבלי להפר את פרטיות המטופל.
- ניתוח בריאות הציבור: ניתן לצבור רישומי חולים שלא זוהו כדי לנתח מגמות בריאות, לנטר התפרצויות מחלות ולגבש מדיניות בריאות ציבורית.
- רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR): ביטול זיהוי מגן על פרטיות המטופל כאשר מסמכי EHR משותפים לצורך מחקר או הערכת איכות. זה מבטיח עמידה בתקנות כמו HIPAA תוך שמירה על שימושיות הנתונים.
- שיתוף מידע: מקל על שיתוף נתוני שירותי בריאות בין בתי חולים, מוסדות מחקר וסוכנויות ממשלתיות, ומאפשר מחקר שיתופי וקביעת מדיניות.
- מודלים של למידת מכונה: משתמש בנתונים לא מזוהים כדי להכשיר אלגוריתמים לניתוחי בריאות חזויים שמובילים לשיפור האבחון והטיפולים.
- שיווק בתחום הבריאות: מאפשר לספקי שירותי בריאות לנתח את ניצול השירות ואת שביעות רצון המטופלים. זה מסייע באסטרטגיות שיווק מבלי לסכן את פרטיות המטופל.
- הערכת סיכונים: מאפשר לחברות ביטוח להעריך גורמי סיכון ותמחור פוליסות באמצעות מערכי נתונים גדולים ללא זיהוי אישי.
איך עובד ביטול זיהוי נתונים?
הבנת ביטול הזיהוי מתחילה בהבחנה בין שני סוגי מזהים: ישיר ו עקיף.
- מזהים ישירים, כגון שמות, כתובות דוא"ל ומספרי תעודת זהות, יכולים להצביע ללא ספק על אדם.
- מזהים עקיפים, כולל מידע דמוגרפי או סוציו-אקונומי, עשויים לזהות מישהו בשילובם, אך הם בעלי ערך לניתוח.
עליך להבין אילו מזהים ברצונך לבטל זיהוי. הגישה לאבטחת הנתונים משתנה בהתאם לסוג המזהה. קיימות מספר שיטות לביטול זיהוי נתונים, כל אחת מתאימה לתרחישים שונים:
- פרטיות דיפרנציאלית: מנתח דפוסי נתונים מבלי לחשוף מידע מזהה.
- שם בדוי: מחליף מזהים במזהים או קודים ייחודיים וזמניים.
- K- אנונימיות: מבטיח שלמערך הנתונים יש לפחות "K" אנשים שחולקים את אותה קבוצה של ערכי מעין מזהים.
- השמטה: מסיר שמות ומזהים ישירים אחרים ממערכי נתונים.
- צמצום: מוחק או מסווה מזהים בכל רשומות הנתונים, כולל תמונות או אודיו, באמצעות טכניקות כמו פיקסלציה.
- הכללה: מחליף נתונים מדויקים בקטגוריות רחבות יותר, כמו שינוי תאריכי לידה מדויקים לחודש ושנה בלבד.
- הדחקה: מוחק או מחליף נקודות נתונים ספציפיות במידע כללי.
- חבטות: מצפין מזהים באופן בלתי הפיך, ומבטל את האפשרות של פענוח.
- מחליף: מחליף נקודות נתונים בין אנשים, כגון החלפת משכורות, כדי לשמור על שלמות הנתונים הכוללת.
- מיקרו צבירה: מקבץ ערכים מספריים דומים ומייצג אותם עם הממוצע של הקבוצה.
- תוספת רעש: מציג נתונים חדשים עם ממוצע של אפס ושונות חיובית לנתונים המקוריים.
טכניקות אלו מציעות דרכים להגן על פרטיות הפרט תוך שמירה על השימושיות של הנתונים לניתוח. בחירת השיטה תלויה באיזון בין השירות לנתונים ודרישות הפרטיות.
שיטות לביטול זיהוי נתונים
ביטול זיהוי נתונים הוא קריטי בתחום הבריאות, במיוחד כאשר הם עומדים בתקנות כמו כלל פרטיות HIPAA. כלל זה משתמש בשתי שיטות עיקריות לביטול הזיהוי של מידע בריאותי מוגן (PHI): קביעת מומחים ונמל בטוח.
קביעת מומחה
שיטת קביעת המומחים מסתמכת על עקרונות סטטיסטיים ומדעיים. אדם מוסמך בעל ידע וניסיון נאותים מיישם עקרונות אלה כדי להעריך את הסיכון של זיהוי מחדש.
