デジタル変革の時代において、医療機関は業務をデジタル プラットフォームに急速に移行しています。 これによりプロセスの効率化と合理化がもたらされますが、機密の患者データのセキュリティに関して重大な懸念も生じます。
従来のデータ保護方法はもはや適切ではありません。 これらのデジタル リポジトリには機密情報が満載されているため、堅牢なソリューションが必要です。 ここで、データの匿名化が大きな役割を果たします。 この新しい技術は、データ分析や研究の可能性を阻害することなくプライバシーを保護するための重要な戦略です。
このブログでは、データの匿名化について詳しく説明します。 なぜそれが重要なデータの保護に役立つシールドであるのかを探っていきます。
データの匿名化とは何ですか？
データの匿名化 データセットから個人情報を削除または変更する技術です。 そのため、データを特定の人に結び付けることが困難になります。 目的は個人のプライバシーを保護することです。 同時に、データは研究や分析に役立ちます。
たとえば、病院は、データを医学研究に使用する前に、患者記録を匿名化する場合があります。 これにより、患者のプライバシーを確保しながら、貴重な洞察を得ることができます。
データの匿名化の使用例には次のようなものがあります。
- 臨床研究: 匿名化されたデータにより、患者のプライバシーを侵害することなく、患者の転帰、薬効、治療プロトコルの倫理的かつ安全な研究が可能になります。
- 公衆衛生分析: 匿名化された患者記録を集約して、健康傾向を分析し、病気の発生を監視し、公衆衛生政策を策定することができます。
- 電子健康記録（EHR）: 研究や品質評価のために EHR が共有される場合、匿名化により患者のプライバシーが保護されます。 データの有用性を維持しながら、HIPAA などの規制への準拠を保証します。
- データ共有：病院、研究機関、政府機関間での医療データの共有を促進し、共同研究や政策立案を可能にします。
- 機械学習モデル: 匿名化されたデータを利用して、診断と治療の改善につながる予測医療分析のアルゴリズムをトレーニングします。
- ヘルスケアマーケティング: 医療提供者がサービスの利用状況と患者の満足度を分析できるようにします。 これは、患者のプライバシーを危険にさらすことなく、マーケティング戦略に役立ちます。
- リスクアセスメント：保険会社が個人を特定せずに大規模なデータセットを使用してリスク要因と保険料設定を評価できるようにします。
データの匿名化はどのように機能しますか?
匿名化を理解するには、次の 2 種類の識別子を区別することから始まります。 直接 & 間接的な.
- 名前、電子メール アドレス、社会保障番号などの直接的な識別子は、間違いなく個人を指す可能性があります。
- 人口統計情報や社会経済情報などの間接的な識別子は、組み合わせると個人を特定できる可能性がありますが、分析には価値があります。
どの識別子を匿名化するかを理解する必要があります。データを保護するアプローチは、識別子のタイプによって異なります。データを匿名化するにはいくつかの方法があり、それぞれがさまざまなシナリオに適しています。
- 差分プライバシー: 識別可能な情報を公開せずにデータ パターンを分析します。
- 偽名化: 識別子を一意の一時的な ID またはコードに置き換えます。
- K-匿名性: データセットに、同じ準識別子の値のセットを共有する少なくとも「K」人の個人が含まれていることを確認します。
- 省略: データセットから名前とその他の直接識別子を削除します。
- 墨消し: ピクセル化などの技術を使用して、画像や音声を含むすべてのデータ レコード内の識別子を消去またはマスクします。
- 一般化: 正確な生年月日を月と年のみに変更するなど、正確なデータをより幅広いカテゴリに置き換えます。
- 抑制: 特定のデータ ポイントを削除するか、一般化された情報で置き換えます。
- ハッシング: 識別子を不可逆的に暗号化し、復号化の可能性を排除します。
- スワッピング: 全体的なデータの整合性を維持するために、給与の交換など、個人間でデータ ポイントを交換します。
- 微小凝集: 類似した数値をグループ化し、グループの平均値で表します。
- ノイズの付加: 平均がゼロで分散が正の新しいデータを元のデータに導入します。
これらの技術は、分析のためのデータの有用性を維持しながら、個人のプライバシーを保護する方法を提供します。どの方法を選択するかは、データのユーティリティとプライバシーの要件とのバランスによって決まります。
データの匿名化の方法
データの匿名化は医療において、特に次のような規制に準拠する場合に重要です。 HIPAAプライバシー規則。 このルールは、保護された医療情報 (PHI) を匿名化するために、専門家の判断とセーフハーバーという XNUMX つの主要な方法を使用します。
専門家の判断
専門家の判断方法は統計的および科学的原理に基づいています。 適切な知識と経験を持つ資格のある個人が、これらの原則を適用して再識別のリスクを評価します。
専門家の判断により、誰かがその情報を単独で、または他の利用可能なデータと組み合わせて、個人を特定するために使用されるリスクが非常に低いことが保証されます。 この専門家は方法論と結果も文書化する必要があります。 これは、再識別のリスクは最小限であるという結論を裏付けています。 このアプローチでは柔軟性が得られますが、匿名化プロセスを検証するには専門知識が必要です。
セーフハーバー法
セーフハーバー手法では、データから削除する 18 個の特定の識別子のチェックリストが提供されます。 この包括的なリストには、名前、州より小さい地理データ、個人に関連する日付の要素、電話番号、ファックス番号、社会保障番号、医療記録番号などのさまざまな種類の番号が含まれています。 電子メール アドレス、IP アドレス、顔写真などの他の識別子もリストに含まれます。
この方法は、より直接的で標準化されたアプローチを提供しますが、一部の目的でのデータの有用性が制限されるデータ損失が発生する可能性があります。
これらの方法のいずれかを適用すると、データは匿名化され、HIPAA のプライバシー ルールの対象ではなくなると考えることができます。 とはいえ、匿名化にはトレードオフが伴うことを理解することが重要です。 これは情報の損失につながり、特定のコンテキストにおけるデータの有用性が低下する可能性があります。
これらの方法のどちらを選択するかは、組織の特定のニーズ、利用可能な専門知識、および匿名化されたデータの用途によって異なります。
匿名化が重要なのはなぜですか?
