De-identifikation

De-identifikation er den proces anvendes til at forhindre en persons identitet bliver forbundet med information. Almindelige anvendelser af de-identifikation omfatter menneskelige emne forskning af hensyn til privatlivets fred for forskning deltagere. Fælles strategier for de-identificere datasæt er ved at slette eller maskering personlige identifikatorer, såsom navn og CPR-nummer, og undertrykke eller generalisere kvasi-identifikatorer, såsom fødselsdato og postnummer. Den omvendte proces med at besejre de-identifikation for at identificere enkeltpersoner, er kendt som re-identifikation.

Eksempel

En undersøgelse gennemføres, såsom en folketælling, at indsamle oplysninger om en gruppe af mennesker. At tilskynde til deltagelse og til at beskytte privatlivets fred af de adspurgte, forskerne forsøger at designe undersøgelsen på en sådan måde, at folk kan deltage i undersøgelsen, og når resultatet offentliggøres, vil det ikke være muligt at matche enhver deltagers individuelle respons med data offentliggjort i resultatet.

Anonymisering og de-identifikation

Anonymisering refererer til irreversibelt overskæring et datasæt fra identiteten af ​​data bidragyder i en undersøgelse for at forhindre eventuelle fremtidige re-identifikation, selv af undersøgelsen arrangørerne under alle forhold. De-identifikation er også en afbrydelse af et datasæt fra identiteten af ​​data bidragyder, men kan omfatte bevare identificere oplysninger, som kunne kun være re-forbundet af en betroet part i visse situationer. Der er en debat i den teknologi, samfund af, om data, der kan re-forbundet, selv af en betroet part, bør aldrig blive betragtet som de-identificeret.

Applikationer

Forskning i de-identifikation er for det meste drevet til at beskytte information om sundhed. Nogle biblioteker har vedtaget metoder, der anvendes i sundhedssektoren til at bevare deres læsere privatliv.

Grænser

Når en person deltager i genetik forskning donation af en biologisk prøve ofte resulterer i skabelsen af ​​en stor mængde personlige data. Sådanne data er entydigt vanskeligt at DE-identificere.

Anonymisering af genetiske data er særlig vanskelig på grund af den enorme mængde af genotypisk oplysninger i biospecimens, de bånd, der prøver ofte til medicinske historie, og fremkomsten af ​​moderne bioinformatiske værktøjer til data mining. Der har været demonstrationer, at data for enkeltpersoner i aggregerede samlinger af genotypiske datasæt kan bundet til identiteterne af prøven donorer.

Nogle forskere har foreslået, at det ikke er rimeligt at nogensinde lover deltagerne i genetik forskning, at de kan bevare deres anonymitet, men i stedet sådanne deltagere skal undervises grænserne for brug af kodede identifikatorer i en de-identifikationsprocessen.

De-identifikation love i USA

Sikker havn

Nogle gange kan en forsker vil have data om mennesker af betydning for andre forskere og ønsker at dele disse data. En fælles sag er, at hospitalerne indsamle store mængder af medicinske statistikker om deres patienter, og det ville være nyttigt for medicinsk forskning til andre enheder til at gennemgå disse data. I dette tilfælde ville det være uetisk at afsløre identiteten på de personer, hvis data vil blive delt, fordi disse mennesker har ret til privatlivets fred. For at dele de data, skal det først de-identificeret, så ingen bestemt person kan være forbundet med deres datasæt af alle, der ser dataene.

Problemet er, at det er svært at afgøre, hvilken slags data kan identificere en person. Én model til at bestemme, hvilke data kan ikke deles er USA 'politik om beskyttede helbredsoplysninger, som giver en liste over identificere data. Hvis en forsker fjerner beskyttet helbredsoplysninger fra et datasæt, så udtrykket for denne forskers tilstand er, at forskeren er i en "sikker havn" for at have taget rimelige skridt til at beskytte identitet dem, hvis data forskerne indsamlet.

Forskning i decedents

Nøglen lov om forskning i elektronisk patientjournal data HIPAA Privacy Regel. Denne lov tillader brug af elektronisk patientjournal af afdøde emner for forskning))

  0   0
Forrige artikel 20. bataljon, CEF
Næste artikel Anti-Balaka

Kommentarer - 0

Ingen kommentar

Tilføj en kommentar

smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile smile smile smile smile
smile smile smile smile
Tegn tilbage: 3000
captcha