ในยุคของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล องค์กรด้านการดูแลสุขภาพกำลังเปลี่ยนการดำเนินงานไปสู่แพลตฟอร์มดิจิทัลอย่างรวดเร็ว แม้ว่าสิ่งนี้จะนำมาซึ่งประสิทธิภาพและความคล่องตัวของกระบวนการ แต่ก็ยังทำให้เกิดข้อกังวลที่สำคัญเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลผู้ป่วยที่มีความละเอียดอ่อนอีกด้วย
วิธีการปกป้องข้อมูลแบบเดิมๆ นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป เนื่องจากพื้นที่เก็บข้อมูลดิจิทัลเหล่านี้เต็มไปด้วยข้อมูลที่เป็นความลับ จึงจำเป็นต้องมีโซลูชันที่มีประสิทธิภาพ นี่คือจุดที่การลบการระบุตัวตนของข้อมูลมีบทบาทสำคัญ เทคนิคที่เกิดขึ้นใหม่นี้เป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยไม่ขัดขวางศักยภาพในการวิเคราะห์และการวิจัยข้อมูล
ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงรายละเอียดเกี่ยวกับการลบการระบุตัวตนของข้อมูล เราจะสำรวจว่าทำไมมันถึงเป็นเกราะกำบังที่ช่วยปกป้องข้อมูลสำคัญ
การลบข้อมูลระบุตัวตนคืออะไร?
การลบข้อมูลระบุตัวตน เป็นเทคนิคในการลบหรือเปลี่ยนแปลงข้อมูลส่วนบุคคลออกจากชุดข้อมูล ทำให้ยากต่อการเชื่อมโยงข้อมูลกลับไปยังบุคคลใดบุคคลหนึ่งโดยเฉพาะ เป้าหมายคือการปกป้องความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล ในขณะเดียวกันข้อมูลก็ยังคงมีประโยชน์สำหรับการวิจัยหรือการวิเคราะห์
ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลอาจยกเลิกการระบุประวัติผู้ป่วยก่อนที่จะใช้ข้อมูลเพื่อการวิจัยทางการแพทย์ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยในขณะที่ยังคงให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า
กรณีการใช้งานบางส่วนของการลบการระบุตัวตนของข้อมูล ได้แก่:
- การวิจัยทางคลินิก: ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนช่วยให้สามารถศึกษาผลลัพธ์ของผู้ป่วย ประสิทธิภาพของยา และระเบียบวิธีในการรักษาอย่างมีจริยธรรมและปลอดภัย โดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย
- การวิเคราะห์ด้านสาธารณสุข: สามารถรวบรวมบันทึกผู้ป่วยที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มสุขภาพ ติดตามการระบาดของโรค และกำหนดนโยบายด้านสาธารณสุข
- บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs): การไม่ระบุตัวตนช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยเมื่อมีการแบ่งปัน EHR เพื่อการวิจัยหรือการประเมินคุณภาพ ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบเช่น HIPAA ในขณะที่ยังคงรักษาประโยชน์ของข้อมูลไว้
- การแชร์ข้อมูล: อำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลการดูแลสุขภาพระหว่างโรงพยาบาล สถาบันวิจัย และหน่วยงานของรัฐ ทำให้สามารถวิจัยร่วมกันและกำหนดนโยบายได้
- โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง: ใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อฝึกอัลกอริธึมสำหรับการวิเคราะห์การดูแลสุขภาพเชิงคาดการณ์ ซึ่งนำไปสู่การวินิจฉัยและการรักษาที่ดีขึ้น
- การตลาดด้านการดูแลสุขภาพ: ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถวิเคราะห์การใช้บริการและความพึงพอใจของผู้ป่วย สิ่งนี้ช่วยในกลยุทธ์ทางการตลาดโดยไม่เสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย
- การประเมินความเสี่ยง: ช่วยให้บริษัทประกันภัยสามารถประเมินปัจจัยเสี่ยงและราคากรมธรรม์โดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องระบุตัวตน
การลบการระบุตัวตนข้อมูลทำงานอย่างไร?
การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการไม่ระบุตัวตนเริ่มต้นโดยการแยกความแตกต่างระหว่างตัวระบุสองประเภท: โดยตรง และ ทางอ้อม.
