数据去标识化：数据匿名化、保护隐私和隐私保护的关键过程
实现负责任的共享。
为什么它的事项：
- HIPAA 合规性的关键： 医疗保健数据在公开发布之前必须进行去识别化处理。
- 释放数据的潜力： 去识别化数据促进各个行业（医疗保健、商业、环境）的研究、分析和见解。
5个关键见解：
- HIPAA 强制要求去识别化： 存在两种方法：专家判定和安全港清单。
- 医疗保健数据复杂性： 相互关联的信息需要仔细去识别化，以避免影响分析。
- 超越医疗保健： 多种应用包括保护商业秘密、濒危物种和研究完整性。
- 数据脱敏与去识别化： 屏蔽将 PII 替换为随机值，而去标识化则将其完全删除。
- 去识别化技术： 方法包括删除标识符、概括数据、用密码学屏蔽、添加噪声和生成合成数据。
现代解决方案： 人工智能工具简化了去识别过程，确保合规性并最大限度地提高数据可用性。
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https://www.businessrobotic.com/facts-about-data-de-identification-the-best-methods/
