Im Zeitalter der digitalen Transformation verlagern Gesundheitsorganisationen ihre Abläufe rasch auf digitale Plattformen. Dies bringt zwar Effizienz und optimierte Prozesse, wirft aber auch erhebliche Bedenken hinsichtlich der Sicherheit sensibler Patientendaten auf.
Herkömmliche Methoden des Datenschutzes reichen nicht mehr aus. Da sich diese digitalen Speicher mit vertraulichen Informationen füllen, sind robuste Lösungen erforderlich. Hier spielt die Anonymisierung von Daten eine große Rolle. Diese neue Technik ist eine entscheidende Strategie zum Schutz der Privatsphäre, ohne das Potenzial für Datenanalyse und -forschung einzuschränken.
In diesem Blog sprechen wir ausführlich über die Anonymisierung von Daten. Wir werden untersuchen, warum es möglicherweise der Schutzschild ist, der zum Schutz wichtiger Daten beiträgt.
Was ist Datenanonymisierung?
Datenanonymisierung ist eine Technik, die persönliche Informationen aus einem Datensatz entfernt oder ändert. Dies macht es schwierig, Daten bestimmten Personen zuzuordnen. Ziel ist der Schutz der Privatsphäre des Einzelnen. Gleichzeitig bleiben die Daten für Forschung oder Analyse nützlich.
Beispielsweise könnte ein Krankenhaus Patientenakten anonymisieren, bevor es die Daten für medizinische Forschung verwendet. Dies gewährleistet die Privatsphäre des Patienten und ermöglicht gleichzeitig wertvolle Einblicke.
Zu den Anwendungsfällen der Datende-Identifizierung gehören:
- Klinische Forschung: Anonymisierte Daten ermöglichen die ethische und sichere Untersuchung von Patientenergebnissen, Arzneimittelwirksamkeit und Behandlungsprotokollen, ohne die Privatsphäre des Patienten zu verletzen.
- Analyse der öffentlichen Gesundheit: Anonymisierte Patientenakten können aggregiert werden, um Gesundheitstrends zu analysieren, Krankheitsausbrüche zu überwachen und öffentliche Gesundheitsrichtlinien zu formulieren.
- Elektronische Patientenakten: Die Anonymisierung schützt die Privatsphäre der Patienten, wenn EHRs zu Forschungszwecken oder zur Qualitätsbewertung weitergegeben werden. Es stellt die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA sicher und behält gleichzeitig die Nützlichkeit der Daten bei.
- Datenübertragung: Erleichtert den Austausch von Gesundheitsdaten zwischen Krankenhäusern, Forschungseinrichtungen und Regierungsbehörden und ermöglicht so gemeinsame Forschung und Politikgestaltung.
- Modelle für maschinelles Lernen: Nutzt anonymisierte Daten, um Algorithmen für prädiktive Gesundheitsanalysen zu trainieren, was zu verbesserten Diagnosen und Behandlungen führt.
- Marketing im Gesundheitswesen: Ermöglicht Gesundheitsdienstleistern die Analyse der Servicenutzung und Patientenzufriedenheit. Dies unterstützt Marketingstrategien, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.
- Risk Assessment: Ermöglicht Versicherungsunternehmen die Bewertung von Risikofaktoren und Policenpreisen anhand großer Datensätze ohne individuelle Identifizierung.
Wie funktioniert die Deidentifizierung von Daten?
Das Verständnis der De-Identifizierung beginnt mit der Unterscheidung zwischen zwei Arten von Identifikatoren: Direkt und indirekte.
- Direkte Identifikatoren wie Namen, E-Mail-Adressen und Sozialversicherungsnummern können eindeutig auf eine Person verweisen.
- Indirekte Identifikatoren, einschließlich demografischer oder sozioökonomischer Informationen, können in Kombination möglicherweise jemanden identifizieren, sind jedoch für die Analyse wertvoll.
Sie müssen verstehen, welche Identifikatoren Sie de-identifizieren möchten. Der Ansatz zur Sicherung der Daten variiert je nach Identifikatortyp. Zur Anonymisierung von Daten stehen Ihnen mehrere Methoden zur Verfügung, die jeweils für unterschiedliche Szenarien geeignet sind:
- Differenzielle Privatsphäre: Analysiert Datenmuster, ohne identifizierbare Informationen preiszugeben.