- ตัวระบุโดยตรง เช่น ชื่อ ที่อยู่อีเมล และหมายเลขประกันสังคม สามารถชี้ไปที่ตัวบุคคลได้อย่างชัดเจน
- ตัวระบุทางอ้อม รวมถึงข้อมูลประชากรหรือเศรษฐกิจสังคม อาจระบุตัวบุคคลได้เมื่อนำมารวมกัน แต่มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์
คุณต้องเข้าใจว่าตัวระบุใดที่คุณต้องการยกเลิกการระบุตัวตน วิธีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทของตัวระบุ คุณมีหลายวิธีในการไม่ระบุตัวตนข้อมูล ซึ่งแต่ละวิธีเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน:
- ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่าง: วิเคราะห์รูปแบบข้อมูลโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้
- นามแฝง: แทนที่ตัวระบุด้วยรหัสหรือรหัสชั่วคราวที่ไม่ซ้ำใคร
- K-นิรนาม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลมีบุคคล "K" เป็นอย่างน้อยที่ใช้ชุดค่าตัวระบุเสมือนเดียวกัน
- การละเลย: ลบชื่อและตัวระบุโดยตรงอื่นๆ ออกจากชุดข้อมูล
- redaction: ลบหรือปกปิดตัวระบุในบันทึกข้อมูลทั้งหมด รวมถึงรูปภาพหรือเสียง โดยใช้เทคนิคเช่น pixelation
- ลักษณะทั่วไป: แทนที่ข้อมูลที่แม่นยำด้วยหมวดหมู่ที่กว้างขึ้น เช่น การเปลี่ยนวันเกิดที่แน่นอนเป็นเพียงเดือนและปี
- การปราบปราม: ลบหรือแทนที่จุดข้อมูลเฉพาะด้วยข้อมูลทั่วไป
- hashing: เข้ารหัสตัวระบุที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ ขจัดความเป็นไปได้ในการถอดรหัส
- แลกเปลี่ยน: แลกเปลี่ยนจุดข้อมูลระหว่างบุคคล เช่น การสลับเงินเดือน เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลโดยรวม
- การรวมตัวแบบไมโคร: จัดกลุ่มค่าตัวเลขที่คล้ายกันและแทนด้วยค่าเฉลี่ยของกลุ่ม
- การเพิ่มเสียงรบกวน: แนะนำข้อมูลใหม่โดยมีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์และความแปรปรวนเชิงบวกจากข้อมูลต้นฉบับ
เทคนิคเหล่านี้เสนอวิธีการปกป้องความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคลในขณะที่ยังคงรักษาประโยชน์ของข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ การเลือกวิธีการขึ้นอยู่กับความสมดุลระหว่างยูทิลิตี้ข้อมูลและข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว
วิธีการลบการระบุตัวตนของข้อมูล
การลบการระบุตัวตนของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการดูแลสุขภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปฏิบัติตามกฎระเบียบเช่น กฎความเป็นส่วนตัว HIPAAAA. กฎนี้ใช้วิธีการหลักสองวิธีในการระบุข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) ได้แก่ การพิจารณาโดยผู้เชี่ยวชาญและการให้ความคุ้มครอง
การตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ
วิธีการกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญจะขึ้นอยู่กับหลักการทางสถิติและวิทยาศาสตร์ บุคคลที่มีคุณสมบัติซึ่งมีความรู้และประสบการณ์เพียงพอจะใช้หลักการเหล่านี้เพื่อประเมินความเสี่ยงของการระบุตัวตนซ้ำ
การตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญช่วยให้แน่ใจว่ามีความเสี่ยงต่ำมากที่บางคนสามารถใช้ข้อมูลเพื่อระบุตัวบุคคล เพียงอย่างเดียวหรือรวมกับข้อมูลอื่นๆ ที่มีอยู่ ผู้เชี่ยวชาญนี้จะต้องจัดทำเอกสารวิธีการและผลลัพธ์ด้วย สนับสนุนข้อสรุปว่ามีความเสี่ยงน้อยที่สุดในการระบุตัวตนซ้ำ วิธีการนี้ให้ความยืดหยุ่นแต่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในการตรวจสอบกระบวนการลบการระบุตัวตน
วิธีเซฟฮาร์เบอร์
