数据去标识化指南：初学者需要了解的一切（2024 年）

在数字化转型时代，医疗保健组织正在迅速将其运营转移到数字平台。 虽然这带来了效率和简化的流程，但也引发了对敏感患者数据安全性的严重担忧。

传统的数据保护方法已不再适用。 由于这些数字存储库充满了机密信息，因此需要强大的解决方案。 这就是数据去标识化发挥重要作用的地方。 这种新兴技术是保护隐私而又不抑制数据分析和研究潜力的关键策略。

在本博客中，我们将详细讨论数据去标识化。 我们将探讨为什么它可能成为帮助保护重要数据的盾牌。

什么是数据去标识化？

数据去标识化 是一种从数据集中删除或更改个人信息的技术。 这使得将数据链接回特定人员变得困难。 目的是保护个人隐私。 同时，这些数据对于研究或分析仍然有用。

例如，医院可能会在将数据用于医学研究之前对患者记录进行去识别化处理。 这确保了患者的隐私，同时仍然提供有价值的见解。

数据去识别化的一些用例包括：

• 临床研究：去识别化的数据可以在不侵犯患者隐私的情况下对患者结果、药物疗效和治疗方案进行道德和安全的研究。
• 公共卫生分析：可以汇总去识别化的患者记录，以分析健康趋势、监测疾病爆发并制定公共卫生政策。
• 电子健康记录（EHR）：当共享 EHR 进行研究或质量评估时，去识别化可以保护患者隐私。 它确保遵守 HIPAA 等法规，同时保持数据的有用性。
• 数据共享：促进医院、研究机构和政府机构之间共享医疗保健数据，从而实现协作研究和政策制定。
• 机器学习模型：利用去识别化数据来训练预测医疗分析的算法，从而改进诊断和治疗。
• 医疗保健营销：允许医疗保健提供者分析服务利用率和患者满意度。 这有助于制定营销策略，而不会危及患者隐私。
• 风险评估：使保险公司能够使用大型数据集评估风险因素和保单定价，而无需进行个人识别。

数据去识别化如何运作？

了解去识别化首先要区分两种类型的标识符： 直接 和 间接.

• 直接标识符，例如姓名、电子邮件地址和社会安全号码，可以明确地指向个人。
• 间接标识符，包括人口统计或社会经济信息，组合起来可能会识别某人，但对于分析很有价值。

您必须了解要取消识别哪些标识符。保护数据的方法因标识符类型而异。有多种方法可用于对数据进行去识别化，每种方法适用于不同的场景：

• 差异隐私：分析数据模式而不暴露可识别信息。
• 假名化：用唯一的临时 ID 或代码替换标识符。
• K匿名：确保数据集至少有“K”个人共享同一组准标识符值。
• 省略：从数据集中删除名称和其他直接标识符。
• 编修：使用像素化等技术擦除或屏蔽所有数据记录中的标识符，包括图像或音频。
• 推广：用更广泛的类别替换精确的数据，例如将确切的出生日期更改为月份和年份。
• 抑制：删除特定数据点或用通用信息替换特定数据点。
• 哈希：不可逆地加密标识符，消除解密的可能性。
• 交换：在个人之间交换数据点，例如交换工资，以保持整体数据完整性。
• 微聚集：将相似的数值分组并用组的平均值表示。
• 噪声添加：引入均值为零且原始数据方差为正的新数据。

这些技术提供了保护个人隐私的方法，同时保留数据用于分析的有用性。方法的选择取决于数据效用和隐私要求之间的平衡。

数据去标识化方法

数据去识别化在医疗保健领域至关重要，尤其是在遵守诸如 HIPAA隐私规则。 此规则使用两种主要方法来对受保护的健康信息 (PHI) 进行去标识化：专家判定和安全港。

专家判定

专家判定方法依赖于统计和科学原理。 具有足够知识和经验的合格个人应用这些原则来评估重新识别的风险。

专家判定可确保某人单独或与其他可用数据结合使用该信息来识别个人身份的风险非常低。 该专家还必须记录方法和结果。 它支持了重新识别风险最小的结论。 这种方法具有灵活性，但需要专门的专业知识来验证去识别化过程。

安全港法

安全港方法提供了要从数据中删除的 18 个特定标识符的清单。 这个综合列表涵盖姓名、小于州的地理数据、与个人相关的日期元素以及各种类型的号码，例如电话、传真、社会保险和医疗记录号码。 其他标识符，如电子邮件地址、IP 地址和全脸照片也在列表中。

此方法提供了更直接、标准化的方法，但可能会导致数据丢失，从而限制数据在某些用途上的有用性。

应用这两种方法中的任何一种后，您可以考虑将数据去识别化，并且不再受 HIPAA 隐私规则的约束。 也就是说，了解去识别化确实需要权衡是至关重要的。 它会导致信息丢失，从而降低数据在特定情况下的效用。

