डिजिटल परिवर्तन के युग में, स्वास्थ्य सेवा संगठन तेजी से अपने कार्यों को डिजिटल प्लेटफॉर्म पर स्थानांतरित कर रहे हैं। हालाँकि यह दक्षता और सुव्यवस्थित प्रक्रियाएँ लाता है, यह संवेदनशील रोगी डेटा की सुरक्षा के बारे में महत्वपूर्ण चिंताएँ भी पैदा करता है।
डेटा सुरक्षा के पारंपरिक तरीके अब पर्याप्त नहीं हैं। चूंकि ये डिजिटल रिपॉजिटरी गोपनीय जानकारी से भरी हुई हैं, इसलिए मजबूत समाधानों की आवश्यकता है। यहीं पर डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन एक बड़ी भूमिका निभाता है। यह उभरती हुई तकनीक डेटा विश्लेषण और अनुसंधान की क्षमता को बाधित किए बिना गोपनीयता की सुरक्षा के लिए एक महत्वपूर्ण रणनीति है।
इस ब्लॉग में हम डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन के बारे में विस्तार से बात करेंगे। हम पता लगाएंगे कि यह वह ढाल क्यों हो सकती है जो महत्वपूर्ण डेटा को सुरक्षित रखने में मदद करती है।
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन क्या है?
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन एक ऐसी तकनीक है जो डेटा सेट से व्यक्तिगत जानकारी को हटा देती है या बदल देती है। इससे डेटा को विशिष्ट लोगों से वापस लिंक करना मुश्किल हो जाता है। लक्ष्य व्यक्तिगत गोपनीयता की रक्षा करना है. साथ ही, डेटा शोध या विश्लेषण के लिए उपयोगी रहता है।
उदाहरण के लिए, कोई अस्पताल चिकित्सा अनुसंधान के लिए डेटा का उपयोग करने से पहले रोगी के रिकॉर्ड की पहचान रद्द कर सकता है। यह मूल्यवान अंतर्दृष्टि की अनुमति देते हुए रोगी की गोपनीयता सुनिश्चित करता है।
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन के कुछ उपयोग मामलों में शामिल हैं:
- नैदानिक अनुसंधान: गैर-पहचान वाला डेटा रोगी की गोपनीयता का उल्लंघन किए बिना रोगी के परिणामों, दवा प्रभावकारिता और उपचार प्रोटोकॉल के नैतिक और सुरक्षित अध्ययन की अनुमति देता है।
- सार्वजनिक स्वास्थ्य विश्लेषण: स्वास्थ्य प्रवृत्तियों का विश्लेषण करने, बीमारी के प्रकोप की निगरानी करने और सार्वजनिक स्वास्थ्य नीतियां बनाने के लिए अज्ञात रोगी रिकॉर्ड को एकत्रित किया जा सकता है।
- इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड्स (EHR): जब ईएचआर को अनुसंधान या गुणवत्ता मूल्यांकन के लिए साझा किया जाता है तो डी-आइडेंटिफिकेशन मरीज की गोपनीयता की रक्षा करता है। यह डेटा उपयोगिता को बनाए रखते हुए HIPAA जैसे नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करता है।
- डेटा साझा करना: अस्पतालों, अनुसंधान संस्थानों और सरकारी एजेंसियों के बीच स्वास्थ्य देखभाल डेटा साझा करने की सुविधा प्रदान करता है, सहयोगात्मक अनुसंधान और नीति-निर्माण को सक्षम बनाता है।
- मशीन लर्निंग मॉडल: पूर्वानुमानित स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए डी-आइडेंटिफाइड डेटा का उपयोग करता है जिससे निदान और उपचार में सुधार होता है।
- हेल्थकेयर मार्केटिंग: स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को सेवा उपयोग और रोगी संतुष्टि का विश्लेषण करने की अनुमति देता है। यह रोगी की गोपनीयता को जोखिम में डाले बिना विपणन रणनीतियों में सहायता करता है।
- जोखिम मूल्यांकन: बीमा कंपनियों को व्यक्तिगत पहचान के बिना बड़े डेटासेट का उपयोग करके जोखिम कारकों और पॉलिसी मूल्य निर्धारण का आकलन करने में सक्षम बनाता है।
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन कैसे काम करता है?
डी-आइडेंटिफिकेशन को समझना दो प्रकार के पहचानकर्ताओं के बीच अंतर करने से शुरू होता है: प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष.
