Odidentyfikowanie danych jest niezbędnym ćwiczeniem, które muszą wdrożyć instytucje opieki zdrowotnej i organizacje zajmujące się danymi osobowymi. Z pomocą oprogramowania do de-identyfikacji danych, łatwiejsze stało się maskowanie danych osobowych, które mogą narazić daną osobę na ryzyko.

Odidentyfikowanie danych ułatwia ich udostępnianie i ponowne wykorzystywanie stronom trzecim do różnych celów, w tym badań, spisów powszechnych, pobierania próbek itp. Jest to również konieczne w ramach HIPAA prawo do maskowania danych osobowych, a inne ramy, w tym RODO, CCPA i CPRA, nakazują to samo.

Mamy listę najlepszych narzędzi do deidentyfikacji danych, które mogą Państwo wykorzystać w wewnętrznym procesie maskowania danych. Proszę czytać dalej, aby dowiedzieć się więcej.

5 najlepszych narzędzi do deidentyfikacji danych do wyboru

HIPAA i podobne ramy ochrony danych określiły 18 identyfikatorów, które nie powinny być dostępne publicznie. Należą do nich imiona i nazwiska, identyfikatory geograficzne, daty, dane kontaktowe, numery ubezpieczenia społecznego, dokumentacja medyczna, numery kont, adresy IPi kilka innych identyfikatorów.

Narzędzia te pomagają w identyfikacji danych na cztery sposoby: usuwanie, maskowanie, agregacja i pseudonimizacja. Wybierając spośród dostępnych rozwiązań do deidentyfikacji danych, należy upewnić się, że mogą one pomóc w maskowaniu wszystkich identyfikatorów i ograniczeniu nieautoryzowanego dostępu.

1. IBM InfoSphere Optim

IBM InfoSphere Optim został zaprojektowany specjalnie dla branży opieki zdrowotnej, oferując różnorodne opcje deidentyfikacji danych.

Główne cechy:

• Łatwe maskowanie skomplikowanych danych: Może łatwo anonimizować dane osobowe, takie jak nazwiska, adresy i dokumentację medyczną, aby chronić prywatność pacjentów.
• Potrafi obsługiwać duże zbiory danych: IBM InfoSphere może usuwać tożsamość z dużych ilości danych, ukrywając poufne informacje za pomocą maskowania i pseudonimizacji.
• Generowanie danych syntetycznych: Może tworzyć sztuczne, ale realistyczne dane do celów badawczych i analitycznych.

Obszary do poprawy

• Interfejs jest dość skomplikowany w nawigacji dla mniej technicznych użytkowników.

2. Google Healthcare API

Google Healthcare API umożliwia przechowywanie i zarządzanie danymi w Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), jednocześnie umożliwiając wymianę danych między różnymi systemami opieki zdrowotnej. Ponadto dzięki temu oprogramowaniu do deidentyfikacji danych z obsługą DICOM można zintegrować zbiory danych z usługami Google Cloud w celu szybszej analizy danych.

Główne cechy:

• Elastyczność operacyjna: Google Healthcare API działa w oparciu o infrastrukturę bezserwerową, co ułatwia skalowanie i obsługę dużych ilości danych.
• Deidentyfikacja oparta na sztucznej inteligencji: Wykorzystuje sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej i uczenie maszynowe w celu poprawy wydajności operacyjnej oraz prowadzenia lepszych badań i analiz.

Obszary do poprawy

• Brak dokumentacji: Google nie dostarczyło wystarczającej dokumentacji dotyczącej konfiguracji i uruchamiania, co prowadzi do stromej krzywej uczenia się.

3. AWS Comprehend Medical

To rozwiązanie wykrywa i zwraca przydatne informacje medyczne z nieustrukturyzowanych notatek klinicznych, podsumowań, notatek z przypadków i wyników testów. Aby zidentyfikować chronione informacje zdrowotne (PHI), wykorzystuje możliwości przetwarzania języka naturalnego.