在这些方法之间进行选择将取决于您组织的具体需求、可用的专业知识以及去识别化数据的预期用途。

为什么去识别化很重要？

出于多种原因，去识别化至关重要。它可以平衡隐私需求与数据的实用性。看看为什么：

• 隐私保护：它通过删除或掩盖个人标识符来保护个人隐私。这样，个人信息就可以得到保密。
• 遵守法规：去标识化有助于组织遵守隐私法律和法规，例如美国的 HIPAA、欧洲的 GDPR 以及世界各地的其他法律和法规。这些法规要求保护个人数据，而去标识化是满足这些要求的关键策略。
• 实现数据分析：通过匿名化数据，组织可以在不损害个人隐私的情况下分析和共享信息。这在医疗保健等领域尤其重要，因为分析患者数据可以在治疗和理解疾病方面带来突破。
• 促进创新：去识别化的数据可用于研发。它允许创新而不会危及个人隐私。例如，研究人员可以使用去识别化的健康记录来研究疾病模式并开发新的治疗方法。
• 风险管理 ：它降低了与数据泄露相关的风险。如果数据被去识别化，暴露的信息就不太可能伤害个人。它减少了数据泄露的道德和财务影响。
• 公共信托：正确地去识别数据有助于维持公众对组织处理个人信息方式的信任。这种信任对于收集研究和分析所需的数据至关重要。
• 全球合作：您可以更轻松地跨境共享去识别化数据，以进行全球研究合作。这在全球健康等领域尤其重要，在这些领域共享数据可以加速对公共卫生危机的响应。

数据去识别化与清理、匿名化和标记化

清理、匿名化和标记化是除了数据去标识化之外还可以使用的不同数据隐私技术。为了帮助您了解数据去标识化和其他数据隐私技术之间的区别，让我们探讨一下数据清理、匿名化和标记化：

这些方法各自用于增强不同环境中的数据隐私。

• 清理准备数据以便安全删除或传输，这样就不会留下任何敏感信息。
• 匿名化会永久改变数据以防止个人身份被识别。这使得它适合关注隐私的公共共享或分析。
• 代币化提供了一种平衡。它在交易或存储期间保护数据，并可以在安全条件下访问原始信息。

去识别化数据的优点和缺点

我们进行数据去识别化是因为它提供了好处。那么，我们来谈谈使用去识别化数据的好处： 

去识别化数据的好处

保护机密

去识别化数据通过删除个人标识符来保护个人隐私。这确保了个人信息的私密性，即使用于研究也是如此。

支持医疗保健研究

它允许研究人员在不损害隐私的情况下访问有价值的患者信息。这支持了医疗保健的进步并改善了患者护理。

增强数据共享

组织可以共享去识别化的数据。它打破了孤岛并促进了协作。这种共享对于开发更好的医疗保健解决方案至关重要。

促进公共卫生警报

研究人员可以根据去识别化的数据发布公共卫生警告。他们这样做不会透露受保护的健康信息，从而维护了隐私。

推动医疗进步

去识别化可以使用数据进行研究，从而改善医疗保健。它支持创新合作伙伴关系和新医疗方法的开发。

去识别化数据的缺点

虽然去识别化数据允许医疗保健提供者共享信息以进行研究和开发，但这并非没有挑战。

重新识别的潜力

尽管取消了身份识别，重新识别患者身份的风险仍然存在。人工智能和互联设备等技术有可能揭示患者身份。

人工智能和技术的挑战

人工智能可以从去识别化的数据中重新识别个人。它挑战了现有的隐私保护。这就需要重新考虑机器学习时代的隐私措施。

复杂的数据关系

去识别协议必须考虑复杂的数据集关系。某些数据组合可能允许重新识别个人。

隐私保护措施

需要先进的隐私增强技术来确保数据保持去识别化。这包括算法、架构和增强 PET，这增加了去识别过程的复杂性。

您必须解决这些缺点并利用其优势来负责任地共享患者数据。这样，您可以为医疗进步做出贡献，同时确保患者隐私和遵守法规。

数据脱敏和数据去标识化之间的区别

数据脱敏和去标识化旨在保护敏感信息，但方法和目的有所不同。 以下是数据脱敏的概述：

数据脱敏是一种保护非生产环境中敏感信息的技术。 该方法用伪造或加扰的数据替换或隐藏原始数据，但在结构上仍然与原始数据相似。

例如，像“123-45-6789”这样的社会安全号码可能会被隐藏为“XXX-XX-6789”。 其想法是保护数据主体的隐私，同时允许将数据用于测试或分析目的。

现在，我们来谈谈这两种技术之间的区别：

如果您正在寻找强大的匿名性，并且愿意将数据转换为更广泛的用途，那么数据去标识化是更合适的选择。 对于需要不太严格的隐私措施以及需要维护原始数据结构的任务来说，数据脱敏是一种可行的方法。

医学影像去识别化

去识别化过程从健康信息中删除可识别标记，以保护患者隐私，同时允许将该数据用于各种研究活动。这包括治疗效果的研究、医疗保健政策的评估、生命科学研究等。

直接标识符，也称为受保护的健康信息 (PHI)，包含一系列详细信息，例如患者姓名、地址、医疗记录以及揭示个人健康状况、接受的医疗服务或与医疗相关的财务信息的任何信息。他们的医疗保健。这意味着医疗记录、医院发票和实验室测试结果等文件都属于 PHI 类别。

健康信息技术的日益一体化表明其有能力通过合并来自不同来源的广泛而复杂的数据集来支持重大研究。

鉴于大量健康数据的收集可以推进临床研究并为医学界提供价值，HIPAA 隐私规则允许其所涵盖的实体或其业务伙伴根据某些指南和标准对数据进行去识别化处理。

了解更多 – https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/