Na era da transformação digital, as organizações de saúde estão a migrar rapidamente as suas operações para plataformas digitais. Embora isto traga eficiência e processos simplificados, também levanta preocupações cruciais sobre a segurança dos dados sensíveis dos pacientes.
Os métodos tradicionais de protecção de dados já não são adequados. À medida que estes repositórios digitais se enchem de informações confidenciais, são necessárias soluções robustas. É aqui que a desidentificação de dados desempenha um grande papel. Esta técnica emergente é uma estratégia crítica para salvaguardar a privacidade sem inibir o potencial de análise e investigação de dados.
Neste blog, falaremos em detalhes sobre desidentificação de dados. Exploraremos por que ele pode ser o escudo que ajuda a proteger dados importantes.
O que é desidentificação de dados?
Desidentificação de dados é uma técnica que remove ou altera informações pessoais de um conjunto de dados. Isso torna difícil vincular dados a pessoas específicas. O objetivo é proteger a privacidade individual. Ao mesmo tempo, os dados permanecem úteis para investigação ou análise.
Por exemplo, um hospital pode desidentificar os registros dos pacientes antes de usar os dados para pesquisas médicas. Isso garante a privacidade do paciente e ainda permite informações valiosas.
Alguns dos casos de uso de desidentificação de dados incluem:
- Pesquisa Clínica: Os dados desidentificados permitem o estudo ético e seguro dos resultados dos pacientes, da eficácia dos medicamentos e dos protocolos de tratamento sem violar a privacidade do paciente.
- Análise de Saúde Pública: Os registros de pacientes desidentificados podem ser agregados para analisar tendências de saúde, monitorar surtos de doenças e formular políticas de saúde pública.
- Registros eletrônicos de saúde (EHRs): A desidentificação protege a privacidade do paciente quando os EHRs são compartilhados para pesquisa ou avaliação de qualidade. Ele garante a conformidade com regulamentações como HIPAA, ao mesmo tempo que mantém a utilidade dos dados.
- Compartilhamento de dados: Facilita o compartilhamento de dados de saúde entre hospitais, instituições de pesquisa e agências governamentais, permitindo pesquisas colaborativas e elaboração de políticas.
- Modelos de aprendizado de máquina: utiliza dados não identificados para treinar algoritmos para análises preditivas de saúde, o que leva a melhores diagnósticos e tratamentos.
- Marketing de Saúde: permite que os prestadores de cuidados de saúde analisem a utilização do serviço e a satisfação do paciente. Isso auxilia nas estratégias de marketing sem arriscar a privacidade do paciente.
- Avaliação de Risco: permite que as seguradoras avaliem fatores de risco e preços de apólices usando grandes conjuntos de dados sem identificação individual.
Como funciona a desidentificação de dados?
A compreensão da desidentificação começa pela distinção entre dois tipos de identificadores: diretamente e indireto.
- Identificadores diretos, como nomes, endereços de e-mail e números de previdência social, podem apontar inequivocamente para um indivíduo.
- Os identificadores indiretos, incluindo informações demográficas ou socioeconómicas, podem identificar alguém quando combinados, mas são valiosos para análise.
Você deve entender quais identificadores deseja desidentificar. A abordagem para proteger os dados varia de acordo com o tipo de identificador. Existem vários métodos para desidentificar dados, cada um adequado para diferentes cenários:
- Privacidade Diferencial: analisa padrões de dados sem expor informações identificáveis.
- Pseudonimização: substitui identificadores por IDs ou códigos exclusivos e temporários.
- K-Anonimato: Garante que o conjunto de dados tenha pelo menos “K” indivíduos compartilhando o mesmo conjunto de valores quase identificadores.
- Omissão: remove nomes e outros identificadores diretos dos conjuntos de dados.
- Redação: apaga ou mascara identificadores em todos os registros de dados, incluindo imagens ou áudio, usando técnicas como pixelização.
- Generalização: substitui dados precisos por categorias mais amplas, como alterar datas de nascimento exatas para apenas mês e ano.
- Supressão: Exclui ou substitui pontos de dados específicos por informações generalizadas.
- Hashing: criptografa identificadores de forma irreversível, eliminando a possibilidade de descriptografia.
- Trocando: Troca pontos de dados entre indivíduos, como troca de salários, para manter a integridade geral dos dados.
- Microagregação: Agrupa valores numéricos semelhantes e os representa com a média do grupo.
- Adição de ruído: introduz novos dados com média zero e variância positiva em relação aos dados originais.