วิธีการให้ความคุ้มครองจะมีรายการตรวจสอบตัวระบุเฉพาะ 18 ตัวที่จะลบออกจากข้อมูล รายการที่ครอบคลุมนี้ครอบคลุมชื่อ ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ที่มีขนาดเล็กกว่ารัฐ องค์ประกอบของวันที่ที่เกี่ยวข้องกับบุคคล และหมายเลขประเภทต่างๆ เช่น โทรศัพท์ โทรสาร ประกันสังคม และหมายเลขเวชระเบียน ตัวระบุอื่นๆ เช่น ที่อยู่อีเมล ที่อยู่ IP และรูปถ่ายเต็มหน้าก็อยู่ในรายการเช่นกัน
วิธีการนี้นำเสนอแนวทางที่เป็นมาตรฐานและตรงไปตรงมามากกว่า แต่อาจส่งผลให้ข้อมูลสูญหายซึ่งจำกัดประโยชน์ของข้อมูลสำหรับวัตถุประสงค์บางประการ
หลังจากใช้วิธีใดวิธีหนึ่งเหล่านี้ คุณจะถือว่าข้อมูลถูกลบการระบุตัวตนและไม่อยู่ภายใต้กฎความเป็นส่วนตัวของ HIPAA อีกต่อไป อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าการลบการระบุตัวตนมาพร้อมกับข้อเสียเปรียบ ส่งผลให้ข้อมูลสูญหายซึ่งอาจลดประโยชน์ใช้สอยของข้อมูลในบริบทเฉพาะ
การเลือกระหว่างวิธีการเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะขององค์กร ความเชี่ยวชาญที่มีอยู่ และวัตถุประสงค์ในการใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน
เหตุใดการลบการระบุตัวตนจึงมีความสำคัญ?
การลบการระบุตัวตนเป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ โดยสามารถปรับสมดุลระหว่างความต้องการความเป็นส่วนตัวกับประโยชน์ของข้อมูลได้ มาดูว่าทำไม:
- คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล: ปกป้องความเป็นส่วนตัวของบุคคลโดยการลบหรือปิดบังตัวระบุส่วนบุคคล ด้วยวิธีนี้ข้อมูลส่วนบุคคลจึงยังคงเป็นความลับ
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: การลบการระบุตัวตนช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว เช่น HIPAA ในสหรัฐอเมริกา GDPR ในยุโรป และอื่นๆ ทั่วโลก กฎระเบียบเหล่านี้กำหนดให้มีการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล และการลบการระบุตัวตนเป็นกลยุทธ์สำคัญในการตอบสนองข้อกำหนดเหล่านี้
- เปิดใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูล: ด้วยการไม่เปิดเผยข้อมูล องค์กรสามารถวิเคราะห์และแบ่งปันข้อมูลได้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยสามารถนำไปสู่ความก้าวหน้าในการรักษาและความเข้าใจเกี่ยวกับโรคต่างๆ
- ส่งเสริมนวัตกรรม: ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนสามารถนำมาใช้ในการวิจัยและพัฒนาได้ ช่วยให้เกิดนวัตกรรมโดยไม่ต้องเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัว ตัวอย่างเช่น นักวิจัยสามารถใช้บันทึกสุขภาพที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อศึกษารูปแบบโรคและพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ๆ
- การบริหารความเสี่ยง: ช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการละเมิดข้อมูล หากข้อมูลไม่ได้รับการระบุตัวตน ข้อมูลที่เปิดเผยมีแนวโน้มที่จะเป็นอันตรายต่อบุคคลน้อยลง จะช่วยลดผลกระทบด้านจริยธรรมและการเงินจากการละเมิดข้อมูล
- ความน่าเชื่อถือสาธารณะ: ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนอย่างเหมาะสมจะช่วยรักษาความไว้วางใจของสาธารณชนต่อวิธีที่องค์กรจัดการกับข้อมูลส่วนบุคคล ความไว้วางใจนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิจัยและการวิเคราะห์
- ความร่วมมือระดับโลก: คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนข้ามพรมแดนได้ง่ายขึ้นสำหรับความร่วมมือด้านการวิจัยระดับโลก สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น สุขภาพทั่วโลก ซึ่งการแบ่งปันข้อมูลสามารถเร่งการตอบสนองต่อวิกฤตด้านสาธารณสุขได้
