في عصر التحول الرقمي، تقوم مؤسسات الرعاية الصحية بتحويل عملياتها بسرعة إلى المنصات الرقمية. وفي حين أن هذا يؤدي إلى زيادة الكفاءة وتبسيط العمليات، فإنه يثير أيضًا مخاوف بالغة الأهمية بشأن أمان بيانات المرضى الحساسة.
الأساليب التقليدية لحماية البيانات لم تعد كافية. وبما أن هذه المستودعات الرقمية مليئة بالمعلومات السرية، فإن هناك حاجة إلى حلول قوية. هذا هو المكان الذي يلعب فيه إلغاء تحديد البيانات دورًا كبيرًا. تعد هذه التقنية الناشئة بمثابة استراتيجية مهمة لحماية الخصوصية دون إعاقة إمكانية تحليل البيانات والبحث فيها.
في هذه المدونة، سنتحدث بالتفصيل عن إلغاء تحديد البيانات. سنستكشف لماذا قد يكون الدرع هو الذي يساعد في حماية البيانات المهمة.
ما هو إلغاء تعريف البيانات؟
إلغاء تعريف البيانات هي تقنية تقوم بإزالة المعلومات الشخصية أو تغييرها من مجموعة بيانات. وهذا يجعل من الصعب ربط البيانات بأشخاص محددين. الهدف هو حماية الخصوصية الفردية. وفي الوقت نفسه، تظل البيانات مفيدة للبحث أو التحليل.
على سبيل المثال، قد يقوم المستشفى بإلغاء تحديد هوية سجلات المرضى قبل استخدام البيانات في الأبحاث الطبية. وهذا يضمن خصوصية المريض مع السماح برؤى قيمة.
تتضمن بعض حالات استخدام إلغاء تحديد البيانات ما يلي:
- الأبحاث السريرية: تسمح البيانات غير المحددة بإجراء دراسة أخلاقية وآمنة لنتائج المرضى وفعالية الأدوية وبروتوكولات العلاج دون انتهاك خصوصية المريض.
- تحليل الصحة العامة: يمكن تجميع سجلات المرضى غير المحددة لتحليل الاتجاهات الصحية، ومراقبة تفشي الأمراض، وصياغة سياسات الصحة العامة.
- السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs): يؤدي إلغاء تحديد الهوية إلى حماية خصوصية المريض عند مشاركة السجلات الصحية الإلكترونية لأغراض البحث أو تقييم الجودة. فهو يضمن الامتثال للوائح مثل HIPAA مع الحفاظ على فائدة البيانات.
- تبادل البيانات: يسهل تبادل بيانات الرعاية الصحية بين المستشفيات والمؤسسات البحثية والوكالات الحكومية، مما يتيح البحث التعاوني وصنع السياسات.
- نماذج التعلم الآلي: يستخدم البيانات غير المحددة لتدريب الخوارزميات على تحليلات الرعاية الصحية التنبؤية مما يؤدي إلى تحسين التشخيص والعلاج.
- تسويق الرعاية الصحية: يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بتحليل استخدام الخدمة ورضا المرضى. وهذا يساعد في استراتيجيات التسويق دون المخاطرة بخصوصية المريض.
- تقييم المخاطر: تمكن شركات التأمين من تقييم عوامل الخطر وتسعير السياسات باستخدام مجموعات البيانات الكبيرة دون تحديد هوية فردية.
كيف يعمل إلغاء تحديد هوية البيانات؟
يبدأ فهم عملية إلغاء الهوية بالتمييز بين نوعين من المعرفات: مباشرة و غير مباشر.
- يمكن للمعرفات المباشرة، مثل الأسماء وعناوين البريد الإلكتروني وأرقام الضمان الاجتماعي، أن تشير بشكل لا لبس فيه إلى فرد ما.
- قد تحدد المعرفات غير المباشرة، بما في ذلك المعلومات الديموغرافية أو الاجتماعية والاقتصادية، شخصًا ما عند دمجها ولكنها ذات قيمة للتحليل.
يجب أن تفهم المعرفات التي تريد إلغاء تحديدها. يختلف أسلوب تأمين البيانات بناءً على نوع المعرف. لديك عدة طرق لإلغاء تحديد البيانات، كل منها مناسب لسيناريوهات مختلفة:
- الخصوصية التفاضلية: يحلل أنماط البيانات دون الكشف عن معلومات محددة.
