Dijital dönüşüm çağında sağlık kuruluşları operasyonlarını hızla dijital platformlara taşıyor. Bu, verimlilik ve kolaylaştırılmış süreçler getirirken aynı zamanda hassas hasta verilerinin güvenliği konusunda önemli endişeleri de beraberinde getiriyor.
Geleneksel veri koruma yöntemleri artık yeterli değil. Bu dijital depolar gizli bilgilerle doldukça sağlam çözümlere ihtiyaç duyulmaktadır. Veri kimliksizleştirmenin büyük bir rol oynadığı yer burasıdır. Ortaya çıkan bu teknik, veri analizi ve araştırma potansiyelini engellemeden gizliliğin korunmasına yönelik kritik bir stratejidir.
Bu blogda veri kimliksizleştirme hakkında ayrıntılı olarak konuşacağız. Önemli verilerin korunmasına yardımcı olan şeyin neden kalkan olabileceğini araştıracağız.
Veri Kimliğini Gizleme Nedir?
Veri kimliğini gizleme kişisel bilgileri bir veri kümesinden kaldıran veya değiştiren bir tekniktir. Bu, verileri belirli kişilere geri bağlamayı zorlaştırır. Amaç bireysel mahremiyetin korunmasıdır. Aynı zamanda veriler araştırma veya analiz için yararlı olmaya devam eder.
Örneğin bir hastane, verileri tıbbi araştırma için kullanmadan önce hasta kayıtlarının kimlik bilgilerini gizleyebilir. Bu, değerli bilgiler sağlarken aynı zamanda hasta mahremiyetini sağlar.
Veri kimlik gizlemesinin kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:
- Klinik araştırma: Kimlik bilgileri kaldırılmış veriler, hasta mahremiyetini ihlal etmeden hasta sonuçlarının, ilaç etkinliğinin ve tedavi protokollerinin etik ve güvenli bir şekilde incelenmesine olanak tanır.
- Halk Sağlığı Analizi: Kimlik bilgileri kaldırılmış hasta kayıtları, sağlık eğilimlerini analiz etmek, hastalık salgınlarını izlemek ve halk sağlığı politikalarını formüle etmek için birleştirilebilir.
- Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR'ler): Kimlik gizleme, EHR'ler araştırma veya kalite değerlendirmesi için paylaşıldığında hasta mahremiyetini korur. Veri kullanışlılığını korurken HIPAA gibi düzenlemelere uygunluğu sağlar.
- Bilgi paylaşımı: Sağlık hizmeti verilerinin hastaneler, araştırma kurumları ve devlet kurumları arasında paylaşımını kolaylaştırarak işbirlikçi araştırma ve politika oluşturmayı mümkün kılar.
- Makine Öğrenimi Modelleri: Daha iyi teşhis ve tedavilere olanak sağlayan, tahmine dayalı sağlık hizmetleri analitiğine yönelik algoritmaları eğitmek amacıyla kimliksizleştirilmiş verilerden yararlanır.
- Sağlık Hizmetleri Pazarlaması: Sağlık hizmeti sağlayıcılarının hizmet kullanımını ve hasta memnuniyetini analiz etmesine olanak tanır. Bu, hastanın mahremiyetini riske atmadan pazarlama stratejilerine yardımcı olur.
- Risk Değerlendirmesi: Sigorta şirketlerinin, bireysel kimlik belirlemeye gerek kalmadan büyük veri kümelerini kullanarak risk faktörlerini ve poliçe fiyatlandırmasını değerlendirmesine olanak tanır.
Veri Kimliğini Gizleme Nasıl Çalışır?
Kimlik gizlemeyi anlamak, iki tür tanımlayıcıyı birbirinden ayırmakla başlar: direkt ve dolaylı.
- İsimler, e-posta adresleri ve sosyal güvenlik numaraları gibi doğrudan tanımlayıcılar açıkça bir kişiyi işaret edebilir.
- Demografik veya sosyo-ekonomik bilgiler de dahil olmak üzere dolaylı tanımlayıcılar, bir araya getirildiğinde kişiyi tanımlayabilir ancak analiz için değerlidir.
Hangi tanımlayıcıların kimliğini gizlemek istediğinizi anlamalısınız. Verilerin güvenliğinin sağlanmasına yönelik yaklaşım, tanımlayıcı türüne göre değişiklik gösterir. Verilerin kimliğini gizlemek için her biri farklı senaryolara uygun olan çeşitli yöntemleriniz vardır:
- Diferansiyel Gizlilik: Tanımlanabilir bilgileri açığa çıkarmadan veri modellerini analiz eder.
