Di era transformasi digital, organisasi layanan kesehatan dengan cepat mengalihkan operasi mereka ke platform digital. Meskipun hal ini memberikan efisiensi dan penyederhanaan proses, hal ini juga menimbulkan kekhawatiran penting mengenai keamanan data sensitif pasien.
Metode perlindungan data tradisional tidak lagi memadai. Karena repositori digital ini penuh dengan informasi rahasia, diperlukan solusi yang kuat. Di sinilah de-identifikasi data berperan besar. Teknik yang muncul ini merupakan strategi penting untuk menjaga privasi tanpa menghambat potensi analisis data dan penelitian.
Di blog ini, kita akan membahas secara detail tentang de-identifikasi data. Kami akan mencari tahu mengapa perisai inilah yang membantu melindungi data penting.
Apa itu De-identifikasi Data?
De-identifikasi data adalah teknik yang menghapus atau mengubah informasi pribadi dari kumpulan data. Hal ini menyulitkan untuk menghubungkan data kembali ke orang-orang tertentu. Tujuannya adalah untuk melindungi privasi individu. Pada saat yang sama, data tetap berguna untuk penelitian atau analisis.
Misalnya, rumah sakit mungkin melakukan de-identifikasi catatan pasien sebelum menggunakan data tersebut untuk penelitian medis. Hal ini memastikan privasi pasien sambil tetap memberikan wawasan yang berharga.
Beberapa kasus penggunaan de-identifikasi data meliputi:
- Penelitian klinis: Data yang tidak teridentifikasi memungkinkan dilakukannya studi yang etis dan aman mengenai hasil akhir pasien, kemanjuran obat, dan protokol pengobatan tanpa melanggar privasi pasien.
- Analisis Kesehatan Masyarakat: Catatan pasien yang tidak teridentifikasi dapat dikumpulkan untuk menganalisis tren kesehatan, memantau wabah penyakit, dan merumuskan kebijakan kesehatan masyarakat.
- Catatan Kesehatan Elektronik (EHRs): De-identifikasi melindungi privasi pasien ketika EHR dibagikan untuk penelitian atau penilaian kualitas. Ini memastikan kepatuhan terhadap peraturan seperti HIPAA sambil menjaga kegunaan data.
- Berbagi Data: Memfasilitasi pertukaran data layanan kesehatan antar rumah sakit, lembaga penelitian, dan lembaga pemerintah, sehingga memungkinkan penelitian kolaboratif dan pengambilan kebijakan.
- Model Pembelajaran Mesin: Memanfaatkan data yang tidak teridentifikasi untuk melatih algoritme untuk analisis layanan kesehatan prediktif yang mengarah pada peningkatan diagnostik dan perawatan.
- Pemasaran Kesehatan: Memungkinkan penyedia layanan kesehatan menganalisis pemanfaatan layanan dan kepuasan pasien. Ini membantu strategi pemasaran tanpa membahayakan privasi pasien.
- Penilaian Risiko: Memungkinkan perusahaan asuransi menilai faktor risiko dan penetapan harga polis menggunakan kumpulan data besar tanpa identifikasi individu.
Bagaimana Cara Kerja De-Identifikasi Data?
Pemahaman de-identifikasi dimulai dengan membedakan dua jenis pengidentifikasi: langsung dan tidak langsung.
- Pengidentifikasi langsung, seperti nama, alamat email, dan nomor jaminan sosial, dapat dengan jelas menunjuk ke seseorang.
- Pengidentifikasi tidak langsung, termasuk informasi demografis atau sosio-ekonomi, mungkin mengidentifikasi seseorang jika digabungkan, namun berguna untuk analisis.
Anda harus memahami pengidentifikasi mana yang ingin Anda hapus identifikasinya. Pendekatan untuk mengamankan data bervariasi berdasarkan jenis pengidentifikasi. Anda memiliki beberapa metode untuk melakukan de-identifikasi data, masing-masing cocok untuk skenario berbeda:
- Privasi Diferensial: Menganalisis pola data tanpa memaparkan informasi yang dapat diidentifikasi.
- Pseudonimisasi: Mengganti pengidentifikasi dengan ID atau kode unik sementara.
- K-Anonimitas: Memastikan bahwa kumpulan data memiliki setidaknya individu “K” yang berbagi kumpulan nilai pengidentifikasi kuasi yang sama.
- Kelalaian: Menghapus nama dan pengidentifikasi langsung lainnya dari kumpulan data.