- اسماء مستعارة: يستبدل المعرفات بمعرفات أو رموز فريدة ومؤقتة.
- ك- عدم الكشف عن هويته: يضمن أن مجموعة البيانات تحتوي على أفراد "K" على الأقل يتشاركون نفس مجموعة قيم شبه المعرفات.
- إغفال: يزيل الأسماء والمعرفات المباشرة الأخرى من مجموعات البيانات.
- تنقيح: مسح أو إخفاء المعرفات في جميع سجلات البيانات، بما في ذلك الصور أو الصوت، باستخدام تقنيات مثل البكسل.
- تعميم: يستبدل البيانات الدقيقة بفئات أوسع، مثل تغيير تواريخ الميلاد الدقيقة إلى الشهر والسنة فقط.
- قمع: حذف نقاط بيانات محددة أو استبدالها بمعلومات معممة.
- تجزئة: يقوم بتشفير المعرفات بشكل لا رجعة فيه، مما يلغي إمكانية فك التشفير.
- مبادلة: تبادل نقاط البيانات بين الأفراد، مثل تبديل الرواتب، للحفاظ على سلامة البيانات بشكل عام.
- التجميع الجزئي: يجمع القيم العددية المتشابهة ويمثلها بمتوسط المجموعة.
- إضافة الضوضاء: تقديم بيانات جديدة بمتوسط صفر وتباين إيجابي للبيانات الأصلية.
توفر هذه التقنيات طرقًا لحماية الخصوصية الفردية مع الاحتفاظ بفائدة البيانات للتحليل. يعتمد اختيار الطريقة على التوازن بين فائدة البيانات ومتطلبات الخصوصية.
طرق إلغاء تحديد البيانات
يعد إلغاء تحديد هوية البيانات أمرًا بالغ الأهمية في مجال الرعاية الصحية، خاصة عند الامتثال للوائح مثل قاعدة خصوصية HIPAA. تستخدم هذه القاعدة طريقتين أساسيتين لإلغاء تعريف المعلومات الصحية المحمية (PHI): تقرير الخبراء والملاذ الآمن.
تقرير الخبراء
تعتمد طريقة تحديد الخبراء على المبادئ الإحصائية والعلمية. يقوم فرد مؤهل يتمتع بالمعرفة والخبرة الكافية بتطبيق هذه المبادئ لتقييم مخاطر إعادة تحديد الهوية.
يضمن قرار الخبراء وجود خطر منخفض جدًا في أن يستخدم شخص ما المعلومات لتحديد هوية الأفراد، بمفرده أو مع بيانات أخرى متاحة. يجب على هذا الخبير أيضًا توثيق المنهجية والنتائج. وهو يدعم الاستنتاج القائل بأن هناك خطرًا ضئيلًا لإعادة تحديد الهوية. يتيح هذا النهج المرونة ولكنه يتطلب خبرة متخصصة للتحقق من صحة عملية إزالة الهوية.
طريقة الملاذ الآمن
توفر طريقة الملاذ الآمن قائمة مرجعية تضم 18 معرفًا محددًا لإزالتها من البيانات. تغطي هذه القائمة الشاملة الأسماء والبيانات الجغرافية الأصغر من الولاية وعناصر التواريخ المتعلقة بالأفراد وأنواع مختلفة من الأرقام مثل أرقام الهاتف والفاكس والضمان الاجتماعي والسجلات الطبية. توجد أيضًا معرفات أخرى مثل عناوين البريد الإلكتروني وعناوين IP وصور الوجه الكامل في القائمة.
توفر هذه الطريقة أسلوبًا موحدًا ومباشرًا أكثر ولكنها قد تؤدي إلى فقدان البيانات مما يحد من فائدة البيانات لبعض الأغراض.
بعد تطبيق أي من هاتين الطريقتين، يمكنك اعتبار البيانات غير محددة ولم تعد خاضعة لقاعدة خصوصية HIPAA. ومع ذلك، من المهم أن نفهم أن إزالة الهوية تأتي مع المقايضات. فهو يؤدي إلى فقدان المعلومات مما قد يقلل من فائدة البيانات في سياقات محددة.
يعتمد الاختيار بين هذه الطرق على الاحتياجات المحددة لمؤسستك، والخبرة المتاحة، والاستخدام المقصود للبيانات غير المحددة الهوية.
