O fortalecimento da infraestrutura digital das organizações de saúde envolve complexidade e investimentos pesados. Desde a implementação de pilhas de tecnologia complexas até desafios de desenvolvimento de talentos, superar os obstáculos é uma tarefa árdua. Uma vez que os dados de saúde são considerados um dos mais sensíveis, cabe às partes interessadas na área da saúde a responsabilidade de garantir a conformidade e a confidencialidade dos dados médicos. Com a aprovação da Lei da IA da UE, que visa estabelecer padrões globais na abordagem e mitigação de oportunidades e ameaças relacionadas com a IA e os dados, bem como as leis HIPPA e GDPR, o mandato é mais complexo.
No entanto, há boas notícias.
Através da utilização de estruturas e princípios comuns, as empresas de saúde podem garantir que os dados dos seus pacientes estão seguros e, ao mesmo tempo, interoperacionais, conforme considerado necessário por outros parceiros autorizados. É aqui que entra a desidentificação de dados e envolve uma mudança de paradigma na cultura de trabalho das organizações de saúde.
Conhecendo os fundamentos da anonimização de dados, neste artigo exploraremos em detalhes as diferentes maneiras de desidentificar dados ou anonimizar dados e como implementamos estratégias herméticas para fortalecê-los ainda mais.
Parâmetros de desidentificação Conformidade com HIPAA
Para garantir a segurança e a privacidade de dados abrangentes de cuidados de saúde, o Departamento de Saúde e Serviços Humanos administra a HIPAA. Este protocolo rigoroso é uma diretriz que rege as regras de privacidade, que impõem a desidentificação de 18 parâmetros principais, como segue:
| Informações pessoais | Informações biométricas | Informações de apoio |
|---|---|---|
| Nome, informações de contato, data de nascimento, data de entrada e saída, endereço de e-mail, número de telefone e número de segurança social | Impressões digitais, impressões de voz, fotos de rosto inteiro, números de identificação exclusivos, fotos comparáveis e muito mais. | Número do registro de saúde, número do beneficiário do plano de saúde, número da licença, número da conta, número do veículo, URLs de sites, identificadores de dispositivos e números de série |
Uma breve visão geral dos métodos de desidentificação de dados
Existem diferentes estratégias e métodos para garantir a conformidade com HIPPA e GDPR com dados de desidentificação. Vejamos alguns dos mais comumente usados.
Anonimato dos dados
Esta é uma técnica de criptografia infalível que garante a remoção ou alteração completa de identificadores pessoais para que os dados do paciente não possam ser identificados novamente. Este é um processo irreversível.
Criptografia de dados ou correção de dados
Este processo envolve mascarar ou mascarar determinados campos de dados de saúde que contêm informações confidenciais.
Processamento de Dados
Este processo envolve o preenchimento de algumas entradas ou parâmetros. Por exemplo, a data de nascimento de uma pessoa – informação que pode levar a dados de reidentificação – é convertida num intervalo vago. Isso fornece a quantidade certa de informações aos participantes sem revelar informações do paciente.
Falsificação de dados
Isto é contrário à filosofia de anonimização de dados, que envolve a substituição de identificadores pessoais por códigos ou pseudónimos específicos, para que os dados possam ser reidentificados sempre que necessário. Conforme mencionado, a confidencialidade ainda é mantida, pois o acesso aos códigos e pseudônimos cabe aos participantes autorizados.
Como você pode garantir a conformidade de ponta a ponta para dados de saúde?
No entanto, essas implementações e casos de uso incríveis de IA apresentam seu próprio conjunto de desafios, especialmente na forma de requisitos de dados de treinamento de IA. E devido à natureza dos dados de saúde e à sensibilidade que os rodeia, é difícil extrair dados de qualidade para a formação em saúde. É precisamente por isso que a desidentificação dos dados é tão crítica, pois é inevitável para facilitar o sucesso e a inovação da IA.
Portanto, quer se trate de pesquisa e desenvolvimento interno que sua empresa está buscando ou de uma prática geral para garantir a conformidade com HIPPA e GDPR, existem vários sistemas que podem ser usados. Vamos examinar o que eles são.
Melhores práticas para conformidade em saúde
- Desenvolver práticas de proteção de dados como uma cultura a nível político, utilizando técnicas de encriptação de dados. Os relatórios dizem que mais de 61% das violações de dados são causadas por negligência humana. Portanto, tenha um protocolo em vigor para garantir controles de acesso e gaste tempo e recursos adequados treinando funcionários sobre proteção de dados.
- Use diretrizes estabelecidas em toda a organização para armazenar, acessar, usar e recuperar dados.
- Fique atento às atualizações das diretrizes HIPPA para garantir conformidade consistente.
- A análise aleatória de dados pode ajudar a identificar potenciais lacunas de desempenho e, em última análise, considerar melhorias.
- Envie um responsável pela conformidade, se necessário.
- Tenha um plano para lidar com uma violação catastrófica de dados e implementar testes de remediação.
- Faça parceria com um provedor confiável de dados de treinamento de IA como a Shaip para garantir processos de anotação e desidentificação infalíveis.
A desidentificação de dados de saúde não é um evento único, mas uma tendência contínua. É sensível e requer uma abordagem cuidadosa com atenção aos detalhes. Acreditamos que este artigo ajudou você a compreender a importância da desidentificação de dados e suas implicações.
Para superar aspectos desafiadores e garantir total conformidade com as diretrizes de saúde, você pode entrar em contato conosco para atender às suas necessidades de anonimização de dados. Nossos especialistas e veteranos da área garantirão a implementação dos princípios da sua visão de negócio.