• Rozpoznawanie i ekstrakcja: AWS Comprehend Medical kwalifikuje się do HIPAA Możliwości NLP, umożliwiając identyfikację wrażliwych medycznie i osobistych informacji z większą dokładnością. Może również odkrywać połączenia między jednostkami, aby ujawnić wzorce kliniczne i trendy.
• Analiza nastrojów: Może oceniać odczucia pacjentów na podstawie nagrań, notatek i informacji zwrotnych w celu poprawy i personalizacji świadczenia opieki zdrowotnej.

Obszary wymagające poprawy:

• Trudne w użyciu: Interfejs można ulepszyć, aby zapewnić lepsze wrażenia użytkownika.

4. Shaip

Proszę doświadczyć deidentyfikacji danych przez człowieka z Shaip, ponieważ łączy on również AI w opiece zdrowotnej rozwiązania z inteligencją ekspertów. Shaip dostarcza precyzyjne metody deidentyfikacji danych dostosowane do Państwa potrzeb. Zintegruj API Shaip, aby uzyskać dostęp do ich usług w czasie rzeczywistym i dostęp na żądanie do wymaganych informacji.

Główne cechy:

• Skuteczne bezpieczeństwo danych: Kontrola bezpieczeństwa danych za pomocą wcześniej ustalonych zasad w celu zapewnienia pełnej ochrony informacji.
• Skalowalna deidentyfikacja: Przetwarzanie i anonimizacja danych na dużą skalę bez żadnego oporu dzięki ludzkiej wiedzy i możliwościom sztucznej inteligencji.

Obszary ulepszeń:

• Posiada Krzywa uczenia się: Bez interwencji lub pomocy człowieka praca z narzędziem Shaip może być skomplikowana.

5. Prywatna sztuczna inteligencja

Private AI wykorzystuje zaawansowane systemy uczenia maszynowego do identyfikacji i redagowania informacji umożliwiających identyfikację osób. Za pomocą tego narzędzia można wykryć i usunąć około 50 rodzajów podmiotów opieki zdrowotnej w 52 językach.

Główne cechy:

• Generowanie danych syntetycznych: Dzięki Private-AI mogą Państwo tworzyć sztuczne dane w celu zastąpienia rzeczywistych danych do celów badawczych i testowych.
• Trenowanie modeli AI: Dzięki możliwościom uczenia maszynowego z zachowaniem prywatności można trenować modele sztucznej inteligencji na wrażliwych danych w szerokim zakresie celów.

Obszary wymagające poprawy

• Dostępność i użyteczność: Obecnie prywatna sztuczna inteligencja ma stromą krzywą uczenia się, co utrudnia każdemu korzystanie z narzędzia bez pomocy eksperta.

Przegląd najlepszych narzędzi do identyfikacji danych

Wnioski

Deidentyfikacja danych ma kluczowe znaczenie dla ochrony danych osobowych w opiece zdrowotnej, zgodnie z wymogami regulacyjnymi, takimi jak HIPAA i RODO. Prezentowane narzędzia, w tym IBM InfoSphere Optim, Google Healthcare API, AWS Comprehend Medical, Shaip i Private-AI, oferują różnorodne rozwiązania do skutecznego maskowania danych.

Shaip, wykorzystujący sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej i ludzką wiedzę, wyróżnia się skalowalną deidentyfikacją i silnymi funkcjami bezpieczeństwa danych. Chociaż krzywa uczenia się może stanowić wyzwanie, integracja ludzkiego nadzoru zapewnia precyzję w ochronie tożsamości pacjentów i klientów. Ogólnie rzecz biorąc, wybór odpowiedniego narzędzia do deidentyfikacji danych ma kluczowe znaczenie dla instytucji opieki zdrowotnej, aby zachować zgodność z przepisami i zabezpieczyć wrażliwe informacje.