Nell’era della trasformazione digitale, le organizzazioni sanitarie stanno rapidamente spostando le proprie operazioni sulle piattaforme digitali. Se da un lato ciò comporta efficienza e processi semplificati, dall’altro solleva anche preoccupazioni cruciali sulla sicurezza dei dati sensibili dei pazienti.
I metodi tradizionali di protezione dei dati non sono più adeguati. Poiché questi archivi digitali si riempiono di informazioni riservate, sono necessarie soluzioni solide. È qui che la deidentificazione dei dati gioca un ruolo importante. Questa tecnica emergente è una strategia fondamentale per salvaguardare la privacy senza inibire il potenziale di analisi e ricerca dei dati.
In questo blog parleremo in dettaglio della deidentificazione dei dati. Esploreremo perché potrebbe essere lo scudo che aiuta a proteggere i dati importanti.
Che cos'è l'anonimizzazione dei dati?
Anonimizzazione dei dati è una tecnica che rimuove o modifica le informazioni personali da un set di dati. Ciò rende difficile ricollegare i dati a persone specifiche. L’obiettivo è tutelare la privacy individuale. Allo stesso tempo, i dati rimangono utili per la ricerca o l’analisi.
Ad esempio, un ospedale potrebbe anonimizzare le cartelle cliniche dei pazienti prima di utilizzare i dati per la ricerca medica. Ciò garantisce la privacy del paziente pur consentendo informazioni preziose.
Alcuni dei casi d'uso della deidentificazione dei dati includono:
- Ricerca Clinica: I dati resi anonimi consentono lo studio etico e sicuro degli esiti dei pazienti, dell'efficacia dei farmaci e dei protocolli di trattamento senza violare la privacy del paziente.
- Analisi della sanità pubblica: i dati dei pazienti resi anonimi possono essere aggregati per analizzare le tendenze sanitarie, monitorare le epidemie e formulare politiche di sanità pubblica.
- Cartelle sanitarie elettroniche (EHR): La deidentificazione protegge la privacy del paziente quando le cartelle cliniche elettroniche vengono condivise per la ricerca o la valutazione della qualità. Garantisce la conformità alle normative come HIPAA mantenendo l'utilità dei dati.
- Condivisione dei dati: Facilita la condivisione dei dati sanitari tra ospedali, istituti di ricerca e agenzie governative, consentendo la ricerca collaborativa e l'elaborazione delle politiche.
- Modelli di apprendimento automatico: utilizza dati deidentificati per addestrare algoritmi per l'analisi sanitaria predittiva che porta a diagnosi e trattamenti migliori.
- Marketing sanitario: consente agli operatori sanitari di analizzare l'utilizzo del servizio e la soddisfazione dei pazienti. Ciò aiuta nelle strategie di marketing senza mettere a rischio la privacy del paziente.
- Valutazione del rischio: consente alle compagnie assicurative di valutare i fattori di rischio e i prezzi delle polizze utilizzando grandi set di dati senza identificazione individuale.
Come funziona la deidentificazione dei dati?
La comprensione della deidentificazione inizia distinguendo tra due tipi di identificatori: dirette ed indiretto.
- Gli identificatori diretti, come nomi, indirizzi e-mail e numeri di previdenza sociale, possono indicare inequivocabilmente un individuo.
- Gli identificatori indiretti, comprese le informazioni demografiche o socioeconomiche, potrebbero identificare qualcuno se combinati ma sono preziosi per l'analisi.
È necessario comprendere quali identificatori si desidera anonimizzare. L'approccio alla protezione dei dati varia in base al tipo di identificatore. Esistono diversi metodi per anonimizzare i dati, ciascuno adatto a diversi scenari:
- Privacy differenziale: analizza i modelli di dati senza esporre informazioni identificabili.
- Pseudonimizzazione: sostituisce gli identificatori con ID o codici univoci e temporanei.
- K-Anonimato: Garantisce che il set di dati contenga almeno "K" individui che condividono lo stesso insieme di valori quasi-identificatori.
- Omissione: rimuove nomi e altri identificatori diretti dai set di dati.
- redazione: cancella o maschera gli identificatori in tutti i record di dati, comprese immagini o audio, utilizzando tecniche come la pixelizzazione.
- Generalizzazione: sostituisce dati precisi con categorie più ampie, ad esempio modificando le date di nascita esatte solo con il mese e l'anno.
- Repressione: Elimina o sostituisce punti dati specifici con informazioni generalizzate.
- hashing: crittografa gli identificatori in modo irreversibile, eliminando la possibilità di decrittografia.