ما أهمية إلغاء تحديد الهوية؟
يعد إلغاء تحديد الهوية أمرًا بالغ الأهمية لعدة أسباب، حيث يمكنه الموازنة بين الحاجة إلى الخصوصية وفائدة البيانات. ألقِ نظرة على السبب:
- حماية الخصوصية: يحمي خصوصية الأفراد عن طريق إزالة أو إخفاء المعرفات الشخصية. بهذه الطريقة، تظل المعلومات الشخصية سرية.
- الامتثال للوائح: يساعد إلغاء تحديد الهوية المؤسسات على الامتثال لقوانين ولوائح الخصوصية مثل HIPAA في الولايات المتحدة، واللائحة العامة لحماية البيانات في أوروبا، وغيرها في جميع أنحاء العالم. تفرض هذه اللوائح حماية البيانات الشخصية، ويعد إلغاء تحديد الهوية استراتيجية رئيسية لتلبية هذه المتطلبات.
- تمكين تحليل البيانات: من خلال إخفاء هوية البيانات، يمكن للمؤسسات تحليل المعلومات ومشاركتها دون المساس بالخصوصية الفردية. وهذا مهم بشكل خاص في قطاعات مثل الرعاية الصحية، حيث يمكن أن يؤدي تحليل بيانات المرضى إلى تحقيق اختراقات في علاج الأمراض وفهمها.
- يعزز الابتكار: يمكن استخدام البيانات غير المحددة في البحث والتطوير. فهو يسمح بالابتكار دون المخاطرة بالخصوصية الشخصية. على سبيل المثال، يمكن للباحثين استخدام السجلات الصحية غير المحددة لدراسة أنماط المرض وتطوير علاجات جديدة.
- خدمات إدارة المخاطر: أنه يقلل من المخاطر المرتبطة بانتهاكات البيانات. إذا تم إلغاء تحديد البيانات، فمن غير المرجح أن تلحق المعلومات المكشوفة الضرر بالأفراد. فهو يقلل من الآثار الأخلاقية والمالية لخرق البيانات.
- ثقة الجمهور: يساعد إلغاء تحديد البيانات بشكل صحيح في الحفاظ على ثقة الجمهور في كيفية تعامل المؤسسات مع المعلومات الشخصية. وهذه الثقة أمر بالغ الأهمية لجمع البيانات اللازمة للبحث والتحليل.
- التعاون العالمي: يمكنك بسهولة مشاركة البيانات غير محددة الهوية عبر الحدود بسهولة أكبر للتعاون البحثي العالمي. وهذا مهم بشكل خاص في مجالات مثل الصحة العالمية، حيث يمكن لتبادل البيانات أن يسرع الاستجابة لأزمات الصحة العامة.
إلغاء تحديد هوية البيانات مقابل التعقيم وإخفاء الهوية والترميز
تعد عمليات التعقيم وإخفاء الهوية والترميز من تقنيات خصوصية البيانات المختلفة التي يمكنك استخدامها بصرف النظر عن إلغاء تحديد هوية البيانات. لمساعدتك على فهم الفروق بين إلغاء تعريف البيانات وتقنيات خصوصية البيانات الأخرى، دعنا نستكشف تعقيم البيانات وإخفاء الهوية والترميز:
| تقنية | الوصف | استخدم حالات |
| التعقيم | يتضمن اكتشاف البيانات الشخصية أو الحساسة أو تصحيحها أو إزالتها لمنع التعرف غير المصرح به. يُستخدم غالبًا لحذف البيانات أو نقلها، كما هو الحال عند إعادة تدوير معدات الشركة. | حذف البيانات أو نقلها |
| إخفاء الهوية | إزالة البيانات الحساسة أو تغييرها بقيم واقعية ومزيفة. تضمن هذه العملية عدم إمكانية فك تشفير مجموعة البيانات أو إجراء هندسة عكسية لها. ويستخدم خلط الكلمات أو التشفير. يستهدف المعرفات المباشرة للحفاظ على سهولة استخدام البيانات وواقعيتها. | حماية المعرفات المباشرة |
| Tokenization | يستبدل المعلومات الشخصية برموز عشوائية، والتي قد يتم إنشاؤها بواسطة وظائف أحادية الاتجاه مثل التجزئة. على الرغم من أن الرموز المميزة مرتبطة بالبيانات الأصلية في مخزن رمزي آمن، إلا أنها تفتقر إلى علاقة رياضية مباشرة. إنه يجعل الهندسة العكسية مستحيلة دون الوصول إلى القبو. | التعامل الآمن مع البيانات مع إمكانية الرجوع عنها |
تعمل كل من هذه المنهجيات على تعزيز خصوصية البيانات في سياقات مختلفة.