Estas técnicas oferecem formas de proteger a privacidade individual, mantendo ao mesmo tempo a utilidade dos dados para análise. A escolha do método depende do equilíbrio entre a utilidade dos dados e os requisitos de privacidade.
Métodos de desidentificação de dados
A desidentificação de dados é crítica na área da saúde, especialmente quando se cumpre regulamentos como o Regra de privacidade do HIPAA. Esta regra usa dois métodos principais para desidentificar informações de saúde protegidas (PHI): Determinação de Especialistas e Porto Seguro.
Determinação de Especialista
O método de determinação especializada baseia-se em princípios estatísticos e científicos. Um indivíduo qualificado com conhecimento e experiência adequados aplica estes princípios para avaliar o risco de reidentificação.
A determinação especializada garante um risco muito baixo de que alguém possa usar as informações para identificar indivíduos, isoladamente ou combinadas com outros dados disponíveis. Este especialista também deve documentar a metodologia e os resultados. Apoia a conclusão de que há risco mínimo de reidentificação. Esta abordagem permite flexibilidade, mas requer conhecimentos especializados para validar o processo de desidentificação.
O Método Porto Seguro
O método Safe Harbor é como uma abordagem de lista de verificação para desidentificar dados. Você analisa os dados e elimina 18 tipos específicos de informações que podem apontar diretamente para um indivíduo. Depois que esses identificadores forem removidos, os dados serão considerados desidentificados. É simples e amplamente utilizado devido às suas diretrizes claras.
| # | Identificar | # | Identificar |
| 1 | Names | 10 | Números de certificado/licença |
| 2 | Informações geográficas menores que um estado | 11 | Identificadores de veículos e números de série |
| 3 | Datas (exceto ano) relacionadas a um indivíduo | 12 | Identificadores de dispositivos e números de série |
| 4 | Números de telefone | 13 | URLs da web |
| 5 | Números de fax | 14 | Endereços IP |
| 6 | Endereço de email | 15 | Identificadores biométricos |
| 7 | Números da previdência social | 16 | Fotos de rosto inteiro e imagens comparáveis |
| 8 | Números de registros médicos | 17 | Qualquer número, característica ou código de identificação exclusivo |
| 9 | Números de beneficiários do plano de saúde | 18 | Números de conta |
Depois de aplicar qualquer um desses métodos, você poderá considerar os dados anonimizados e não mais sujeitos à Regra de Privacidade da HIPAA. Dito isto, é crucial compreender que a desidentificação traz consigo compensações. Isso leva à perda de informações que poderia reduzir a utilidade dos dados em contextos específicos.
A escolha entre esses métodos dependerá das necessidades específicas da sua organização, da experiência disponível e do uso pretendido dos dados anonimizados.
Por que a desidentificação é importante?
A desidentificação é crucial por vários motivos. Ela pode equilibrar a necessidade de privacidade com a utilidade dos dados. Dê uma olhada no porquê:
- Proteção de Privacidade: protege a privacidade dos indivíduos removendo ou mascarando identificadores pessoais. Dessa forma, as informações pessoais permanecem confidenciais.
- Conformidade com os regulamentos: a desidentificação ajuda as organizações a cumprir leis e regulamentos de privacidade, como HIPAA nos EUA, GDPR na Europa e outros em todo o mundo. Estes regulamentos exigem a proteção de dados pessoais e a desidentificação é uma estratégia fundamental para cumprir estes requisitos.
- Permite análise de dados: Ao anonimizar os dados, as organizações podem analisar e compartilhar informações sem comprometer a privacidade individual. Isto é particularmente importante em setores como os cuidados de saúde, onde a análise dos dados dos pacientes pode levar a avanços no tratamento e na compreensão das doenças.
- Promove a Inovação: Dados desidentificados podem ser usados em pesquisa e desenvolvimento. Permite a inovação sem arriscar a privacidade pessoal. Por exemplo, os investigadores podem utilizar registos de saúde desidentificados para estudar padrões de doenças e desenvolver novos tratamentos.
- Gestão de Risco: reduz o risco associado a violações de dados. Se os dados forem desidentificados, é menos provável que as informações expostas prejudiquem os indivíduos. Reduz as implicações éticas e financeiras de uma violação de dados.
- Confiança publica: a desidentificação adequada dos dados ajuda a manter a confiança do público na forma como as organizações lidam com informações pessoais. Esta confiança é crucial para a recolha de dados necessários à investigação e análise.