- Swapping: scambia punti dati tra individui, ad esempio scambiando gli stipendi, per mantenere l'integrità complessiva dei dati.
- Microaggregazione: Raggruppa valori numerici simili e li rappresenta con la media del gruppo.
- Aggiunta di rumore: Introduce nuovi dati con media pari a zero e varianza positiva rispetto ai dati originali.
Queste tecniche offrono modi per proteggere la privacy individuale pur mantenendo l'utilità dei dati per l'analisi. La scelta del metodo dipende dall’equilibrio tra utilità dei dati e requisiti di privacy.
Metodi di deidentificazione dei dati
La deidentificazione dei dati è fondamentale nel settore sanitario, soprattutto quando si rispettano normative come la Regola di privacy HIPAA. Questa regola utilizza due metodi principali per anonimizzare le informazioni sanitarie protette (PHI): Expert Determination e Safe Harbor.
Determinazione esperta
Il metodo di determinazione degli esperti si basa su principi statistici e scientifici. Una persona qualificata con conoscenza ed esperienza adeguate applica questi principi per valutare il rischio di reidentificazione.
La determinazione degli esperti garantisce un rischio molto basso che qualcuno possa utilizzare le informazioni per identificare le persone, da sole o combinate con altri dati disponibili. Questo esperto deve anche documentare la metodologia e i risultati. Ciò supporta la conclusione che il rischio di reidentificazione è minimo. Questo approccio consente flessibilità ma richiede competenze specializzate per convalidare il processo di deidentificazione.
Il metodo Safe Harbor
Il metodo dell’approdo sicuro fornisce una lista di controllo di 18 identificatori specifici da rimuovere dai dati. Questo elenco completo comprende nomi, dati geografici più piccoli di uno stato, elementi di date relativi a individui e vari tipi di numeri come numeri di telefono, fax, previdenza sociale e cartelle cliniche. Nell'elenco sono presenti anche altri identificatori come indirizzi e-mail, indirizzi IP e fotografie a figura intera.
Questo metodo offre un approccio più diretto e standardizzato, ma potrebbe comportare una perdita di dati che ne limita l'utilità per alcuni scopi.
Dopo aver applicato uno di questi metodi, è possibile considerare i dati non identificati e non più soggetti alla normativa sulla privacy dell'HIPAA. Detto questo, è fondamentale capire che la deidentificazione comporta dei compromessi. Porta alla perdita di informazioni che potrebbe ridurre l'utilità dei dati in contesti specifici.
La scelta tra questi metodi dipenderà dalle esigenze specifiche della tua organizzazione, dalle competenze disponibili e dall'uso previsto dei dati anonimizzati.
Perché la deidentificazione è importante?
La deidentificazione è fondamentale per diversi motivi: può bilanciare l’esigenza di privacy con l’utilità dei dati. Dai un'occhiata al perché:
- Protezione della privacy: salvaguarda la privacy delle persone rimuovendo o mascherando gli identificatori personali. In questo modo, le informazioni personali rimangono riservate.
- Conformità alle normative: l'anonimizzazione aiuta le organizzazioni a rispettare le leggi e i regolamenti sulla privacy come HIPAA negli Stati Uniti, GDPR in Europa e altri in tutto il mondo. Queste normative impongono la protezione dei dati personali e la deidentificazione è una strategia chiave per soddisfare questi requisiti.
- Abilita l'analisi dei dati: Rendendo anonimi i dati, le organizzazioni possono analizzare e condividere informazioni senza compromettere la privacy individuale. Ciò è particolarmente importante in settori come quello sanitario, dove l’analisi dei dati dei pazienti può portare a progressi nel trattamento e nella comprensione delle malattie.
- Promuove l'innovazione: I dati resi anonimi possono essere utilizzati nella ricerca e nello sviluppo. Permette l’innovazione senza mettere a rischio la privacy personale. Ad esempio, i ricercatori possono utilizzare cartelle cliniche anonime per studiare i modelli di malattie e sviluppare nuovi trattamenti.
- Risk Management: Riduce il rischio associato alla violazione dei dati. Se i dati vengono resi anonimi, è meno probabile che le informazioni esposte danneggino le persone. Riduce le implicazioni etiche e finanziarie di una violazione dei dati.
- La fiducia del pubblico: la corretta anonimizzazione dei dati aiuta a mantenere la fiducia del pubblico nel modo in cui le organizzazioni gestiscono le informazioni personali. Questa fiducia è fondamentale per la raccolta dei dati necessari per la ricerca e l’analisi.