- Takma isimlendirme: Tanımlayıcıları benzersiz, geçici kimlikler veya kodlarla değiştirir.
- K-Anonimlik: Veri kümesinin aynı yarı tanımlayıcı değerler kümesini paylaşan en az "K" kişiye sahip olmasını sağlar.
- ihmal: Veri kümelerinden adları ve diğer doğrudan tanımlayıcıları kaldırır.
- Redaksiyon: Pikselleştirme gibi teknikleri kullanarak, görüntüler veya ses dahil tüm veri kayıtlarındaki tanımlayıcıları siler veya maskeler.
- Genelleme: Kesin doğum tarihlerini yalnızca ay ve yıl olarak değiştirmek gibi, kesin verileri daha geniş kategorilerle değiştirir.
- Bastırma: Belirli veri noktalarını siler veya genelleştirilmiş bilgilerle değiştirir.
- Çırpı: Tanımlayıcıları geri döndürülemez şekilde şifreler, şifre çözme olasılığını ortadan kaldırır.
- Değişim: Genel veri bütünlüğünü korumak için bireyler arasında maaş değişimi gibi veri noktaları alışverişi yapar.
- Mikro toplama: Benzer sayısal değerleri gruplandırır ve grubun ortalamasıyla temsil eder.
- Gürültü İlavesi: Orijinal verilere ortalama sıfır ve pozitif varyansa sahip yeni veriler sunar.
Bu teknikler, verilerin analiz için kullanışlılığını korurken, bireysel gizliliği korumanın yollarını sunar. Yöntem seçimi, veri kullanımı ve gizlilik gereklilikleri arasındaki dengeye bağlıdır.
Veri Kimliksizleştirme Yöntemleri
Verilerin kimliksizleştirilmesi sağlık hizmetlerinde, özellikle de aşağıdaki gibi düzenlemelere uyulması durumunda kritik öneme sahiptir: HIPAA Gizlilik Kuralı. Bu kural, korunan sağlık bilgilerinin (PHI) kimliğini gizlemek için iki temel yöntem kullanır: Uzman Tespiti ve Güvenli Liman.
Uzman Kararı
Uzman tespit yöntemi istatistiksel ve bilimsel esaslara dayanır. Yeterli bilgi ve deneyime sahip nitelikli bir kişi, yeniden kimlik tespiti riskini değerlendirmek için bu ilkeleri uygular.
Uzman tespiti, birisinin bilgileri tek başına veya diğer mevcut verilerle birlikte bireyleri tanımlamak için kullanması riskinin çok düşük olmasını sağlar. Bu uzmanın aynı zamanda metodolojiyi ve sonuçları da belgelemesi gerekir. Yeniden tanımlama riskinin minimum düzeyde olduğu sonucunu desteklemektedir. Bu yaklaşım esnekliğe izin verir ancak kimlik gizleme sürecini doğrulamak için özel uzmanlık gerektirir.
Güvenli Liman Yöntemi
Güvenli liman yöntemi, verilerden kaldırılacak 18 spesifik tanımlayıcıdan oluşan bir kontrol listesi sağlar. Bu kapsamlı liste; isimleri, eyaletten küçük coğrafi verileri, bireylerle ilgili tarih unsurlarını ve telefon, faks, sosyal güvenlik ve tıbbi kayıt numaraları gibi çeşitli numara türlerini kapsar. E-posta adresleri, IP adresleri ve tam yüz fotoğrafları gibi diğer tanımlayıcılar da listede yer alıyor.
Bu yöntem daha basit, standartlaştırılmış bir yaklaşım sunar ancak verilerin bazı amaçlar için kullanışlılığını sınırlayan veri kaybına neden olabilir.
Bu yöntemlerden herhangi birini uyguladıktan sonra, verilerin kimlik bilgilerinin kaldırıldığını ve artık HIPAA'nın Gizlilik Kuralına tabi olmadığını değerlendirebilirsiniz. Bununla birlikte, kimliksizleştirmenin ödünleşimlerle birlikte geldiğini anlamak çok önemlidir. Belirli bağlamlarda verinin faydasını azaltabilecek bilgi kaybına yol açar.
Bu yöntemler arasında seçim yapmak kuruluşunuzun özel ihtiyaçlarına, mevcut uzmanlığa ve kimlik bilgileri kaldırılmış verilerin kullanım amacına bağlı olacaktır.
Kimlik Gizleme Neden Önemlidir?