- प्रत्यक्ष पहचानकर्ता, जैसे नाम, ईमेल पते और सामाजिक सुरक्षा नंबर, किसी व्यक्ति को स्पष्ट रूप से इंगित कर सकते हैं।
- जनसांख्यिकीय या सामाजिक-आर्थिक जानकारी सहित अप्रत्यक्ष पहचानकर्ता, संयुक्त होने पर किसी की पहचान कर सकते हैं लेकिन विश्लेषण के लिए मूल्यवान हैं।
आपको यह समझना होगा कि आप किन पहचानकर्ताओं को अलग करना चाहते हैं। डेटा को सुरक्षित करने का दृष्टिकोण पहचानकर्ता प्रकार के आधार पर भिन्न होता है। आपके पास डेटा की पहचान मिटाने के लिए कई विधियाँ मौजूद हैं, जिनमें से प्रत्येक अलग-अलग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त हैं:
- विभेदक गोपनीयता: पहचान योग्य जानकारी को उजागर किए बिना डेटा पैटर्न का विश्लेषण करता है।
- छद्मनामीकरण: पहचानकर्ताओं को अद्वितीय, अस्थायी आईडी या कोड से बदल देता है।
- के-गुमनामी: यह सुनिश्चित करता है कि डेटासेट में कम से कम "K" व्यक्ति हों जो अर्ध-पहचानकर्ता मानों का समान सेट साझा कर रहे हों।
- चूक: डेटासेट से नाम और अन्य प्रत्यक्ष पहचानकर्ताओं को हटा देता है।
- संपादकीय विभाग: पिक्सेलेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करके छवियों या ऑडियो सहित सभी डेटा रिकॉर्ड में पहचानकर्ताओं को मिटा देता है या छिपा देता है।
- सामान्यीकरण: सटीक डेटा को व्यापक श्रेणियों से बदल देता है, जैसे सटीक जन्मतिथि को केवल महीने और वर्ष में बदलना।
- दमन: सामान्यीकृत जानकारी के साथ विशिष्ट डेटा बिंदुओं को हटाता है या प्रतिस्थापित करता है।
- hashing: डिक्रिप्शन की संभावना को समाप्त करते हुए, पहचानकर्ताओं को अपरिवर्तनीय रूप से एन्क्रिप्ट करता है।
- अदला-बदली: समग्र डेटा अखंडता बनाए रखने के लिए व्यक्तियों के बीच डेटा बिंदुओं का आदान-प्रदान करता है, जैसे वेतन की अदला-बदली।
- सूक्ष्म एकत्रीकरण: समान संख्यात्मक मानों को समूहित करें और समूह के औसत के साथ उनका प्रतिनिधित्व करें।
- शोर का जोड़: मूल डेटा के शून्य और सकारात्मक भिन्नता के माध्य के साथ नया डेटा प्रस्तुत करता है।
ये तकनीकें विश्लेषण के लिए डेटा की उपयोगिता को बनाए रखते हुए व्यक्तिगत गोपनीयता की रक्षा करने के तरीके प्रदान करती हैं। विधि का चुनाव डेटा उपयोगिता और गोपनीयता आवश्यकताओं के बीच संतुलन पर निर्भर करता है।
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन के तरीके
स्वास्थ्य देखभाल में डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन महत्वपूर्ण है, खासकर जब जैसे नियमों का अनुपालन किया जाता है HIPAA गोपनीयता नियम. यह नियम संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी (पीएचआई) की पहचान मिटाने के लिए दो प्राथमिक तरीकों का उपयोग करता है: विशेषज्ञ निर्धारण और सुरक्षित हार्बर।
विशेषज्ञ निर्धारण
विशेषज्ञ निर्धारण पद्धति सांख्यिकीय और वैज्ञानिक सिद्धांतों पर निर्भर करती है। पर्याप्त ज्ञान और अनुभव वाला एक योग्य व्यक्ति पुन: पहचान के जोखिम का आकलन करने के लिए इन सिद्धांतों को लागू करता है।
विशेषज्ञ निर्धारण बहुत कम जोखिम सुनिश्चित करता है कि कोई व्यक्ति अकेले या अन्य उपलब्ध डेटा के साथ संयुक्त रूप से व्यक्तियों की पहचान करने के लिए जानकारी का उपयोग कर सकता है। इस विशेषज्ञ को कार्यप्रणाली और परिणामों का भी दस्तावेजीकरण करना होगा। यह इस निष्कर्ष का समर्थन करता है कि पुनः पहचान का जोखिम न्यूनतम है। यह दृष्टिकोण लचीलेपन की अनुमति देता है लेकिन पहचान मिटाने की प्रक्रिया को मान्य करने के लिए विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