- Collaborazione globale: puoi condividere più facilmente i dati non identificati oltre i confini per collaborazioni di ricerca globali. Ciò è particolarmente rilevante in settori come la salute globale, dove la condivisione dei dati può accelerare la risposta alle crisi sanitarie pubbliche.
Deidentificazione dei dati vs sanificazione, anonimizzazione e tokenizzazione
La sanificazione, l'anonimizzazione e la tokenizzazione sono diverse tecniche di privacy dei dati che è possibile utilizzare oltre alla deidentificazione dei dati. Per aiutarti a comprendere le distinzioni tra l'anonimizzazione dei dati e altre tecniche di privacy dei dati, esploriamo la sanificazione, l'anonimizzazione e la tokenizzazione dei dati:
| Tecnica | Descrizione | Casi d'uso |
| sanificazione | Implica il rilevamento, la correzione o la rimozione di dati personali o sensibili per impedire l'identificazione non autorizzata. Spesso utilizzato per eliminare o trasferire dati, ad esempio quando si riciclano le apparecchiature aziendali. | Cancellazione o trasferimento dei dati |
| Anonimizzazione | Rimuove o altera dati sensibili con valori realistici e falsi. Questo processo garantisce che il set di dati non possa essere decodificato o decodificato. Utilizza il mescolamento delle parole o la crittografia. Mira agli identificatori diretti per mantenere l'usabilità e il realismo dei dati. | Protezione degli identificatori diretti |
| tokenizzazione | Sostituisce le informazioni personali con token casuali, che possono essere generati da funzioni unidirezionali come gli hash. Sebbene i token siano collegati ai dati originali in un token vault sicuro, non hanno una relazione matematica diretta. Rende impossibile il reverse engineering senza l'accesso al caveau. | Gestione sicura dei dati con potenziale di reversibilità |
Ciascuna di queste metodologie serve a migliorare la privacy dei dati in diversi contesti.
- La sanificazione prepara i dati per l'eliminazione o il trasferimento sicuro in modo che nessuna informazione sensibile venga lasciata indietro.
- L'anonimizzazione altera permanentemente i dati per impedire l'identificazione delle persone. Ciò lo rende adatto alla condivisione pubblica o all'analisi in cui la privacy è un problema.
- La tokenizzazione offre un equilibrio. Protegge i dati durante le transazioni o l'archiviazione, con la possibilità di accedere alle informazioni originali in condizioni di sicurezza.
I vantaggi e gli svantaggi dei dati non identificati
Disponiamo della deidentificazione dei dati a causa dei vantaggi che offre. Quindi, parliamo dei vantaggi derivanti dall'utilizzo di dati anonimizzati:
Vantaggi dei dati deidentificati
Protegge la riservatezza
I dati anonimizzati salvaguardano la privacy individuale rimuovendo gli identificatori personali. Ciò garantisce che le informazioni personali rimangano private, anche se utilizzate per la ricerca.
Supporta la ricerca sanitaria
Consente ai ricercatori di accedere a preziose informazioni sui pazienti senza compromettere la privacy. Ciò supporta i progressi nel settore sanitario e migliora la cura dei pazienti.
Migliora la condivisione dei dati
Le organizzazioni possono condividere dati anonimi. Abbatte i silos e promuove la collaborazione. Questa condivisione è fondamentale per sviluppare soluzioni sanitarie migliori.
Facilita gli avvisi di sanità pubblica
I ricercatori possono emettere avvisi di salute pubblica sulla base di dati anonimizzati. Lo fanno senza rivelare informazioni sanitarie protette, mantenendo così la privacy.
Promuove i progressi medici
La deidentificazione consente l’utilizzo dei dati per la ricerca che porta a miglioramenti nell’assistenza sanitaria. Supporta partenariati per l’innovazione e lo sviluppo di nuovi trattamenti medici.
Svantaggi dei dati non identificati
Sebbene l'anonimizzazione dei dati consenta agli operatori sanitari di condividere informazioni per la ricerca e lo sviluppo, ciò non è privo di sfide.
Potenziale di reidentificazione
Nonostante la deidentificazione, permangono i rischi di reidentificazione dei pazienti. Tecnologie come l’intelligenza artificiale e i dispositivi connessi possono potenzialmente svelare le identità dei pazienti.
Sfide con intelligenza artificiale e tecnologia
L’intelligenza artificiale può reidentificare le persone a partire da dati anonimizzati. Mette in discussione le tutele esistenti della privacy. Ciò richiede una riconsiderazione delle misure sulla privacy nell’era dell’apprendimento automatico.