- Pseudonymisierung: Ersetzt Bezeichner durch eindeutige, temporäre IDs oder Codes.
- K-Anonymität: Stellt sicher, dass der Datensatz mindestens „K“ Personen enthält, die denselben Satz von Quasi-Identifikatorwerten teilen.
- Unterlassung: Entfernt Namen und andere direkte Kennungen aus Datensätzen.
- Schwärzung: Löscht oder maskiert Kennungen in allen Datensätzen, einschließlich Bildern oder Audio, mithilfe von Techniken wie Pixelierung.
- Verallgemeinerung: Ersetzt präzise Daten durch umfassendere Kategorien, z. B. durch die Änderung des genauen Geburtsdatums in nur Monat und Jahr.
- Unterdrückung: Löscht oder ersetzt bestimmte Datenpunkte durch allgemeine Informationen.
- Hashing: Verschlüsselt Kennungen irreversibel und eliminiert so die Möglichkeit einer Entschlüsselung.
- Tauschen: Tauscht Datenpunkte zwischen Einzelpersonen aus, z. B. beim Austausch von Gehältern, um die allgemeine Datenintegrität aufrechtzuerhalten.
- Mikroaggregation: Gruppiert ähnliche numerische Werte und stellt sie mit dem Durchschnitt der Gruppe dar.
- Lärmzugabe: Führt neue Daten mit einem Mittelwert von Null und einer positiven Varianz gegenüber den Originaldaten ein.
Diese Techniken bieten Möglichkeiten, die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen und gleichzeitig die Nützlichkeit der Daten für die Analyse zu bewahren. Die Wahl der Methode hängt vom Gleichgewicht zwischen Datennutzen und Datenschutzanforderungen ab.
Methoden zur Deidentifizierung von Daten
Die Anonymisierung von Daten ist im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei der Einhaltung von Vorschriften wie der HIPAA-Datenschutzregel. Diese Regel verwendet zwei Hauptmethoden zur Anonymisierung geschützter Gesundheitsinformationen (PHI): Expertenbestimmung und Safe Harbor.
Expertenfeststellung
Die Expertenermittlungsmethode beruht auf statistischen und wissenschaftlichen Grundsätzen. Eine qualifizierte Person mit ausreichenden Kenntnissen und Erfahrungen wendet diese Grundsätze an, um das Risiko einer erneuten Identifizierung einzuschätzen.
Die Expertenermittlung stellt ein sehr geringes Risiko sicher, dass jemand die Informationen allein oder in Kombination mit anderen verfügbaren Daten zur Identifizierung von Personen verwenden könnte. Dieser Experte muss auch die Methodik und Ergebnisse dokumentieren. Dies stützt die Schlussfolgerung, dass das Risiko einer erneuten Identifizierung minimal ist. Dieser Ansatz ermöglicht Flexibilität, erfordert jedoch spezielles Fachwissen zur Validierung des Anonymisierungsprozesses.
Die Safe-Harbor-Methode
Die Safe-Harbor-Methode stellt eine Checkliste mit 18 spezifischen Identifikatoren bereit, die aus den Daten entfernt werden müssen. Diese umfassende Liste umfasst Namen, geografische Daten, die kleiner als ein Bundesstaat sind, Elemente von Daten, die sich auf Einzelpersonen beziehen, und verschiedene Arten von Nummern wie Telefon-, Fax-, Sozialversicherungs- und Krankenaktennummern. Andere Identifikatoren wie E-Mail-Adressen, IP-Adressen und Vollgesichtsfotos sind ebenfalls auf der Liste.
Diese Methode bietet einen einfacheren, standardisierten Ansatz, kann jedoch zu Datenverlusten führen, die den Nutzen der Daten für bestimmte Zwecke einschränken.
Nachdem Sie eine dieser Methoden angewendet haben, können Sie davon ausgehen, dass die Daten nicht mehr identifiziert werden und nicht mehr der Datenschutzrichtlinie der HIPAA unterliegen. Allerdings ist es wichtig zu verstehen, dass die De-Identifizierung mit Kompromissen verbunden ist. Dies führt zu Informationsverlusten, die den Nutzen der Daten in bestimmten Kontexten verringern könnten.