การลบการระบุตัวตนเทียบกับการทำให้สะอาด การทำให้ไม่ระบุชื่อ และการทำให้เป็นโทเค็น
การฆ่าเชื้อ การทำให้ไม่เปิดเผยตัวตน และโทเค็นเป็นเทคนิคความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งคุณสามารถใช้นอกเหนือจากการลบการระบุตัวตนของข้อมูล เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างระหว่างการลบการระบุตัวตนของข้อมูลและเทคนิคความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอื่นๆ เรามาสำรวจการทำความสะอาดข้อมูล การลบข้อมูลระบุตัวตน และการทำให้เป็นโทเค็นกันดีกว่า:
| เทคนิค | รายละเอียด | ใช้กรณี |
| การรักษาสุขอนามัย | เกี่ยวข้องกับการตรวจหา แก้ไข หรือลบข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเพื่อป้องกันการระบุตัวตนโดยไม่ได้รับอนุญาต มักใช้สำหรับการลบหรือถ่ายโอนข้อมูล เช่น เมื่อรีไซเคิลอุปกรณ์ของบริษัท | การลบหรือถ่ายโอนข้อมูล |
| ไม่ระบุชื่อ | ลบหรือเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยค่าที่เป็นจริงและเป็นเท็จ กระบวนการนี้ช่วยให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลไม่สามารถถอดรหัสหรือวิศวกรรมย้อนกลับได้ มันใช้การสับคำหรือการเข้ารหัส กำหนดเป้าหมายตัวระบุโดยตรงเพื่อรักษาการใช้งานข้อมูลและความสมจริง | การปกป้องตัวระบุโดยตรง |
| tokenization | แทนที่ข้อมูลส่วนบุคคลด้วยโทเค็นแบบสุ่ม ซึ่งอาจสร้างขึ้นโดยฟังก์ชันทางเดียว เช่น แฮช แม้ว่าโทเค็นจะเชื่อมโยงกับข้อมูลต้นฉบับในห้องนิรภัยโทเค็นที่ปลอดภัย แต่ก็ขาดความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์โดยตรง ทำให้วิศวกรรมย้อนกลับเป็นไปไม่ได้หากไม่มีการเข้าถึงห้องนิรภัย | การจัดการข้อมูลที่ปลอดภัยด้วยศักยภาพในการพลิกกลับได้ |
วิธีการเหล่านี้แต่ละวิธีมีไว้เพื่อปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในบริบทที่แตกต่างกัน
- การฆ่าเชื้อจะเตรียมข้อมูลสำหรับการลบหรือถ่ายโอนอย่างปลอดภัย เพื่อไม่ให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนถูกทิ้งไว้เบื้องหลัง
- การไม่เปิดเผยตัวตนจะเปลี่ยนแปลงข้อมูลอย่างถาวรเพื่อป้องกันการระบุตัวบุคคล ทำให้เหมาะสำหรับการแชร์หรือวิเคราะห์ในที่สาธารณะโดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว
- Tokenization มอบความสมดุล ปกป้องข้อมูลระหว่างการทำธุรกรรมหรือการจัดเก็บ โดยสามารถเข้าถึงข้อมูลต้นฉบับภายใต้เงื่อนไขที่ปลอดภัย
ประโยชน์และข้อเสียของข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน
เรามีการลบข้อมูลระบุตัวตนเนื่องจากคุณประโยชน์ที่ได้รับ เรามาพูดถึงประโยชน์ของการใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนกันดีกว่า:
ประโยชน์ของข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน
ปกป้องการรักษาความลับ
ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจะปกป้องความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคลโดยการลบตัวระบุส่วนบุคคลออก เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลส่วนบุคคลยังคงเป็นส่วนตัว แม้ว่าจะนำไปใช้ในการวิจัยก็ตาม
รองรับการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพ
ช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยอันมีค่าได้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัว สิ่งนี้สนับสนุนความก้าวหน้าในการดูแลสุขภาพและปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย
ปรับปรุงการแบ่งปันข้อมูล