Relazioni dati complesse
I protocolli di anonimizzazione devono tenere conto delle relazioni complesse dei set di dati. Alcune combinazioni di dati potrebbero consentire la reidentificazione degli individui.
Misure di tutela della privacy
Sono necessarie tecnologie avanzate di miglioramento della privacy per garantire che i dati rimangano anonimi. Ciò include PET algoritmici, architettonici e di potenziamento, che aggiungono complessità al processo di deidentificazione.
È necessario affrontare questi inconvenienti e sfruttare i vantaggi per condividere i dati dei pazienti in modo responsabile. In questo modo puoi contribuire ai progressi della medicina garantendo al tempo stesso la privacy dei pazienti e il rispetto delle normative.
Differenza tra mascheramento dei dati e deidentificazione dei dati
Il mascheramento e la deidentificazione dei dati mirano a proteggere le informazioni sensibili ma differiscono nel metodo e nello scopo. Ecco una panoramica del mascheramento dei dati:
Il mascheramento dei dati è una tecnica per proteggere le informazioni sensibili in ambienti non di produzione. Questo metodo sostituisce o nasconde i dati originali con dati falsi o criptati ma è comunque strutturalmente simile ai dati originali.
Ad esempio, un numero di previdenza sociale come "123-45-6789" potrebbe essere mascherato da "XXX-XX-6789". L'idea è quella di proteggere la privacy dell'interessato consentendo al tempo stesso l'uso dei dati per scopi di test o di analisi.
Ora parliamo della differenza tra entrambe queste tecniche:
| Criteri | Mascheramento dei dati | De-identificazione dei dati |
| Obiettivo principale | Oscura i dati sensibili, li sostituisce con dati fittizi | Rimuove tutte le informazioni identificabili, trasforma i dati indirettamente identificabili |
| Campi di applicazione | Comunemente utilizzato nella finanza e in alcuni contesti sanitari | Ampiamente utilizzato in ambito sanitario per la ricerca e l'analisi |
| Identificazione degli attributi | Maschera gli attributi che identificano più direttamente | Rimuove sia gli identificatori diretti che quelli indiretti |
| Livello di privacy | Non fornisce l'anonimato completo | Mira alla completa anonimizzazione, non reidentificabile nemmeno con altri dati |
| Requisito del consenso | Potrebbe richiedere il consenso del singolo paziente | In genere non è richiesto il consenso del paziente dopo la deidentificazione |
| Conformità | Non specificatamente adattato per la conformità normativa | Spesso richiesto per la conformità a normative come HIPAA e GDPR |
| Casi d'uso | Test del software con portata limitata, ricerca senza perdita di dati, dove il consenso è facile da ottenere | Condivisione di cartelle cliniche elettroniche, test software più ampi, conformità alle normative e qualsiasi situazione che richieda un elevato anonimato |
Se stai cercando un forte livello di anonimato e sei d'accordo con la trasformazione dei dati per un utilizzo più ampio, la deidentificazione dei dati è l'opzione più adatta. Il mascheramento dei dati è un approccio praticabile per attività che richiedono misure di privacy meno rigorose e in cui è necessario mantenere la struttura dei dati originale.
Deidentificazione nell'imaging medico
Il processo di deidentificazione rimuove i marcatori identificabili dalle informazioni sanitarie per salvaguardare la privacy del paziente consentendo al tempo stesso l'uso di questi dati per varie attività di ricerca. Ciò include studi sull’efficacia dei trattamenti, valutazione delle politiche sanitarie, ricerca nelle scienze della vita e altro ancora.
Gli identificatori diretti, noti anche come Informazioni sanitarie protette (PHI), comprendono una serie di dettagli quali il nome, l'indirizzo, la cartella clinica del paziente e qualsiasi informazione che riveli lo stato di salute dell'individuo, i servizi sanitari ricevuti o le informazioni finanziarie relative a la loro assistenza sanitaria. Ciò significa che documenti come cartelle cliniche, fatture ospedaliere e risultati di test di laboratorio rientrano tutti nella categoria PHI.
La crescente integrazione della tecnologia dell’informazione sanitaria mostra la sua capacità di supportare ricerche significative unendo set di dati estesi e complessi provenienti da varie fonti.
Dato che vaste raccolte di dati sanitari possono far avanzare la ricerca clinica e fornire valore alla comunità medica, la normativa sulla privacy HIPAA consente alle entità coperte da essa o ai loro soci in affari di anonimizzare i dati in conformità con determinate linee guida e criteri.
Per saperne di più – https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