匿名化は、プライバシーの必要性とデータの有用性のバランスを取ることができるため、いくつかの理由から重要です。その理由を見てみましょう。
- プライバシーの保護: 個人識別情報を削除またはマスクすることで、個人のプライバシーを保護します。このようにして、個人情報の機密性は保たれます。
- 規制の遵守: 匿名化は、組織が米国の HIPAA、ヨーロッパの GDPR、その他世界中のプライバシー法や規制を遵守するのに役立ちます。これらの規制は個人データの保護を義務付けており、匿名化はこれらの要件を満たすための重要な戦略です。
- データ分析を可能にする: データを匿名化することで、組織は個人のプライバシーを侵害することなく情報を分析および共有できます。これは、患者データの分析が治療や病気の理解における画期的な進歩につながる可能性があるヘルスケアなどの分野では特に重要です。
- イノベーションを促進する: 匿名化されたデータは研究開発に使用できます。個人のプライバシーを危険にさらすことなくイノベーションを実現できます。たとえば、研究者は匿名化された健康記録を使用して病気のパターンを研究し、新しい治療法を開発できます。
- リスクマネジメント: データ侵害に関連するリスクが軽減されます。データが匿名化されていれば、公開された情報が個人に害を及ぼす可能性は低くなります。これにより、データ侵害による倫理的および財務的影響が軽減されます。
- パブリックトラスト: データを適切に匿名化することは、組織が個人情報を取り扱う方法に対する社会の信頼を維持するのに役立ちます。この信頼は、研究や分析に必要なデータの収集にとって非常に重要です。
- グローバルなコラボレーション: 世界的な研究協力のために、国境を越えて匿名化されたデータをより簡単に共有できます。これは、データを共有することで公衆衛生上の危機への対応を加速できる世界保健などの分野に特に当てはまります。
データの匿名化 vs サニタイズ、匿名化、トークン化
サニタイズ、匿名化、およびトークン化は、データの匿名化とは別に使用できるさまざまなデータ プライバシー技術です。データの匿名化と他のデータ プライバシー技術の違いを理解するために、データの無害化、匿名化、およびトークン化について見てみましょう。
| 技術 | 説明 | 使用事例 |
| 消毒 | 不正な識別を防ぐために、個人データまたは機密データを検出、修正、または削除することが含まれます。会社の機器をリサイクルする場合など、データの削除または転送によく使用されます。 | データの削除または転送 |
| 匿名化 | 機密データを削除または現実的な偽の値で変更します。このプロセスにより、データセットのデコードやリバース エンジニアリングが不可能になります。単語のシャッフルまたは暗号化が使用されます。データの使いやすさと現実性を維持するために、直接識別子をターゲットにします。 | 直接識別子の保護 |
| トークン化 | 個人情報を、ハッシュなどの一方向関数によって生成されるランダムなトークンに置き換えます。トークンは安全なトークン保管庫内の元のデータにリンクされていますが、直接的な数学的関係はありません。ボールトにアクセスしないとリバース エンジニアリングが不可能になります。 | 可逆性の可能性を備えた安全なデータ処理 |
これらの方法論はそれぞれ、さまざまな状況でデータ プライバシーを強化するのに役立ちます。
- サニタイズにより、機密情報が残らないように、データを安全に削除または転送できるように準備します。
- 匿名化では、個人の特定を防ぐためにデータが永久に変更されます。これにより、プライバシーが懸念される公開共有や分析に適しています。
- トークン化はバランスを提供します。トランザクション中または保管中のデータを保護し、安全な条件下で元の情報にアクセスできるようにします。
匿名化データの利点と欠点
データの匿名化には利点があるため、データの匿名化を行っています。それでは、匿名化されたデータを使用する利点について話しましょう。
匿名化データの利点
機密性を保護します
匿名化データは、個人識別情報を削除することで個人のプライバシーを保護します。これにより、研究に使用される場合でも、個人情報の機密性が確保されます。
ヘルスケア研究をサポート
これにより、研究者はプライバシーを損なうことなく貴重な患者情報にアクセスできるようになります。これにより、医療の進歩がサポートされ、患者ケアが向上します。
データ共有の強化
組織は匿名化されたデータを共有できます。縦割り組織を打破し、コラボレーションを促進します。この共有は、より良い医療ソリューションを開発するために非常に重要です。
公衆衛生上の警告を促進します
研究者は匿名化されたデータに基づいて公衆衛生上の警告を発することができます。彼らは、保護された健康情報を明らかにすることなくこれを行うため、プライバシーが維持されます。
医療の進歩を促進する