קביעת מומחה מבטיחה סיכון נמוך מאוד שמישהו יוכל להשתמש במידע כדי לזהות אנשים, לבד או בשילוב עם נתונים זמינים אחרים. מומחה זה חייב גם לתעד את המתודולוגיה והתוצאות. זה תומך במסקנה שיש סיכון מינימלי לזיהוי מחדש. גישה זו מאפשרת גמישות אך דורשת מומחיות מיוחדת כדי לאמת את תהליך ביטול הזיהוי.
שיטת Safe Harbor
שיטת הנמל הבטוח מספקת רשימה של 18 מזהים ספציפיים שיש להסיר מהנתונים. רשימה מקיפה זו מכסה שמות, נתונים גיאוגרפיים קטנים ממדינה, אלמנטים של תאריכים הקשורים ליחידים וסוגים שונים של מספרים כמו טלפון, פקס, ביטוח לאומי ומספרי רשומות רפואיות. מזהים אחרים כמו כתובות דוא"ל, כתובות IP ותמונות פנים מלאות נמצאים גם הם ברשימה.
שיטה זו מציעה גישה פשוטה וסטנדרטית יותר, אך עשויה לגרום לאובדן נתונים שמגביל את השימושיות של הנתונים למטרות מסוימות.
לאחר יישום אחת מהשיטות הללו, תוכל לשקול את הנתונים כבלתי מזוהים ואינם כפופים עוד לכלל הפרטיות של HIPAA. עם זאת, חשוב להבין שביטול זיהוי אכן מגיע עם פשרות. זה מוביל לאובדן מידע שעלול להפחית את התועלת של הנתונים בהקשרים ספציפיים.
הבחירה בין שיטות אלו תהיה תלויה בצרכים הספציפיים של הארגון שלך, במומחיות הזמינה ובשימוש המיועד בנתונים שלא זוהו.
מדוע ביטול זיהוי חשוב?
ביטול זיהוי הוא חיוני מכמה סיבות. זה יכול לאזן בין הצורך בפרטיות לבין השימוש בנתונים. תסתכל למה:
- הגנת פרטיות: הוא שומר על פרטיותם של אנשים על ידי הסרה או מיסוך של מזהים אישיים. בדרך זו, המידע האישי נשאר חסוי.
- ציות לתקנות: ביטול זיהוי מסייע לארגונים לציית לחוקי הפרטיות ולתקנות כמו HIPAA בארה"ב, GDPR באירופה ואחרים ברחבי העולם. תקנות אלה מחייבות הגנה על מידע אישי, וביטול זיהוי הוא אסטרטגיית מפתח כדי לעמוד בדרישות אלה.
- מאפשר ניתוח נתונים: על ידי אנונימיזציה של נתונים, ארגונים יכולים לנתח ולשתף מידע מבלי לפגוע בפרטיות הפרט. זה חשוב במיוחד במגזרים כמו שירותי בריאות, שבהם ניתוח נתוני חולים יכול להוביל לפריצות דרך בטיפול והבנת מחלות.
- מטפח חדשנות: ניתן להשתמש בנתונים לא מזוהים במחקר ופיתוח. זה מאפשר חדשנות מבלי לסכן את הפרטיות האישית. לדוגמה, חוקרים יכולים להשתמש ברשומות בריאות לא מזוהות כדי לחקור דפוסי מחלה ולפתח טיפולים חדשים.
- ניהול סיכונים: זה מפחית את הסיכון הקשור לפרצות נתונים. אם הנתונים מבוטלים, המידע שנחשף נוטה פחות לפגוע באנשים. זה מפחית את ההשלכות האתיות והפיננסיות של הפרת נתונים.
- אמון ציבורי: ביטול זיהוי נכון של נתונים עוזר לשמור על אמון הציבור באופן שבו ארגונים מטפלים במידע אישי. אמון זה חיוני לאיסוף הנתונים הדרושים למחקר וניתוח.
- שיתוף פעולה גלובלי: אתה יכול בקלות לשתף נתונים לא מזוהים מעבר לגבולות בקלות רבה יותר עבור שיתופי פעולה מחקריים גלובליים. זה רלוונטי במיוחד בתחומים כמו בריאות עולמית, שבהם שיתוף נתונים יכול להאיץ את התגובה למשברי בריאות הציבור.