सुरक्षित हार्बर विधि
सेफ हार्बर विधि डेटा से हटाए जाने वाले 18 विशिष्ट पहचानकर्ताओं की एक चेकलिस्ट प्रदान करती है। इस व्यापक सूची में नाम, राज्य से छोटा भौगोलिक डेटा, व्यक्तियों से संबंधित तारीखों के तत्व और फोन, फैक्स, सामाजिक सुरक्षा और मेडिकल रिकॉर्ड नंबर जैसे विभिन्न प्रकार के नंबर शामिल हैं। अन्य पहचानकर्ता जैसे ईमेल पते, आईपी पते और पूरे चेहरे की तस्वीरें भी सूची में हैं।
यह विधि अधिक सरल, मानकीकृत दृष्टिकोण प्रदान करती है लेकिन इसके परिणामस्वरूप डेटा हानि हो सकती है जो कुछ उद्देश्यों के लिए डेटा की उपयोगिता को सीमित कर देती है।
इनमें से किसी भी तरीके को लागू करने के बाद, आप डेटा को डी-आइडेंटिफाइड मान सकते हैं और अब HIPAA के गोपनीयता नियम के अधीन नहीं हैं। जैसा कि कहा गया है, यह समझना महत्वपूर्ण है कि पहचान रद्द करना व्यापार-बंद के साथ आता है। इससे सूचना हानि होती है जो विशिष्ट संदर्भों में डेटा की उपयोगिता को कम कर सकती है।
इन तरीकों के बीच चयन करना आपके संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं, उपलब्ध विशेषज्ञता और डी-आइडेंटिफाइड डेटा के इच्छित उपयोग पर निर्भर करेगा।
पहचान रद्द करना क्यों महत्वपूर्ण है?
पहचान रद्द करना कई कारणों से महत्वपूर्ण है, यह डेटा की उपयोगिता के साथ गोपनीयता की आवश्यकता को संतुलित कर सकता है। क्यों देखें:
- गोपनीयता संरक्षण: यह व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को हटाकर या छिपाकर व्यक्तियों की गोपनीयता की रक्षा करता है। इस तरह, व्यक्तिगत जानकारी गोपनीय रहती है।
- विनियमों का अनुपालन: पहचान मिटाने से संगठनों को अमेरिका में HIPAA, यूरोप में GDPR और दुनिया भर में अन्य जैसे गोपनीयता कानूनों और विनियमों का अनुपालन करने में मदद मिलती है। ये नियम व्यक्तिगत डेटा सुरक्षा को अनिवार्य करते हैं, और इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पहचान रद्द करना एक महत्वपूर्ण रणनीति है।
- डेटा विश्लेषण सक्षम करता है: डेटा को अज्ञात बनाकर, संगठन व्यक्तिगत गोपनीयता से समझौता किए बिना जानकारी का विश्लेषण और साझा कर सकते हैं। यह स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां रोगी डेटा का विश्लेषण करने से उपचार और बीमारियों की समझ में सफलता मिल सकती है।
- नवाचार को बढ़ावा: डी-आइडेंटिफाइड डेटा का उपयोग अनुसंधान और विकास में किया जा सकता है। यह व्यक्तिगत गोपनीयता को जोखिम में डाले बिना नवाचार की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता बीमारी के पैटर्न का अध्ययन करने और नए उपचार विकसित करने के लिए डी-आइडेंटिफाइड स्वास्थ्य रिकॉर्ड का उपयोग कर सकते हैं।
- जोखिम प्रबंधन: यह डेटा उल्लंघनों से जुड़े जोखिम को कम करता है। यदि डेटा की पहचान रद्द कर दी जाती है, तो उजागर की गई जानकारी से व्यक्तियों को नुकसान पहुंचने की संभावना कम होती है। यह डेटा उल्लंघन के नैतिक और वित्तीय निहितार्थ को कम करता है।
- लोक न्यास: डेटा को उचित रूप से डी-आइडेंटिफ़ाई करने से सार्वजनिक विश्वास बनाए रखने में मदद मिलती है कि संगठन व्यक्तिगत जानकारी को कैसे संभालते हैं। यह ट्रस्ट अनुसंधान और विश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा के संग्रह के लिए महत्वपूर्ण है।
