データの匿名化 データ主導の世界では、個人を特定できる情報 (PII) と保護された医療情報 (PHI) を匿名化して個人のプライバシーを保護するという重要な役割を果たしています。このブログでは、この実践について知っておくべき 5 つの重要な側面について詳しく説明します。
- HIPAA 準拠: 医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) では、一般公開前のデータの匿名化が義務付けられています。効果的なろ過を保証する 18 つの方法: 専門家による決定 (統計分析を使用) とセーフハーバー (XNUMX 基準のチェックリストを満たす)。
- プライバシーとユーティリティのバランス: 医療データの相互接続された性質は課題を引き起こします。年齢や性別などの特定の要素を削除しても、根底にある相関関係により効果がなくなる可能性があります。匿名化の方法では、潜在的な研究、診断、治療への影響を考慮する必要があります。
- ヘルスケアを超えて: データの匿名化はさまざまなドメインに広がります。企業は研究と分析にそれを使用し、鉱山会社はサイトの場所を保護し、環境当局は絶滅危惧種を保護します。目的や業種によってアプローチは異なります。
- データマスキングと匿名化: 音は似ていますが、大きく異なります。データ マスキングにより PII がランダムな値に置き換えられ、アクセスによる復号化が可能になる可能性があります。データの匿名化により、データが永久に削除または変更され、再識別が不可能になります。
- 匿名化プロセスとベストプラクティス: 医療専門家は、技術ソリューションとソフトウェアを使用して、名前、住所、生年月日、場所などの識別情報を削除します。この技術には、暗号化、コーディング、および可逆性を最小限に抑えるための高度なアルゴリズムが含まれます。
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