Die Wahl zwischen diesen Methoden hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation, dem verfügbaren Fachwissen und der beabsichtigten Verwendung der anonymisierten Daten ab.
Warum ist eine Anonymisierung wichtig?
Die Anonymisierung ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung. Sie kann das Bedürfnis nach Privatsphäre mit dem Nutzen von Daten in Einklang bringen. Schauen Sie sich an, warum:
- Privater Schutz: Es schützt die Privatsphäre des Einzelnen, indem persönliche Identifikatoren entfernt oder maskiert werden. Auf diese Weise bleiben persönliche Informationen vertraulich.
- Einhaltung der Vorschriften: Die Anonymisierung hilft Unternehmen dabei, Datenschutzgesetze und -vorschriften wie HIPAA in den USA, DSGVO in Europa und andere weltweit einzuhalten. Diese Vorschriften schreiben den Schutz personenbezogener Daten vor, und die Anonymisierung ist eine Schlüsselstrategie zur Erfüllung dieser Anforderungen.
- Ermöglicht die Datenanalyse: Durch die Anonymisierung von Daten können Organisationen Informationen analysieren und weitergeben, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu gefährden. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, wo die Analyse von Patientendaten zu Durchbrüchen bei der Behandlung und dem Verständnis von Krankheiten führen kann.
- Fördert Innovation: Anonymisierte Daten können in Forschung und Entwicklung verwendet werden. Es ermöglicht Innovationen, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Forscher können beispielsweise anonymisierte Gesundheitsakten verwenden, um Krankheitsmuster zu untersuchen und neue Behandlungen zu entwickeln.
- Risikomanagement: Es reduziert das mit Datenschutzverletzungen verbundene Risiko. Wenn Daten anonymisiert werden, ist es weniger wahrscheinlich, dass die offengelegten Informationen Einzelpersonen schaden. Es reduziert die ethischen und finanziellen Auswirkungen einer Datenschutzverletzung.
- Öffentliches Vertrauen: Die ordnungsgemäße Anonymisierung von Daten trägt dazu bei, das Vertrauen der Öffentlichkeit in den Umgang von Organisationen mit personenbezogenen Daten aufrechtzuerhalten. Dieses Vertrauen ist entscheidend für die Erhebung der für Forschung und Analyse notwendigen Daten.
- Globale Zusammenarbeit: Sie können anonymisierte Daten einfacher über Grenzen hinweg für globale Forschungskooperationen austauschen. Dies ist besonders relevant in Bereichen wie der globalen Gesundheit, wo der Austausch von Daten die Reaktion auf Krisen im Bereich der öffentlichen Gesundheit beschleunigen kann.
Datendeidentifizierung vs. Bereinigung, Anonymisierung und Tokenisierung
Bereinigung, Anonymisierung und Tokenisierung sind verschiedene Datenschutztechniken, die Sie neben der Anonymisierung von Daten verwenden können. Um Ihnen zu helfen, die Unterschiede zwischen der Anonymisierung von Daten und anderen Datenschutztechniken zu verstehen, werfen wir einen Blick auf die Bereinigung, Anonymisierung und Tokenisierung von Daten:
| Technik | Beschreibung | Anwendungsbeispiele |
| Desinfektion | Beinhaltet das Erkennen, Korrigieren oder Entfernen persönlicher oder sensibler Daten, um eine unbefugte Identifizierung zu verhindern. Wird häufig zum Löschen oder Übertragen von Daten verwendet, beispielsweise beim Recycling von Firmengeräten. | Datenlöschung oder -übertragung |
| Anonymisierung | Entfernt oder verändert vertrauliche Daten mit realistischen, gefälschten Werten. Dieser Prozess stellt sicher, dass der Datensatz nicht dekodiert oder zurückentwickelt werden kann. Es verwendet Wortmischung oder Verschlüsselung. Zielt auf direkte Bezeichner ab, um die Benutzerfreundlichkeit und den Realismus der Daten aufrechtzuerhalten. | Schutz direkter Identifikatoren |
| Tokenisierung | Ersetzt persönliche Informationen durch zufällige Token, die durch Einwegfunktionen wie Hashes generiert werden können. Obwohl Token mit Originaldaten in einem sicheren Token-Tresor verknüpft sind, fehlt ihnen eine direkte mathematische Beziehung. Es macht Reverse Engineering ohne Zugriff auf den Tresor unmöglich. | Sicheres Datenhandling mit Reversibilitätspotenzial |
Diese Methoden dienen jeweils dazu, den Datenschutz in unterschiedlichen Kontexten zu verbessern.