- Colaboração Global: você pode compartilhar facilmente dados anonimizados através das fronteiras para colaborações de pesquisa globais. Isto é especialmente relevante em domínios como a saúde global, onde a partilha de dados pode acelerar a resposta às crises de saúde pública.
Desidentificação de dados versus higienização, anonimato e tokenização
Sanitização, anonimato e tokenização são diferentes técnicas de privacidade de dados que você pode usar além da desidentificação de dados. Para ajudá-lo a compreender as distinções entre a desidentificação de dados e outras técnicas de privacidade de dados, vamos explorar a higienização, o anonimato e a tokenização de dados:
| Técnica | Descrição | Casos de uso |
| Sanitização | Envolve detectar, corrigir ou remover dados pessoais ou confidenciais para evitar identificação não autorizada. Freqüentemente usado para excluir ou transferir dados, como na reciclagem de equipamentos da empresa. | Exclusão ou transferência de dados |
| Anonimização | Remove ou altera dados confidenciais com valores falsos e realistas. Este processo garante que o conjunto de dados não possa ser decodificado ou submetido a engenharia reversa. Ele usa embaralhamento de palavras ou criptografia. Visa identificadores diretos para manter a usabilidade e o realismo dos dados. | Protegendo identificadores diretos |
| tokenization | Substitui informações pessoais por tokens aleatórios, que podem ser gerados por funções unilaterais, como hashes. Embora os tokens estejam vinculados aos dados originais em um cofre de tokens seguro, eles carecem de uma relação matemática direta. Isso torna a engenharia reversa impossível sem acesso ao cofre. | Manuseio seguro de dados com potencial de reversibilidade |
Cada uma dessas metodologias serve para aumentar a privacidade dos dados em diferentes contextos.
- A sanitização prepara os dados para exclusão ou transferência segura, para que nenhuma informação confidencial seja deixada para trás.
- O anonimato altera permanentemente os dados para evitar a identificação de indivíduos. Isto o torna adequado para compartilhamento público ou análise onde a privacidade é uma preocupação.
- A tokenização oferece um equilíbrio. Protege os dados durante as transações ou armazenamento, com possibilidade de acesso à informação original em condições seguras.
Os benefícios e desvantagens dos dados não identificados
Temos a desidentificação de dados devido aos benefícios que ela oferece. Então, vamos falar sobre os benefícios do uso de dados anonimizados:
Benefícios dos dados desidentificados
Protege a confidencialidade
Os dados desidentificados protegem a privacidade individual, removendo identificadores pessoais. Isso garante que as informações pessoais permaneçam privadas, mesmo quando utilizadas para pesquisa.
Apoia pesquisas em saúde
Ele permite que os pesquisadores acessem informações valiosas dos pacientes sem comprometer a privacidade. Isso apoia avanços na área da saúde e melhora o atendimento ao paciente.
Melhora o compartilhamento de dados
As organizações podem compartilhar dados não identificados. Ele quebra silos e promove a colaboração. Esta partilha é crucial para o desenvolvimento de melhores soluções de saúde.
Facilita alertas de saúde pública
Os pesquisadores podem emitir alertas de saúde pública com base em dados não identificados. Eles fazem isso sem revelar informações de saúde protegidas, mantendo assim a privacidade.
Impulsiona avanços médicos
A desidentificação permite o uso de dados para pesquisas que levam a melhorias na saúde. Apoia parcerias de inovação e o desenvolvimento de novos tratamentos médicos.
Desvantagens dos dados não identificados
Embora a desidentificação de dados permita que os prestadores de cuidados de saúde partilhem informações para investigação e desenvolvimento, isso tem os seus desafios.
Potencial para reidentificação
Apesar da desidentificação, os riscos de reidentificação dos pacientes permanecem. Tecnologias como IA e dispositivos conectados podem potencialmente revelar as identidades dos pacientes.
Desafios com IA e tecnologia
A IA pode reidentificar indivíduos a partir de dados não identificados. Desafia as proteções de privacidade existentes. Isto exige uma reconsideração das medidas de privacidade na era do aprendizado de máquina.
Relacionamentos de dados complexos
Os protocolos de desidentificação devem levar em conta relacionamentos complexos de conjuntos de dados. Certas combinações de dados podem permitir a reidentificação de indivíduos.