匿名化により、医療の改善につながる研究にデータを使用できるようになります。イノベーションパートナーシップと新しい治療法の開発をサポートします。
匿名化されたデータの欠点
データの匿名化により、医療提供者は研究開発のために情報を共有できるようになりますが、課題がないわけではありません。
再識別の可能性
匿名化にもかかわらず、患者を再特定するリスクは依然として残ります。 AI や接続されたデバイスなどのテクノロジーにより、患者の身元が明らかになる可能性があります。
AIとテクノロジーの課題
AI は匿名化されたデータから個人を再識別できます。それは既存のプライバシー保護に挑戦します。これにより、機械学習の時代におけるプライバシー対策の再考が必要になります。
複雑なデータ関係
匿名化プロトコルは、複雑なデータセットの関係を考慮する必要があります。特定のデータの組み合わせによっては、個人の再識別が可能になる場合があります。
プライバシー保護対策
データを確実に匿名化するには、高度なプライバシー強化テクノロジーが必要です。これには、アルゴリズム、アーキテクチャ、および拡張 PET が含まれており、匿名化プロセスが複雑になります。
これらの欠点に対処し、利点を活用して患者データを責任を持って共有する必要があります。これにより、患者のプライバシーと規制の順守を確保しながら、医療の進歩に貢献できます。
データマスキングとデータ匿名化の違い
データマスキングと匿名化は機密情報を保護することを目的としていますが、方法と目的が異なります。 データマスキングの概要は次のとおりです。
データマスキングは、非運用環境で機密情報を保護するための技術です。 この方法では、元のデータを偽のデータまたはスクランブルされたデータで置き換えたり隠したりしますが、構造的には元のデータと同様です。
たとえば、「123-45-6789」のような社会保障番号は「XXX-XX-6789」としてマスクされる場合があります。 その考えは、テストまたは分析目的でのデータの使用を許可しながら、データ主体のプライバシーを保護することです。
ここで、これら XNUMX つの手法の違いについて説明します。
| 基準 | データマスキング | データの匿名化 |
| 主な目標 | 機密データを隠蔽し、架空のデータに置き換えます | すべての識別可能な情報を削除し、間接的に識別可能なデータを変換します |
| アプリケーション分野 | 金融や一部の医療関連で一般的に使用されます | 研究と分析のためにヘルスケアで広く使用されています |
| 属性の識別 | 属性を最も直接的に識別するマスク | 直接識別子と間接識別子の両方を削除します |
| プライバシーレベル | 完全な匿名性は提供されません | 他のデータと合わせても再識別できない完全な匿名化を目指す |
| 同意の要件 | 個々の患者の同意が必要な場合があります | 通常、匿名化後に患者の同意は必要ありません |
| コンプライアンス | 規制順守に特化したものではない | HIPAA や GDPR などの規制を遵守するために必要となることが多い |
| 使用事例 | 範囲が限定されたソフトウェアのテスト、データ損失のない研究、同意の取得が容易な場合 | 電子医療記録の共有、広範なソフトウェアテスト、規制の遵守、および高度な匿名性が必要なあらゆる状況 |
強力なレベルの匿名性を求めており、より広範囲に使用するためにデータを変換しても問題がない場合は、データの匿名化がより適切なオプションです。 データ マスキングは、それほど厳格ではないプライバシー対策が必要なタスクや、元のデータ構造を維持する必要があるタスクに実行可能なアプローチです。
医用画像処理における匿名化
匿名化プロセスでは、健康情報から識別可能なマーカーが削除され、患者のプライバシーが保護されると同時に、このデータをさまざまな研究活動に使用できるようになります。これには、治療の有効性に関する研究、医療政策の評価、ライフサイエンスの研究などが含まれます。
保護医療情報 (PHI) とも呼ばれる直接識別子には、患者の名前、住所、医療記録、個人の健康状態、受けた医療サービス、医療関連の財務情報などを明らかにする情報など、さまざまな詳細情報が含まれます。彼らのヘルスケア。つまり、医療記録、病院の請求書、臨床検査結果などの文書はすべて PHI のカテゴリーに分類されます。
医療情報テクノロジーの統合が進んでいることは、さまざまなソースからの広範かつ複雑なデータセットを統合することで、重要な研究をサポートできる能力を示しています。
膨大な健康データのコレクションが臨床研究を前進させ、医学界に価値を提供できることを考慮して、HIPAA プライバシー規則では、その対象となる事業体またはそのビジネス関係者が、特定のガイドラインと基準に従ってデータを匿名化することが認められています。
さらに詳しく知るには – https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