ביטול זיהוי נתונים לעומת חיטוי, אנונימיזציה וטוקניזציה
חיטוי, אנונימיזציה וטוקניזציה הן טכניקות שונות של פרטיות נתונים שבהן אתה יכול להשתמש מלבד ביטול זיהוי הנתונים. כדי לעזור לך להבין את ההבחנות בין ביטול זיהוי נתונים וטכניקות אחרות לפרטיות נתונים, הבה נבחן חיטוי נתונים, אנונימיזציה וטוקניזציה:
| טכניקה | תיאור | השתמש במקרים |
| חיטוי | כולל זיהוי, תיקון או הסרה של נתונים אישיים או רגישים כדי למנוע זיהוי לא מורשה. משמש לעתים קרובות למחיקה או העברת נתונים, כמו בעת מיחזור ציוד של החברה. | מחיקה או העברה של נתונים |
| אנונימיזציה | מסיר או משנה נתונים רגישים עם ערכים מציאותיים ומזויפים. תהליך זה מבטיח שלא ניתן לפענח את מערך הנתונים או לבצע הנדסה לאחור. הוא משתמש בערבוב מילים או בהצפנה. ממקד למזהים ישירים כדי לשמור על שימושיות הנתונים וריאליזם. | הגנה על מזהים ישירים |
| טוקניזציה | מחליף מידע אישי באסימונים אקראיים, שעשויים להיווצר על ידי פונקציות חד-כיווניות כגון hashes. למרות שאסימונים מקושרים לנתונים מקוריים בכספת אסימונים מאובטחת, אין להם קשר מתמטי ישיר. זה הופך הנדסה לאחור לבלתי אפשרית ללא גישה לכספת. | טיפול מאובטח בנתונים עם פוטנציאל הפיך |
מתודולוגיות אלו משמשות כל אחת לשיפור פרטיות הנתונים בהקשרים שונים.
- חיטוי מכין נתונים למחיקה או העברה בטוחה כך שלא יישאר מידע רגיש מאחור.
- אנונימיזציה משנה נתונים לצמיתות כדי למנוע זיהוי של אנשים. זה הופך אותו למתאים לשיתוף או ניתוח ציבורי כאשר הפרטיות היא דאגה.
- טוקניזציה מציעה איזון. הוא מגן על נתונים במהלך עסקאות או אחסון, עם אפשרות לגשת למידע המקורי בתנאים מאובטחים.
היתרונות והחסרונות של נתונים לא מזוהים
יש לנו ביטול זיהוי נתונים בגלל היתרונות שהוא מספק. אז בואו נדבר על היתרונות של שימוש בנתונים לא מזוהים:
היתרונות של נתונים לא מזוהים
מגן על סודיות
נתונים לא מזוהים שומרים על פרטיות הפרט על ידי הסרת מזהים אישיים. זה מבטיח שהמידע האישי יישאר פרטי, גם כאשר נעשה בו שימוש למחקר.
תומך במחקר בתחום הבריאות
זה מאפשר לחוקרים לגשת למידע רב ערך על המטופל מבלי לפגוע בפרטיות. זה תומך בהתקדמות בתחום הבריאות ומשפר את הטיפול בחולים.
משפר את שיתוף הנתונים
ארגונים יכולים לשתף נתונים לא מזוהים. זה מפרק ממגורות ומטפח שיתוף פעולה. שיתוף זה חיוני לפיתוח פתרונות בריאות טובים יותר.
מקל על התראות בריאות הציבור
חוקרים יכולים להוציא אזהרות לבריאות הציבור בהתבסס על נתונים לא מזוהים. הם עושים זאת מבלי לחשוף מידע בריאותי מוגן, ובכך שומרים על פרטיות.
מניע התקדמות רפואית
ביטול זיהוי מאפשר שימוש בנתונים לצורך מחקר שמוביל לשיפורים בתחום הבריאות. הוא תומך בשותפויות חדשנות ובפיתוח של טיפולים רפואיים חדשים.
חסרונות של נתונים לא מזוהים
בעוד שביטול זיהוי הנתונים מאפשר לספקי שירותי בריאות לשתף מידע לצורך מחקר ופיתוח, זה לא חף מאתגרים.
פוטנציאל לזיהוי מחדש
למרות ביטול הזיהוי, נותרו סיכונים בזיהוי חוזר של חולים. טכנולוגיות כמו בינה מלאכותית והתקנים מחוברים עלולות לחשוף את זהויות המטופל.
אתגרים עם AI וטכנולוגיה
בינה מלאכותית יכולה לזהות מחדש אנשים מנתונים לא מזוהים. זה מאתגר את הגנות הפרטיות הקיימות. זה מחייב בדיקה מחודשת של אמצעי פרטיות בעידן למידת מכונה.
קשרי נתונים מורכבים
פרוטוקולי ביטול זיהוי חייבים להתייחס לקשרי נתונים מורכבים. שילובי נתונים מסוימים עשויים לאפשר זיהוי מחדש של אנשים.
אמצעי הגנת הפרטיות
נדרשות טכנולוגיות מתקדמות לשיפור הפרטיות כדי להבטיח שהנתונים יישארו בלתי מזוהים. זה כולל PETs אלגוריתמיים, ארכיטקטוניים והגדלים, אשר מוסיפים מורכבות לתהליך ביטול הזיהוי.