Medidas de proteção de privacidade
São necessárias tecnologias avançadas de melhoria da privacidade para garantir que os dados permaneçam desidentificados. Isso inclui PETs algorítmicos, arquitetônicos e de aumento, que acrescentam complexidade ao processo de desidentificação.
Você deve abordar essas desvantagens e aproveitar os benefícios para compartilhar os dados dos pacientes de forma responsável. Dessa forma, você pode contribuir para os avanços médicos e, ao mesmo tempo, garantir a privacidade do paciente e a conformidade com os regulamentos.
Diferença entre mascaramento de dados e desidentificação de dados
O mascaramento e a desidentificação de dados visam proteger informações confidenciais, mas diferem em método e finalidade. Aqui está uma visão geral do mascaramento de dados:
O mascaramento de dados é uma técnica para proteger informações confidenciais em ambientes que não sejam de produção. Este método substitui ou oculta dados originais por dados falsos ou embaralhados, mas ainda é estruturalmente semelhante aos dados originais.
Por exemplo, um número de Seguro Social como “123-45-6789” pode ser mascarado como “XXX-XX-6789”. A ideia é proteger a privacidade do titular dos dados, permitindo ao mesmo tempo a utilização dos dados para fins de teste ou analíticos.
Agora, vamos falar sobre a diferença entre essas duas técnicas:
| Critérios | Mascaramento de dados | Desidentificação de dados |
| Objetivo principal | Oculta dados confidenciais e os substitui por dados fictícios | Remove todas as informações identificáveis, transforma dados indiretamente identificáveis |
| Campos de Aplicação | Comumente usado em finanças e alguns contextos de saúde | Amplamente utilizado na área da saúde para pesquisa e análise |
| Identificando Atributos | Mascara atributos que identificam mais diretamente | Remove identificadores diretos e indiretos |
| Nível de Privacidade | Não fornece anonimato completo | Visa o anonimato completo, não reidentificável mesmo com outros dados |
| Requisito de consentimento | Pode exigir consentimento individual do paciente | Normalmente não requer o consentimento do paciente após a desidentificação |
| Conformidade | Não especificamente adaptado para conformidade regulatória | Frequentemente necessário para conformidade com regulamentações como HIPAA e GDPR |
| Casos de uso | Testes de software com escopo limitado, pesquisas com zero perda de dados, onde o consentimento é fácil de obter | Compartilhamento de registros eletrônicos de saúde, testes mais amplos de software, conformidade com regulamentos e qualquer situação que exija alto anonimato |
Se você procura um forte nível de anonimato e concorda em transformar os dados para um uso mais amplo, a desidentificação dos dados é a opção mais adequada. O mascaramento de dados é uma abordagem viável para tarefas que exigem medidas de privacidade menos rigorosas e onde a estrutura de dados original precisa ser mantida.
Desidentificação em imagens médicas
O processo de desidentificação remove marcadores identificáveis das informações de saúde para salvaguardar a privacidade do paciente, permitindo ao mesmo tempo o uso desses dados para diversas atividades de pesquisa. Isto inclui estudos sobre a eficácia dos tratamentos, avaliação de políticas de saúde, investigação nas ciências da vida e muito mais.
Os identificadores diretos, também conhecidos como Informações de Saúde Protegidas (PHI), abrangem uma série de detalhes, como nome do paciente, endereço, registros médicos e qualquer informação que revele o estado de saúde do indivíduo, os serviços de saúde recebidos ou informações financeiras relativas a seus cuidados de saúde. Isso significa que documentos como registros médicos, faturas hospitalares e resultados de exames laboratoriais se enquadram na categoria de PHI.
A crescente integração da tecnologia da informação em saúde mostra a sua capacidade de apoiar investigação significativa através da fusão de conjuntos de dados extensos e complexos de várias fontes.
Dado que vastas coleções de dados de saúde podem promover a investigação clínica e agregar valor à comunidade médica, a Regra de Privacidade da HIPAA permite que as entidades abrangidas por ela ou os seus associados comerciais desidentifiquem os dados de acordo com determinadas diretrizes e critérios.
Soluções de desidentificação de dados médicos da Shaip
O aplicativo da Shaip foi projetado para desidentificar dados e remover informações confidenciais de saúde. Ele usa modelos de PNL para encontrar e proteger os dados dos pacientes, com opção de revisão humana para garantir conformidade e confidencialidade.
A solução é totalmente automatizada, compatível com HIPAA e simplifica o compartilhamento de dados. Os recursos incluem:
- Fluxos de trabalho automatizados para agilizar o processamento de dados
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