- Durch die Bereinigung werden Daten für die sichere Löschung oder Übertragung vorbereitet, sodass keine sensiblen Informationen zurückbleiben.
- Durch die Anonymisierung werden Daten dauerhaft verändert, um eine Identifizierung einzelner Personen zu verhindern. Dadurch eignet es sich für die öffentliche Weitergabe oder Analyse, wenn der Datenschutz ein Anliegen ist.
- Die Tokenisierung bietet einen Ausgleich. Es schützt Daten während Transaktionen oder Speicherung und bietet die Möglichkeit, unter sicheren Bedingungen auf die Originalinformationen zuzugreifen.
Die Vor- und Nachteile anonymisierter Daten
Aufgrund der damit verbundenen Vorteile nutzen wir die Anonymisierung von Daten. Lassen Sie uns also über die Vorteile der Verwendung anonymisierter Daten sprechen:
Vorteile anonymisierter Daten
Schützt die Vertraulichkeit
Anonymisierte Daten schützen die Privatsphäre des Einzelnen, indem persönliche Identifikatoren entfernt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass personenbezogene Daten vertraulich bleiben, auch wenn sie für Forschungszwecke verwendet werden.
Unterstützt die Gesundheitsforschung
Es ermöglicht Forschern den Zugriff auf wertvolle Patienteninformationen, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen. Dies unterstützt Fortschritte im Gesundheitswesen und verbessert die Patientenversorgung.
Verbessert den Datenaustausch
Organisationen können anonymisierte Daten teilen. Es bricht Silos auf und fördert die Zusammenarbeit. Dieser Austausch ist entscheidend für die Entwicklung besserer Gesundheitslösungen.
Erleichtert Warnungen zur öffentlichen Gesundheit
Forscher können auf der Grundlage anonymisierter Daten Warnungen für die öffentliche Gesundheit herausgeben. Sie tun dies, ohne geschützte Gesundheitsinformationen preiszugeben, wodurch die Privatsphäre gewahrt bleibt.
Fördert den medizinischen Fortschritt
Die Anonymisierung ermöglicht die Nutzung von Daten für Forschungszwecke, die zu Verbesserungen im Gesundheitswesen führen. Es unterstützt Innovationspartnerschaften und die Entwicklung neuer medizinischer Behandlungsmethoden.
Nachteile anonymisierter Daten
Die Anonymisierung von Daten ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern zwar, Informationen für Forschung und Entwicklung auszutauschen, sie ist jedoch nicht ohne Herausforderungen.
Potenzial für eine Neuidentifizierung
Trotz der Deidentifizierung besteht weiterhin das Risiko einer erneuten Identifizierung von Patienten. Technologien wie KI und vernetzte Geräte können potenziell die Identität von Patienten enthüllen.
Herausforderungen mit KI und Technologie
KI kann Personen anhand anonymisierter Daten erneut identifizieren. Es stellt bestehende Datenschutzbestimmungen in Frage. Dies erfordert ein Überdenken der Datenschutzmaßnahmen im Zeitalter des maschinellen Lernens.
Komplexe Datenbeziehungen
Deidentifizierungsprotokolle müssen komplexe Datensatzbeziehungen berücksichtigen. Bestimmte Datenkombinationen ermöglichen möglicherweise die erneute Identifizierung von Personen.
Datenschutzmaßnahmen
Um sicherzustellen, dass die Daten anonym bleiben, sind fortschrittliche Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre erforderlich. Dazu gehören algorithmische, architektonische und Augmentations-PETs, die den Deidentifizierungsprozess komplexer machen.
Sie müssen diese Nachteile angehen und die Vorteile nutzen, um Patientendaten verantwortungsvoll weiterzugeben. Auf diese Weise können Sie zum medizinischen Fortschritt beitragen und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten und die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten.
Unterschied zwischen Datenmaskierung und Datendeidentifizierung
Datenmaskierung und Anonymisierung zielen darauf ab, sensible Informationen zu schützen, unterscheiden sich jedoch in Methode und Zweck. Hier ist eine Übersicht über die Datenmaskierung:
Datenmaskierung ist eine Technik zum Schutz sensibler Informationen in Nicht-Produktionsumgebungen. Diese Methode ersetzt oder verbirgt Originaldaten durch gefälschte oder verschlüsselte Daten, ist jedoch strukturell immer noch den Originaldaten ähnlich.