Kimlik gizleme, çeşitli nedenlerden dolayı çok önemlidir. Verilerin kullanımı ile mahremiyet ihtiyacını dengeleyebilir. Nedenine bir göz atın:
- Gizlilik Koruması: Kişisel tanımlayıcıları kaldırarak veya maskeleyerek bireylerin gizliliğini korur. Bu sayede kişisel bilgiler gizli kalır.
- Yönetmeliklere Uyum: Kimlik gizleme, kuruluşların ABD'de HIPAA, Avrupa'da GDPR ve dünya çapındaki diğer gizlilik yasaları ve düzenlemelerine uymasına yardımcı olur. Bu düzenlemeler, kişisel verilerin korunmasını zorunlu kılmaktadır ve kimlik bilgilerinin gizlenmesi, bu gereksinimlerin karşılanması için temel bir stratejidir.
- Veri Analizini Etkinleştirir: Verileri anonimleştirerek kuruluşlar, bireysel gizlilikten ödün vermeden bilgileri analiz edebilir ve paylaşabilir. Bu, hasta verilerinin analiz edilmesinin tedavi ve hastalıkların anlaşılmasında çığır açabileceği sağlık hizmetleri gibi sektörlerde özellikle önemlidir.
- Yeniliği Teşvik Ediyor: Kimlik bilgileri kaldırılmış veriler araştırma ve geliştirmede kullanılabilir. Kişisel mahremiyeti riske atmadan yeniliğe olanak tanır. Örneğin araştırmacılar, hastalık kalıplarını incelemek ve yeni tedaviler geliştirmek için kimliksizleştirilmiş sağlık kayıtlarını kullanabilir.
- Risk Yönetimi: Veri ihlallerinden kaynaklanan riskleri azaltır. Verilerin kimlik bilgileri kaldırılırsa açığa çıkan bilgilerin bireylere zarar verme olasılığı azalır. Veri ihlalinin etik ve mali sonuçlarını azaltır.
- Kamu Güveni: Verilerin kimlik bilgilerinin uygun şekilde gizlenmesi, kuruluşların kişisel bilgileri nasıl ele aldığı konusunda kamunun güvenini korumaya yardımcı olur. Bu güven, araştırma ve analiz için gerekli verilerin toplanması açısından çok önemlidir.
- Küresel İşbirliği: Küresel araştırma işbirlikleri için kimlik bilgileri kaldırılmış verileri sınırlar arasında daha kolay bir şekilde paylaşabilirsiniz. Bu, özellikle veri paylaşımının halk sağlığı krizlerine müdahaleyi hızlandırabileceği küresel sağlık gibi alanlarda geçerlidir.
Veri Tanımlamanın Temizlenmesi, Anonimleştirilmesi ve Tokenleştirilmesi Karşılaştırması
Sterilizasyon, anonimleştirme ve tokenizasyon, veri kimlik gizlemesinin dışında kullanabileceğiniz farklı veri gizliliği teknikleridir. Veri kimliksizleştirme ile diğer veri gizliliği teknikleri arasındaki farkları anlamanıza yardımcı olmak için veri temizleme, anonimleştirme ve simgeleştirmeyi inceleyelim:
| Teknik | Açıklama | Kullanım ÇÖZÜMLER |
| Sanitasyon | Yetkisiz tanımlamayı önlemek için kişisel veya hassas verilerin tespit edilmesini, düzeltilmesini veya kaldırılmasını içerir. Genellikle şirket ekipmanlarının geri dönüşümünde olduğu gibi verileri silmek veya aktarmak için kullanılır. | Veri silme veya aktarma |
| anonimleştirme | Hassas verileri gerçekçi, sahte değerlerle kaldırır veya değiştirir. Bu süreç, veri kümesinin kodunun çözülememesini veya tersine mühendislik uygulanamamasını sağlar. Kelime karıştırma veya şifreleme kullanır. Veri kullanılabilirliğini ve gerçekçiliğini korumak için doğrudan tanımlayıcıları hedefler. | Doğrudan tanımlayıcıları koruma |
| dizgeciklere | Kişisel bilgileri, karma gibi tek yönlü işlevler tarafından üretilebilen rastgele belirteçlerle değiştirir. Tokenlar güvenli bir token kasasındaki orijinal verilere bağlı olsa da doğrudan bir matematiksel ilişkiden yoksundurlar. Kasaya erişim olmadan tersine mühendisliği imkansız hale getirir. | Geri döndürülebilirlik potansiyeli ile güvenli veri işleme |
Bu metodolojilerin her biri farklı bağlamlarda veri gizliliğini geliştirmeye hizmet eder.