עליך לטפל בחסרונות הללו ולמנף את היתרונות כדי לשתף נתוני מטופלים בצורה אחראית. כך תוכלו לתרום להתקדמות רפואית תוך הבטחת פרטיות המטופל ועמידה בתקנות.
ההבדל בין מיסוך נתונים לביטול זיהוי נתונים
מיסוך נתונים וביטול זיהוי מטרתם להגן על מידע רגיש אך שונים בשיטה ובמטרה. להלן סקירה כללית של מיסוך נתונים:
מיסוך נתונים הוא טכניקה להגנה על מידע רגיש בסביבות שאינן ייצור. שיטה זו מחליפה או מסתירה נתונים מקוריים בנתונים מזויפים או מקושקשים אך עדיין דומה מבחינה מבנית לנתונים המקוריים.
לדוגמה, מספר תעודת זהות כמו "123-45-6789" עשוי להיות מוסווה כ-"XXX-XX-6789". הרעיון הוא להגן על פרטיותו של נושא המידע תוך התרת שימוש בנתונים למטרות בדיקה או ניתוח.
כעת, בואו נדבר על ההבדל בין שתי הטכניקות הללו:
| קריטריונים | מיסוך נתונים | דה-זיהוי נתונים |
| המטרה העיקרית | מטשטש נתונים רגישים, מחליף בנתונים פיקטיביים | מסיר את כל המידע המזהה, הופך נתונים הניתנים לזיהוי בעקיפין |
| שדות יישום | בשימוש נפוץ בתחום הפיננסים ובכמה הקשרים בתחום הבריאות | בשימוש נרחב בתחום הבריאות למחקר וניתוח |
| זיהוי תכונות | מסכה את התכונות המזהות בצורה הכי ישירה | מסיר מזהים ישירים ועקיפים כאחד |
| רמת פרטיות | אינו מספק אנונימיות מלאה | שואפת לאנונימיות מוחלטת, לא ניתנת לזיהוי מחדש אפילו עם נתונים אחרים |
| דרישת הסכמה | עשוי לדרוש הסכמה פרטנית של המטופל | בדרך כלל אין צורך בהסכמת המטופל לאחר ביטול הזיהוי |
| מענה לארועים | לא מותאם במיוחד לעמידה ברגולציה | נדרש לעתים קרובות לעמידה בתקנות כמו HIPAA ו-GDPR |
| השתמש במקרים | בדיקות תוכנה בהיקף מוגבל, מחקר עם אפס אובדן נתונים, כאשר הסכמה קלה להשגה | שיתוף רישומי בריאות אלקטרוניים, בדיקות תוכנה רחבות יותר, עמידה בתקנות וכל מצב הדורש אנונימיות גבוהה |
אם אתה מחפש רמה חזקה של אנונימיות ואתה בסדר עם שינוי הנתונים לשימוש רחב יותר, אז ביטול זיהוי הנתונים הוא האפשרות המתאימה יותר. מיסוך נתונים הוא גישה ברת קיימא למשימות הדורשות אמצעי פרטיות מחמירים פחות ושבהן יש לשמור על מבנה הנתונים המקורי.
ביטול זיהוי בהדמיה רפואית
תהליך ביטול הזיהוי מסיר סמנים ניתנים לזיהוי ממידע בריאותי כדי לשמור על פרטיות המטופל תוך התרת שימוש בנתונים אלה לפעילויות מחקר שונות. זה כולל מחקרים על יעילות הטיפולים, הערכת מדיניות בריאות, מחקר במדעי החיים ועוד.
מזהים ישירים, המכונה גם מידע בריאותי מוגן (PHI), כוללים מגוון פרטים כגון שם מטופל, כתובת, רשומות רפואיות וכל מידע החושף את מצבו הבריאותי של הפרט, שירותי הבריאות שהתקבלו או מידע פיננסי הנוגע ל שירותי הבריאות שלהם. המשמעות היא שמסמכים כמו רשומות רפואיות, חשבוניות בית חולים ותוצאות בדיקות מעבדה, כולם נופלים לקטגוריה של PHI.
האינטגרציה ההולכת וגוברת של טכנולוגיית מידע בריאות מראה את יכולתה לתמוך במחקר משמעותי על ידי מיזוג מערכי נתונים נרחבים ומורכבים ממקורות שונים.
בהתחשב בכך שאוספים עצומים של נתוני בריאות יכולים לקדם מחקר קליני ולספק ערך לקהילה הרפואית, חוק הפרטיות של HIPAA מאפשר לגופים המכוסים על ידו או לשותפים העסקיים שלהם לבטל זיהוי נתונים בהתאם להנחיות וקריטריונים מסוימים.
לדעת יותר - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