องค์กรสามารถแบ่งปันข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนได้ มันทำลายไซโลและส่งเสริมการทำงานร่วมกัน การแบ่งปันนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาโซลูชั่นด้านการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น
อำนวยความสะดวกในการแจ้งเตือนด้านสาธารณสุข
นักวิจัยสามารถออกคำเตือนด้านสาธารณสุขตามข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนได้ พวกเขาทำเช่นนี้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลด้านสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง จึงรักษาความเป็นส่วนตัว
ขับเคลื่อนความก้าวหน้าทางการแพทย์
การไม่ระบุตัวตนทำให้สามารถใช้ข้อมูลเพื่อการวิจัยที่นำไปสู่การปรับปรุงด้านการดูแลสุขภาพได้ สนับสนุนความร่วมมือด้านนวัตกรรมและการพัฒนาวิธีการรักษาทางการแพทย์ใหม่ๆ
ข้อเสียของข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน
แม้ว่าข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจะทำให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถแบ่งปันข้อมูลเพื่อการวิจัยและพัฒนาได้ แต่ก็ไม่ได้ปราศจากความท้าทาย
ศักยภาพในการระบุตัวตนอีกครั้ง
แม้ว่าการระบุตัวตนจะไม่ได้ระบุตัวตน แต่ความเสี่ยงในการระบุตัวผู้ป่วยอีกครั้งยังคงอยู่ เทคโนโลยี เช่น AI และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออาจเปิดเผยตัวตนของผู้ป่วยได้
ความท้าทายกับ AI และเทคโนโลยี
AI สามารถระบุตัวบุคคลอีกครั้งจากข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน มันท้าทายการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่มีอยู่ สิ่งนี้จำเป็นต้องมีการพิจารณามาตรการความเป็นส่วนตัวใหม่ในยุคของการเรียนรู้ของเครื่อง
ความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน
โปรโตคอลการลบการระบุตัวตนต้องคำนึงถึงความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลที่ซับซ้อน การรวมข้อมูลบางอย่างอาจทำให้สามารถระบุตัวตนของบุคคลได้อีกครั้ง
มาตรการคุ้มครองความเป็นส่วนตัว
จำเป็นต้องมีเทคโนโลยีเพิ่มความเป็นส่วนตัวขั้นสูงเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลยังคงไม่ระบุตัวตน ซึ่งรวมถึงอัลกอริธึม สถาปัตยกรรม และ PET เสริม ซึ่งเพิ่มความซับซ้อนให้กับกระบวนการลบการระบุตัวตน
คุณต้องจัดการกับข้อบกพร่องเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากผลประโยชน์ในการแบ่งปันข้อมูลผู้ป่วยอย่างมีความรับผิดชอบ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถมีส่วนร่วมในความก้าวหน้าทางการแพทย์ ในขณะเดียวกันก็รับประกันความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ความแตกต่างระหว่างการมาสก์ข้อมูลและการลบการระบุตัวตนของข้อมูล
การปกปิดข้อมูลและการลบการระบุตัวตนมีจุดมุ่งหมายเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน แต่มีวิธีการและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ภาพรวมของการมาสก์ข้อมูลมีดังนี้
การมาสก์ข้อมูลเป็นเทคนิคในการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในสภาพแวดล้อมที่ไม่ใช่การใช้งานจริง วิธีนี้จะแทนที่หรือซ่อนข้อมูลต้นฉบับด้วยข้อมูลปลอมหรือสัญญาณรบกวน แต่ยังคงมีโครงสร้างคล้ายกับข้อมูลต้นฉบับ
ตัวอย่างเช่น หมายเลขประกันสังคม เช่น “123-45-6789” อาจถูกปกปิดเป็น “XXX-XX-6789” แนวคิดคือการปกป้องความเป็นส่วนตัวของเจ้าของข้อมูลในขณะเดียวกันก็อนุญาตให้ใช้ข้อมูลเพื่อการทดสอบหรือการวิเคราะห์
ตอนนี้ เรามาพูดถึงความแตกต่างระหว่างเทคนิคทั้งสองนี้กัน:
| เกณฑ์ | การกำบังข้อมูล | การลบข้อมูลระบุตัวตน |