- Sterilizasyon, hiçbir hassas bilginin geride kalmaması için verileri güvenli bir şekilde silinmeye veya aktarılmaya hazırlar.
- Anonimleştirme, bireylerin kimliğinin belirlenmesini önlemek için verileri kalıcı olarak değiştirir. Bu, gizliliğin endişe verici olduğu durumlarda kamuya açık paylaşım veya analiz için uygun hale getirir.
- Tokenizasyon bir denge sunar. Orijinal bilgilere güvenli koşullar altında erişme imkanı ile, işlemler veya saklama sırasında verileri korur.
Kimliksiz Verilerin Avantajları ve Dezavantajları
Sağladığı faydalar nedeniyle veri kimliksizleştirmeye sahibiz. O halde kimlik bilgileri kaldırılmış verileri kullanmanın yararlarından bahsedelim:
Kimlik Bilgilerinden Arındırılmış Verilerin Faydaları
Gizliliği Korur
Kimlik bilgileri kaldırılmış veriler, kişisel tanımlayıcıları kaldırarak bireysel gizliliği korur. Bu, kişisel bilgilerin araştırma için kullanıldığında bile gizli kalmasını sağlar.
Sağlık Araştırmalarını Destekler
Araştırmacıların mahremiyetten ödün vermeden değerli hasta bilgilerine erişmesine olanak tanır. Bu, sağlık hizmetlerindeki ilerlemeleri destekler ve hasta bakımını iyileştirir.
Veri Paylaşımını Geliştirir
Kuruluşlar kimlik tanımlayıcı olmayan verileri paylaşabilir. Siloları ortadan kaldırır ve işbirliğini teşvik eder. Bu paylaşım daha iyi sağlık çözümleri geliştirmek için çok önemlidir.
Halk Sağlığı Uyarılarını Kolaylaştırır
Araştırmacılar, kimlik bilgileri kaldırılmış verilere dayanarak halk sağlığı uyarıları yayınlayabilir. Bunu, korunan sağlık bilgilerini açıklamadan yaparlar, böylece gizliliği korurlar.
Tıbbi İlerlemeyi Destekliyor
Kimlik gizleme, verilerin sağlık hizmetlerinde iyileştirmelere yol açacak araştırmalar için kullanılmasına olanak tanır. İnovasyon ortaklıklarını ve yeni tıbbi tedavilerin geliştirilmesini destekler.
Kimliksiz Verilerin Dezavantajları
Verilerin kimlik bilgilerinin gizlenmesi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının araştırma ve geliştirme amacıyla bilgi paylaşmasına olanak tanırken, bunun da bazı zorlukları vardır.
Yeniden Tanımlama Potansiyeli
Kimlik bilgilerinin gizlenmesine rağmen hastaların yeniden kimliklendirilmesinin riskleri devam etmektedir. Yapay zeka ve bağlantılı cihazlar gibi teknolojiler potansiyel olarak hasta kimliklerini ortaya çıkarabilir.
Yapay Zeka ve Teknolojiyle İlgili Zorluklar
Yapay zeka, kimlik bilgileri kaldırılmış verilerden bireyleri yeniden tanımlayabilir. Mevcut gizlilik korumalarına meydan okuyor. Bu, makine öğrenimi çağında gizlilik önlemlerinin yeniden değerlendirilmesini gerektiriyor.
Karmaşık Veri İlişkileri
Kimlik gizleme protokolleri karmaşık veri kümesi ilişkilerini hesaba katmalıdır. Belirli veri kombinasyonları bireylerin yeniden tanımlanmasına olanak sağlayabilir.
Gizlilik Koruma Önlemleri
Verilerin kimlik bilgilerinin gizlenmesini sağlamak için gelişmiş gizliliği artıran teknolojiler gereklidir. Buna, kimlik gizleme sürecine karmaşıklık katan algoritmik, mimari ve büyütme PET'leri de dahildir.
Hasta verilerini sorumlu bir şekilde paylaşmak için bu dezavantajları ele almalı ve avantajlardan yararlanmalısınız. Bu sayede hasta mahremiyetini ve mevzuata uygunluğu sağlarken tıbbi gelişmelere de katkıda bulunabilirsiniz.