- वैश्विक सहयोग: आप वैश्विक अनुसंधान सहयोग के लिए सीमाओं के पार आसानी से अज्ञात डेटा साझा कर सकते हैं। यह वैश्विक स्वास्थ्य जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहां डेटा साझा करने से सार्वजनिक स्वास्थ्य संकटों की प्रतिक्रिया में तेजी आ सकती है।
डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन बनाम सेनिटाइजेशन, एनोनिमाइजेशन और टोकनाइजेशन
स्वच्छता, गुमनामीकरण और टोकनाइजेशन अलग-अलग डेटा गोपनीयता तकनीकें हैं जिनका उपयोग आप डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन के अलावा कर सकते हैं। डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन और अन्य डेटा गोपनीयता तकनीकों के बीच अंतर को समझने में आपकी मदद करने के लिए, आइए डेटा सैनिटाइजेशन, अनामीकरण और टोकनाइजेशन के बारे में जानें:
| तकनीक | Description | बक्सों का इस्तेमाल करें |
| स्वच्छता | अनधिकृत पहचान को रोकने के लिए व्यक्तिगत या संवेदनशील डेटा का पता लगाना, सुधारना या हटाना शामिल है। अक्सर डेटा को हटाने या स्थानांतरित करने के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे कंपनी के उपकरण को रीसाइक्लिंग करते समय। | डेटा हटाना या स्थानांतरित करना |
| गुमनाम करना | यथार्थवादी, नकली मूल्यों के साथ संवेदनशील डेटा को हटाता या परिवर्तित करता है। यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि डेटासेट को डिकोड या रिवर्स-इंजीनियर नहीं किया जा सकता है। यह शब्द शफ़लिंग या एन्क्रिप्शन का उपयोग करता है। डेटा प्रयोज्यता और यथार्थवाद को बनाए रखने के लिए प्रत्यक्ष पहचानकर्ताओं को लक्षित करता है। | प्रत्यक्ष पहचानकर्ताओं की सुरक्षा करना |
| tokenization | व्यक्तिगत जानकारी को यादृच्छिक टोकन से बदल देता है, जो हैश जैसे एकतरफा कार्यों द्वारा उत्पन्न किया जा सकता है। हालाँकि टोकन एक सुरक्षित टोकन वॉल्ट में मूल डेटा से जुड़े होते हैं, लेकिन उनमें सीधा गणितीय संबंध नहीं होता है। यह तिजोरी तक पहुंच के बिना रिवर्स इंजीनियरिंग को असंभव बना देता है। | प्रतिवर्ती क्षमता के साथ सुरक्षित डेटा प्रबंधन |
ये पद्धतियां अलग-अलग संदर्भों में डेटा गोपनीयता को बढ़ाने का काम करती हैं।
- सेनिटाइज़ेशन डेटा को सुरक्षित विलोपन या स्थानांतरण के लिए तैयार करता है ताकि कोई भी संवेदनशील जानकारी पीछे न छूटे।
- व्यक्तियों की पहचान को रोकने के लिए गुमनामीकरण डेटा को स्थायी रूप से बदल देता है। यह इसे सार्वजनिक साझाकरण या विश्लेषण के लिए उपयुक्त बनाता है जहां गोपनीयता चिंता का विषय है।
- टोकनाइजेशन एक संतुलन प्रदान करता है। यह सुरक्षित परिस्थितियों में मूल जानकारी तक पहुंचने की संभावना के साथ, लेनदेन या भंडारण के दौरान डेटा की सुरक्षा करता है।
डी-आइडेंटिफाइड डेटा के लाभ और कमियां
इससे मिलने वाले लाभों के कारण हमारे पास डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन है। तो, चलिए डी-आइडेंटिफाइड डेटा का उपयोग करने के लाभों के बारे में बात करते हैं:
डी-आइडेंटिफाइड डेटा के लाभ
गोपनीयता की रक्षा करता है
गैर-पहचान वाला डेटा व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को हटाकर व्यक्तिगत गोपनीयता की रक्षा करता है। यह सुनिश्चित करता है कि अनुसंधान के लिए उपयोग किए जाने पर भी व्यक्तिगत जानकारी निजी बनी रहे।
हेल्थकेयर अनुसंधान का समर्थन करता है
यह शोधकर्ताओं को गोपनीयता से समझौता किए बिना रोगी की बहुमूल्य जानकारी तक पहुंचने की अनुमति देता है। यह स्वास्थ्य देखभाल में प्रगति का समर्थन करता है और रोगी देखभाल में सुधार करता है।