Beispielsweise könnte eine Sozialversicherungsnummer wie „123-45-6789“ als „XXX-XX-6789“ maskiert werden. Ziel ist es, die Privatsphäre der betroffenen Person zu schützen und gleichzeitig die Nutzung der Daten für Test- oder Analysezwecke zu ermöglichen.
Lassen Sie uns nun über den Unterschied zwischen diesen beiden Techniken sprechen:
| Eigenschaften | Datenmaskierung | Datenanonymisierung |
| Hauptziel | Verschleiert sensible Daten und ersetzt sie durch fiktive Daten | Entfernt alle identifizierbaren Informationen und transformiert indirekt identifizierbare Daten |
| Anwendungsgebiete | Wird häufig im Finanzwesen und einigen Gesundheitskontexten verwendet | Wird im Gesundheitswesen häufig für Forschung und Analyse verwendet |
| Identifizieren von Attributen | Maskiert die am direktesten identifizierenden Attribute | Entfernt sowohl direkte als auch indirekte Bezeichner |
| Datenschutzstufe | Bietet keine vollständige Anonymität | Strebt eine vollständige Anonymisierung an und ist auch mit anderen Daten nicht wieder identifizierbar |
| Zustimmungserfordernis | Möglicherweise ist die Zustimmung des einzelnen Patienten erforderlich | Normalerweise ist nach der Anonymisierung keine Zustimmung des Patienten erforderlich |
| Compliance | Nicht speziell auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zugeschnitten | Wird häufig für die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA und DSGVO benötigt |
| Anwendungsbeispiele | Softwaretests mit begrenztem Umfang, Forschung ohne Datenverlust, bei denen die Einwilligung leicht einzuholen ist | Weitergabe elektronischer Gesundheitsakten, umfassendere Softwaretests, Einhaltung von Vorschriften und alle Situationen, die eine hohe Anonymität erfordern |
Wenn Sie ein hohes Maß an Anonymität anstreben und mit der Umwandlung der Daten für eine breitere Nutzung einverstanden sind, ist die Anonymisierung der Daten die geeignetere Option. Datenmaskierung ist ein praktikabler Ansatz für Aufgaben, die weniger strenge Datenschutzmaßnahmen erfordern und bei denen die ursprüngliche Datenstruktur beibehalten werden muss.
Deidentifizierung in der medizinischen Bildgebung
Der Anonymisierungsprozess entfernt identifizierbare Markierungen aus Gesundheitsinformationen, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen und gleichzeitig die Nutzung dieser Daten für verschiedene Forschungsaktivitäten zu ermöglichen. Dazu gehören Studien zur Wirksamkeit von Behandlungen, die Bewertung von Gesundheitspolitiken, Forschung in den Biowissenschaften und mehr.
Direkte Identifikatoren, auch geschützte Gesundheitsinformationen (Protected Health Information, PHI) genannt, umfassen eine Reihe von Details wie den Namen eines Patienten, seine Adresse, Krankenakten und alle Informationen, die den Gesundheitszustand der Person, die erhaltenen Gesundheitsleistungen oder diesbezügliche Finanzinformationen offenbaren ihre Gesundheitsversorgung. Das bedeutet, dass Dokumente wie Krankenakten, Krankenhausrechnungen und Labortestergebnisse alle unter die Kategorie PHI fallen.
Die zunehmende Integration der Gesundheitsinformationstechnologie zeigt ihre Fähigkeit, wichtige Forschungsarbeiten durch die Zusammenführung umfangreicher und komplexer Datensätze aus verschiedenen Quellen zu unterstützen.
Angesichts der Tatsache, dass umfangreiche Sammlungen von Gesundheitsdaten die klinische Forschung vorantreiben und der medizinischen Gemeinschaft einen Mehrwert bieten können, ermöglicht die HIPAA-Datenschutzregel den darunter fallenden Unternehmen oder ihren Geschäftspartnern, Daten gemäß bestimmten Richtlinien und Kriterien zu anonymisieren.
Mehr wissen - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