Veri Maskeleme ve Veri Kimliğini Gizleme Arasındaki Fark
Veri maskeleme ve kimlik gizleme, hassas bilgileri korumayı amaçlar ancak yöntem ve amaç açısından farklılık gösterir. Aşağıda veri maskelemeye ilişkin bir genel bakış verilmiştir:
Veri maskeleme, üretim dışı ortamlarda hassas bilgilerin korunmasına yönelik bir tekniktir. Bu yöntem, orijinal verileri sahte veya karıştırılmış verilerle değiştirir veya gizler ancak yapısal olarak orijinal verilere hâlâ benzerdir.
Örneğin, "123-45-6789" gibi bir Sosyal Güvenlik numarası "XXX-XX-6789" olarak maskelenebilir. Buradaki fikir, verilerin test veya analitik amaçlarla kullanılmasına izin verirken veri sahibinin gizliliğini korumaktır.
Şimdi bu iki tekniğin arasındaki farklardan bahsedelim:
| Kriterler | Veri Maskeleme | Veri Kimliğini Gizleme |
| Ana hedef | Hassas verileri gizler, sahte verilerle değiştirir | Tüm tanımlanabilir bilgileri kaldırır, dolaylı olarak tanımlanabilir verileri dönüştürür |
| Uygulama Alanları | Finans ve bazı sağlık hizmetleri bağlamlarında yaygın olarak kullanılır | Sağlık hizmetlerinde araştırma ve analiz amacıyla yaygın olarak kullanılır |
| Nitelikleri Tanımlama | En doğrudan tanımlayan özellikleri maskeler | Hem doğrudan hem de dolaylı tanımlayıcıları kaldırır |
| Gizlilik Seviyesi | Tam bir anonimlik sağlamaz | Diğer verilerle bile yeniden tanımlanamayan, tamamen anonimleştirmeyi hedefler |
| İzin Gereksinimi | Bireysel hasta onayı gerektirebilir | Tipik olarak kimlik bilgilerinin gizlenmesi sonrasında hastanın rızasını gerektirmez |
| uyma | Mevzuata uygunluk için özel olarak tasarlanmamıştır | Genellikle HIPAA ve GDPR gibi düzenlemelere uyum için gereklidir |
| Kullanım ÇÖZÜMLER | Sınırlı kapsamlı yazılım testi, onay almanın kolay olduğu sıfır veri kaybıyla araştırma | Elektronik sağlık kayıtlarının paylaşılması, daha geniş yazılım testleri, mevzuata uyum ve yüksek anonimlik gerektiren her türlü durum |
Güçlü düzeyde bir anonimlik arıyorsanız ve verileri daha geniş kullanım için dönüştürme konusunda sorun yaşıyorsanız, verilerin kimliksizleştirilmesi daha uygun bir seçenektir. Veri maskeleme, daha az katı gizlilik önlemleri gerektiren ve orijinal veri yapısının korunması gereken görevler için geçerli bir yaklaşımdır.
Tıbbi Görüntülemede Kimlik Gizleme
Kimlik gizleme süreci, hasta mahremiyetini korumak için sağlık bilgilerinden tanımlanabilir belirteçleri kaldırırken aynı zamanda bu verilerin çeşitli araştırma faaliyetleri için kullanılmasına da izin verir. Buna tedavilerin etkinliği, sağlık politikalarının değerlendirilmesi, yaşam bilimleri alanındaki araştırmalar ve daha fazlasına ilişkin çalışmalar dahildir.
Korunan Sağlık Bilgileri (PHI) olarak da adlandırılan doğrudan tanımlayıcılar, hastanın adı, adresi, tıbbi kayıtları ve bireyin sağlık durumunu, alınan sağlık hizmetlerini veya sağlık hizmetleriyle ilgili mali bilgileri ortaya koyan her türlü bilgiyi gibi bir dizi ayrıntıyı kapsar. onların sağlık hizmetleri. Bu, tıbbi kayıtlar, hastane faturaları ve laboratuvar test sonuçları gibi belgelerin hepsinin PHI kategorisine girdiği anlamına gelir.
Sağlık bilgi teknolojisinin artan entegrasyonu, çeşitli kaynaklardan gelen kapsamlı ve karmaşık veri kümelerini birleştirerek önemli araştırmaları destekleme yeteneğini göstermektedir.
Geniş sağlık verisi koleksiyonlarının klinik araştırmaları ilerletebileceği ve tıp camiasına değer sağlayabileceği göz önüne alındığında, HIPAA Gizlilik Kuralı, kapsamına giren kuruluşlara veya bunların iş ortaklarına, belirli yönergeler ve kriterlere uygun olarak verilerin kimlik bilgilerini gizleme olanağı tanır.
Daha fazlasını öğrenmek için – https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