डेटा शेयरिंग को बढ़ाता है
संगठन पहचान रहित डेटा साझा कर सकते हैं. यह सिलोस को तोड़ता है और सहयोग को बढ़ावा देता है। बेहतर स्वास्थ्य देखभाल समाधान विकसित करने के लिए यह साझाकरण महत्वपूर्ण है।
सार्वजनिक स्वास्थ्य अलर्ट की सुविधा प्रदान करता है
शोधकर्ता अज्ञात डेटा के आधार पर सार्वजनिक स्वास्थ्य चेतावनी जारी कर सकते हैं। वे संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी का खुलासा किए बिना ऐसा करते हैं, इस प्रकार गोपनीयता बनाए रखते हैं।
चिकित्सा संबंधी प्रगति को आगे बढ़ाता है
डी-आइडेंटिफिकेशन अनुसंधान के लिए डेटा के उपयोग को सक्षम बनाता है जिससे स्वास्थ्य देखभाल में सुधार होता है। यह नवप्रवर्तन साझेदारियों और नए चिकित्सा उपचारों के विकास का समर्थन करता है।
डी-आइडेंटिफाइड डेटा की कमियां
हालाँकि डेटा की पहचान ख़त्म करने से स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को अनुसंधान और विकास के लिए जानकारी साझा करने की अनुमति मिलती है, लेकिन यह अपनी चुनौतियों से रहित नहीं है।
पुनः पहचान की संभावना
पहचान न होने के बावजूद, मरीज़ों की दोबारा पहचान होने का ख़तरा बना रहता है। एआई और कनेक्टेड डिवाइस जैसी प्रौद्योगिकियां संभावित रूप से रोगी की पहचान का खुलासा कर सकती हैं।
एआई और प्रौद्योगिकी के साथ चुनौतियाँ
एआई पहचान रहित डेटा से व्यक्तियों की पुनः पहचान कर सकता है। यह मौजूदा गोपनीयता सुरक्षा को चुनौती देता है। मशीन लर्निंग के युग में गोपनीयता उपायों पर पुनर्विचार की आवश्यकता है।
जटिल डेटा संबंध
डी-आइडेंटिफिकेशन प्रोटोकॉल को जटिल डेटासेट संबंधों का ध्यान रखना चाहिए। कुछ डेटा संयोजन व्यक्तियों की पुनः पहचान की अनुमति दे सकते हैं।
गोपनीयता सुरक्षा उपाय
यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा की पहचान न हो, उन्नत गोपनीयता-बढ़ाने वाली तकनीकों की आवश्यकता है। इसमें एल्गोरिथम, वास्तुशिल्प और संवर्द्धन पीईटी शामिल हैं, जो डी-आइडेंटिफिकेशन प्रक्रिया में जटिलता जोड़ते हैं।
आपको इन कमियों को दूर करना चाहिए और रोगी डेटा को जिम्मेदारी से साझा करने के लाभों का लाभ उठाना चाहिए। इस तरह, आप रोगी की गोपनीयता और नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करते हुए चिकित्सा प्रगति में योगदान कर सकते हैं।
डेटा मास्किंग और डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन के बीच अंतर
डेटा मास्किंग और डी-आइडेंटिफिकेशन का उद्देश्य संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा करना है, लेकिन विधि और उद्देश्य में भिन्न है। यहां डेटा मास्किंग का अवलोकन दिया गया है:
डेटा मास्किंग गैर-उत्पादन वातावरण में संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए एक तकनीक है। यह विधि मूल डेटा को नकली या तले हुए डेटा से बदल देती है या छिपा देती है लेकिन संरचनात्मक रूप से यह अभी भी मूल डेटा के समान है।
उदाहरण के लिए, "123-45-6789" जैसे सामाजिक सुरक्षा नंबर को "XXX-XX-6789" के रूप में छुपाया जा सकता है। विचार यह है कि परीक्षण या विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए डेटा के उपयोग की अनुमति देते समय डेटा विषय की गोपनीयता की रक्षा की जाए।
अब बात करते हैं इन दोनों तकनीकों के बीच अंतर के बारे में:
| मापदंड | डाटा मास्किंग | डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन |
| मुख्य उद्देश्य | संवेदनशील डेटा को अस्पष्ट कर देता है, उसे काल्पनिक डेटा से बदल देता है | सभी पहचान योग्य जानकारी को हटा देता है, अप्रत्यक्ष रूप से पहचाने जाने योग्य डेटा को बदल देता है |
| आवेदन फ़ील्ड | आमतौर पर वित्त और कुछ स्वास्थ्य देखभाल संदर्भों में उपयोग किया जाता है | अनुसंधान और विश्लेषण के लिए स्वास्थ्य देखभाल में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है |
| गुणों की पहचान करना | विशेषताओं को सबसे सीधे पहचानने वाले मुखौटे | प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष दोनों पहचानकर्ताओं को हटा देता है |
| गोपनीयता स्तर | पूर्ण गुमनामी प्रदान नहीं करता | इसका लक्ष्य पूरी तरह से गुमनाम करना है, यहां तक कि अन्य डेटा के साथ भी दोबारा पहचान संभव नहीं है |
| सहमति की आवश्यकता | व्यक्तिगत रोगी की सहमति की आवश्यकता हो सकती है | आमतौर पर पहचान मिटाने के बाद रोगी की सहमति की आवश्यकता नहीं होती है |
| अनुपालन | विनियामक अनुपालन के लिए विशेष रूप से तैयार नहीं किया गया | HIPAA और GDPR जैसे नियमों के अनुपालन के लिए अक्सर इसकी आवश्यकता होती है |
| बक्सों का इस्तेमाल करें | सीमित दायरे के साथ सॉफ्टवेयर परीक्षण, शून्य डेटा हानि के साथ अनुसंधान, जहां सहमति प्राप्त करना आसान है | इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड साझा करना, व्यापक सॉफ़्टवेयर परीक्षण, नियमों का अनुपालन, और किसी भी स्थिति में उच्च गुमनामी की आवश्यकता होती है |
यदि आप गुमनामी के एक मजबूत स्तर की तलाश में हैं और व्यापक उपयोग के लिए डेटा को बदलने से सहमत हैं, तो डेटा डी-आइडेंटिफिकेशन अधिक उपयुक्त विकल्प है। कम कठोर गोपनीयता उपायों की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए डेटा मास्किंग एक व्यवहार्य दृष्टिकोण है और जहां मूल डेटा संरचना को बनाए रखने की आवश्यकता होती है।
मेडिकल इमेजिंग में डी-आइडेंटिफिकेशन
विभिन्न अनुसंधान गतिविधियों के लिए इस डेटा के उपयोग की अनुमति देते हुए रोगी की गोपनीयता की रक्षा के लिए डी-आइडेंटिफिकेशन प्रक्रिया स्वास्थ्य जानकारी से पहचाने जाने योग्य मार्करों को हटा देती है। इसमें उपचार की प्रभावशीलता, स्वास्थ्य देखभाल नीतियों का मूल्यांकन, जीवन विज्ञान में अनुसंधान और बहुत कुछ पर अध्ययन शामिल हैं।
प्रत्यक्ष पहचानकर्ता, जिसे संरक्षित स्वास्थ्य सूचना (पीएचआई) के रूप में भी जाना जाता है, इसमें रोगी का नाम, पता, चिकित्सा रिकॉर्ड और किसी भी जानकारी जैसे विवरण की एक श्रृंखला शामिल होती है जो व्यक्ति की स्वास्थ्य स्थिति, प्राप्त स्वास्थ्य सेवाओं या संबंधित वित्तीय जानकारी का खुलासा करती है। उनकी स्वास्थ्य देखभाल. इसका मतलब यह है कि मेडिकल रिकॉर्ड, अस्पताल चालान और प्रयोगशाला परीक्षण परिणाम जैसे दस्तावेज़ सभी PHI की श्रेणी में आते हैं।
स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी का बढ़ता एकीकरण विभिन्न स्रोतों से व्यापक और जटिल डेटासेट को विलय करके महत्वपूर्ण अनुसंधान का समर्थन करने की क्षमता दिखाता है।
यह देखते हुए कि स्वास्थ्य डेटा का विशाल संग्रह नैदानिक अनुसंधान को आगे बढ़ा सकता है और चिकित्सा समुदाय को मूल्य प्रदान कर सकता है, HIPAA गोपनीयता नियम इसके अंतर्गत आने वाली संस्थाओं या उनके व्यावसायिक सहयोगियों को कुछ दिशानिर्देशों और मानदंडों के अनुसार डेटा की पहचान रद्द करने की अनुमति देता है।
अधिक जानने के लिए - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