| วัตถุประสงค์หลัก | ปิดบังข้อมูลที่ละเอียดอ่อน แทนที่ด้วยข้อมูลสมมติ | ลบข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ทั้งหมด แปลงข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนทางอ้อมได้ |
| แอพลิเคชันฟิลด์ | มักใช้ในด้านการเงินและบริบทด้านการดูแลสุขภาพบางอย่าง | ใช้กันอย่างแพร่หลายในการดูแลสุขภาพเพื่อการวิจัยและการวิเคราะห์ |
| การระบุคุณสมบัติ | มาสก์ระบุคุณลักษณะได้โดยตรงที่สุด | ลบตัวระบุทั้งทางตรงและทางอ้อม |
| ระดับความเป็นส่วนตัว | ไม่ได้ให้ข้อมูลเปิดเผยตัวตนโดยสมบูรณ์ | มุ่งเป้าไปที่การทำให้ไม่เปิดเผยตัวตนโดยสมบูรณ์ ไม่สามารถระบุตัวตนซ้ำได้แม้จะใช้ข้อมูลอื่นก็ตาม |
| ข้อกำหนดในการยินยอม | อาจต้องได้รับความยินยอมจากผู้ป่วยเป็นรายบุคคล | โดยปกติแล้วไม่จำเป็นต้องได้รับความยินยอมจากผู้ป่วยหลังจากการยกเลิกการระบุตัวตน |
| ตามมาตรฐาน | ไม่ได้ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ | มักจำเป็นสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น HIPAA และ GDPR |
| ใช้กรณี | การทดสอบซอฟต์แวร์ในขอบเขตที่จำกัด การวิจัยที่มีข้อมูลสูญหายเป็นศูนย์ โดยได้รับความยินยอมได้ง่าย | การแบ่งปันบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ การทดสอบซอฟต์แวร์ที่กว้างขึ้น การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และสถานการณ์ใดๆ ที่ต้องมีการปกปิดตัวตนในระดับสูง |
หากคุณกำลังมองหาการปกปิดตัวตนในระดับที่แข็งแกร่ง และยินดีกับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพื่อการใช้งานในวงกว้าง การลบการระบุตัวตนของข้อมูลถือเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมกว่า การมาสก์ข้อมูลเป็นแนวทางที่ใช้ได้สำหรับงานที่ต้องการมาตรการความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดน้อยกว่า และในกรณีที่จำเป็นต้องรักษาโครงสร้างข้อมูลดั้งเดิม
การไม่ระบุตัวตนในการถ่ายภาพทางการแพทย์
กระบวนการลบการระบุตัวตนจะลบเครื่องหมายที่สามารถระบุตัวตนออกจากข้อมูลด้านสุขภาพเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยในขณะเดียวกันก็อนุญาตให้ใช้ข้อมูลนี้สำหรับกิจกรรมการวิจัยต่างๆ ซึ่งรวมถึงการศึกษาเกี่ยวกับประสิทธิผลของการรักษา การประเมินนโยบายการดูแลสุขภาพ การวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ และอื่นๆ
ตัวระบุโดยตรงหรือที่เรียกว่าข้อมูลด้านสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) ครอบคลุมรายละเอียดต่างๆ เช่น ชื่อของผู้ป่วย ที่อยู่ เวชระเบียน และข้อมูลใด ๆ ที่เปิดเผยสถานะสุขภาพของแต่ละบุคคล บริการด้านการดูแลสุขภาพที่ได้รับ หรือข้อมูลทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับ การดูแลสุขภาพของพวกเขา ซึ่งหมายความว่าเอกสารต่างๆ เช่น เวชระเบียน ใบแจ้งหนี้ของโรงพยาบาล และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ ล้วนจัดอยู่ในหมวดหมู่ของ PHI
การบูรณาการที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีสารสนเทศด้านสุขภาพแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสนับสนุนการวิจัยที่สำคัญโดยการรวมชุดข้อมูลที่กว้างขวางและซับซ้อนจากแหล่งต่างๆ
เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลด้านสุขภาพจำนวนมากสามารถพัฒนาการวิจัยทางคลินิกและให้คุณค่าแก่ชุมชนทางการแพทย์ได้ กฎความเป็นส่วนตัวของ HIPAA จึงอนุญาตให้หน่วยงานที่ครอบคลุมโดยข้อมูลด้านสุขภาพหรือผู้ร่วมธุรกิจสามารถลบการระบุตัวตนของข้อมูลตามหลักเกณฑ์และเกณฑ์บางประการได้
หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