- يقوم التعقيم بإعداد البيانات للحذف أو النقل الآمن بحيث لا يتم ترك أي معلومات حساسة.
- يؤدي إخفاء الهوية إلى تغيير البيانات بشكل دائم لمنع تحديد هوية الأفراد. وهذا يجعلها مناسبة للمشاركة العامة أو التحليل عندما تكون الخصوصية موضع اهتمام.
- يوفر الرمز المميز التوازن. يحمي البيانات أثناء المعاملات أو التخزين، مع إمكانية الوصول إلى المعلومات الأصلية في ظل ظروف آمنة.
فوائد وعيوب البيانات غير المحددة
لدينا إلغاء تحديد هوية البيانات بسبب الفوائد التي توفرها. لذلك، دعونا نتحدث عن فوائد استخدام البيانات غير محددة الهوية:
فوائد البيانات غير محددة الهوية
يحمي السرية
تعمل البيانات التي تم إلغاء تحديد هويتها على حماية الخصوصية الفردية عن طريق إزالة المعرفات الشخصية. وهذا يضمن أن تظل المعلومات الشخصية خاصة، حتى عند استخدامها للبحث.
يدعم أبحاث الرعاية الصحية
فهو يسمح للباحثين بالوصول إلى معلومات المريض القيمة دون المساس بالخصوصية. وهذا يدعم التقدم في مجال الرعاية الصحية ويحسن رعاية المرضى.
يعزز مشاركة البيانات
يمكن للمنظمات مشاركة البيانات التي تم تحديد هويتها. فهو يكسر الصوامع ويعزز التعاون. تعد هذه المشاركة أمرًا ضروريًا لتطوير حلول أفضل للرعاية الصحية.
يسهل تنبيهات الصحة العامة
يمكن للباحثين إصدار تحذيرات تتعلق بالصحة العامة بناءً على بيانات غير محددة الهوية. يفعلون ذلك دون الكشف عن المعلومات الصحية المحمية، وبالتالي الحفاظ على الخصوصية.
يقود التقدم الطبي
يتيح إلغاء تحديد الهوية استخدام البيانات للبحث الذي يؤدي إلى تحسين الرعاية الصحية. وهو يدعم شراكات الابتكار وتطوير علاجات طبية جديدة.
عيوب البيانات التي تم تحديد هويتها
في حين أن إلغاء تحديد البيانات يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بمشاركة المعلومات للبحث والتطوير، إلا أن الأمر لا يخلو من التحديات.
إمكانية إعادة تحديد الهوية
وعلى الرغم من إلغاء تحديد الهوية، لا تزال مخاطر إعادة تحديد هوية المرضى قائمة. يمكن لتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والأجهزة المتصلة أن تكشف عن هويات المرضى.
تحديات الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا
يمكن للذكاء الاصطناعي إعادة تحديد هوية الأفراد من البيانات التي تم إلغاء تحديد هويتها. إنه يتحدى إجراءات حماية الخصوصية الحالية. وهذا يتطلب إعادة النظر في تدابير الخصوصية في عصر التعلم الآلي.
علاقات البيانات المعقدة
يجب أن تأخذ بروتوكولات إزالة الهوية في الاعتبار علاقات مجموعة البيانات المعقدة. قد تسمح مجموعات معينة من البيانات بإعادة تحديد هوية الأفراد.
تدابير حماية الخصوصية
هناك حاجة إلى تقنيات متقدمة لتعزيز الخصوصية لضمان عدم تحديد هوية البيانات. يتضمن ذلك PETs الخوارزمية والمعمارية والتعزيزية، مما يضيف تعقيدًا إلى عملية إزالة الهوية.
يجب عليك معالجة هذه العيوب والاستفادة من الفوائد لمشاركة بيانات المرضى بشكل مسؤول. بهذه الطريقة، يمكنك المساهمة في التقدم الطبي مع ضمان خصوصية المريض والامتثال للوائح.
الفرق بين إخفاء البيانات وإلغاء تحديد البيانات
يهدف إخفاء البيانات وإلغاء تحديد الهوية إلى حماية المعلومات الحساسة ولكنها تختلف في الطريقة والغرض. فيما يلي نظرة عامة على إخفاء البيانات:
يعد إخفاء البيانات أسلوبًا لحماية المعلومات الحساسة في البيئات غير الإنتاجية. تقوم هذه الطريقة باستبدال أو إخفاء البيانات الأصلية ببيانات مزيفة أو مشوشة ولكنها لا تزال مشابهة من الناحية الهيكلية للبيانات الأصلية.
على سبيل المثال، قد يتم إخفاء رقم الضمان الاجتماعي مثل "123-45-6789" كـ "XXX-XX-6789". والفكرة هي حماية خصوصية صاحب البيانات مع السماح باستخدام البيانات لأغراض الاختبار أو التحليل.
والآن دعونا نتحدث عن الفرق بين هاتين التقنيتين:
| المعايير | إخفاء البيانات | إلغاء تعريف البيانات |
| الهدف الرئيسي | يحجب البيانات الحساسة، ويستبدلها ببيانات وهمية | يزيل جميع المعلومات القابلة للتعريف، ويحول البيانات القابلة للتعريف بشكل غير مباشر |
| مجالات التطبيق | يشيع استخدامها في التمويل وبعض سياقات الرعاية الصحية | تستخدم على نطاق واسع في مجال الرعاية الصحية للبحث والتحليلات |
| تحديد السمات | الأقنعة تحدد السمات بشكل مباشر | يزيل كلاً من المعرفات المباشرة وغير المباشرة |
| مستوى الخصوصية | لا توفر عدم الكشف عن هويته كاملة | يهدف إلى إخفاء الهوية بالكامل، ولا يمكن إعادة التعرف عليها حتى مع البيانات الأخرى |
| شرط الموافقة | قد يتطلب موافقة المريض الفردية | عادةً لا يتطلب الأمر موافقة المريض بعد إزالة الهوية |
| الامتثال | ليست مصممة خصيصًا للامتثال التنظيمي | غالبًا ما يكون مطلوبًا للامتثال للوائح مثل HIPAA وGDPR |
| استخدم حالات | اختبار البرمجيات بنطاق محدود، والأبحاث مع عدم فقدان أي بيانات، حيث يكون من السهل الحصول على الموافقة | مشاركة السجلات الصحية الإلكترونية، واختبار البرامج على نطاق أوسع، والامتثال للوائح، وأي موقف يتطلب إخفاء الهوية بشكل كبير |
إذا كنت تبحث عن مستوى قوي من عدم الكشف عن هويتك ولا مانع من تحويل البيانات للاستخدام على نطاق أوسع، فإن إلغاء تعريف البيانات هو الخيار الأكثر ملاءمة. يعد إخفاء البيانات أسلوبًا قابلاً للتطبيق للمهام التي تتطلب تدابير خصوصية أقل صرامة وحيث يلزم الحفاظ على بنية البيانات الأصلية.
إزالة الهوية في التصوير الطبي
تقوم عملية إزالة الهوية بإزالة العلامات التي يمكن التعرف عليها من المعلومات الصحية لحماية خصوصية المريض مع السماح باستخدام هذه البيانات في أنشطة بحثية مختلفة. يتضمن ذلك دراسات حول فعالية العلاجات وتقييم سياسات الرعاية الصحية والأبحاث في علوم الحياة والمزيد.
تشتمل المعرفات المباشرة، والتي يشار إليها أيضًا باسم المعلومات الصحية المحمية (PHI)، على مجموعة من التفاصيل مثل اسم المريض وعنوانه وسجلاته الطبية وأي معلومات تكشف عن الحالة الصحية للفرد أو خدمات الرعاية الصحية المتلقاة أو المعلومات المالية المتعلقة الرعاية الصحية الخاصة بهم. وهذا يعني أن المستندات مثل السجلات الطبية وفواتير المستشفيات ونتائج الاختبارات المعملية تقع جميعها ضمن فئة المعلومات الصحية المحمية (PHI).
يُظهر التكامل المتزايد لتكنولوجيا المعلومات الصحية قدرتها على دعم الأبحاث المهمة من خلال دمج مجموعات البيانات الشاملة والمعقدة من مصادر مختلفة.
نظرًا لأن المجموعات الكبيرة من البيانات الصحية يمكنها تطوير الأبحاث السريرية وتوفير قيمة للمجتمع الطبي، فإن قاعدة خصوصية HIPAA تسمح للكيانات التي تغطيها أو شركائها التجاريين بإلغاء تعريف البيانات وفقًا لإرشادات ومعايير معينة.
لمعرفة المزيد - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