- Redaksi: Menghapus atau menutupi pengidentifikasi di semua rekaman data, termasuk gambar atau audio, menggunakan teknik seperti pikselasi.
- Generalisasi: Mengganti data akurat dengan kategori yang lebih luas, seperti mengubah tanggal lahir pasti menjadi bulan dan tahun saja.
- Penekanan: Menghapus atau mengganti titik data tertentu dengan informasi umum.
- Hashing: Mengenkripsi pengidentifikasi secara permanen, menghilangkan kemungkinan dekripsi.
- Bertukar: Pertukaran titik data antar individu, seperti pertukaran gaji, untuk menjaga integritas data secara keseluruhan.
- Agregasi mikro: Mengelompokkan nilai numerik yang serupa dan mewakilinya dengan rata-rata grup.
- Penambahan Kebisingan: Memasukkan data baru dengan rata-rata nol dan variansi positif terhadap data asli.
Teknik-teknik ini menawarkan cara untuk melindungi privasi individu sambil tetap mempertahankan kegunaan data untuk analisis. Pilihan metode bergantung pada keseimbangan antara kegunaan data dan persyaratan privasi.
Metode De-identifikasi Data
De-identifikasi data sangat penting dalam layanan kesehatan, terutama ketika mematuhi peraturan seperti Aturan Privasi HIPAA. Aturan ini menggunakan dua metode utama untuk melakukan de-identifikasi informasi kesehatan yang dilindungi (PHI): Penentuan Ahli dan Safe Harbor.
Penentuan Ahli
Metode penentuan ahli bertumpu pada kaidah statistik dan ilmiah. Individu yang berkualifikasi dengan pengetahuan dan pengalaman yang memadai menerapkan prinsip-prinsip ini untuk menilai risiko identifikasi ulang.
Penentuan ahli memastikan risiko yang sangat rendah bahwa seseorang dapat menggunakan informasi tersebut untuk mengidentifikasi individu, sendiri atau digabungkan dengan data lain yang tersedia. Pakar ini juga harus mendokumentasikan metodologi dan hasilnya. Hal ini mendukung kesimpulan bahwa risiko identifikasi ulang sangat kecil. Pendekatan ini memungkinkan fleksibilitas tetapi memerlukan keahlian khusus untuk memvalidasi proses de-identifikasi.
Metode Safe Harbor
Metode safe harbour menyediakan daftar periksa 18 pengidentifikasi spesifik yang akan dihapus dari data. Daftar lengkap ini mencakup nama, data geografis yang lebih kecil dari suatu negara bagian, elemen tanggal yang berkaitan dengan individu, dan berbagai jenis nomor seperti nomor telepon, faks, jaminan sosial, dan nomor rekam medis. Pengidentifikasi lain seperti alamat email, alamat IP, dan foto seluruh wajah juga ada dalam daftar.
Metode ini menawarkan pendekatan yang lebih mudah dan terstandarisasi, namun mungkin mengakibatkan hilangnya data sehingga membatasi kegunaan data untuk beberapa tujuan.
Setelah menerapkan salah satu metode ini, Anda dapat menganggap data tersebut tidak teridentifikasi dan tidak lagi tunduk pada Aturan Privasi HIPAA. Meskipun demikian, penting untuk dipahami bahwa de-identifikasi memang disertai dengan konsekuensi. Hal ini menyebabkan hilangnya informasi yang dapat mengurangi kegunaan data dalam konteks tertentu.
Pemilihan metode-metode ini akan bergantung pada kebutuhan spesifik organisasi Anda, keahlian yang tersedia, dan tujuan penggunaan data yang tidak teridentifikasi.
Mengapa De-Identifikasi Penting?
De-identifikasi sangat penting karena beberapa alasan. Hal ini dapat menyeimbangkan kebutuhan privasi dengan kegunaan data. Lihat alasannya:
- Perlindungan Privasi: Ini melindungi privasi individu dengan menghapus atau menutupi pengenal pribadi. Dengan cara ini, informasi pribadi tetap rahasia.
- Kepatuhan dengan Regulasi: De-identifikasi membantu organisasi mematuhi undang-undang dan peraturan privasi seperti HIPAA di AS, GDPR di Eropa, dan lainnya di seluruh dunia. Peraturan ini mewajibkan perlindungan data pribadi, dan de-identifikasi merupakan strategi utama untuk memenuhi persyaratan ini.
- Mengaktifkan Analisis Data: Dengan menganonimkan data, organisasi dapat menganalisis dan berbagi informasi tanpa mengorbankan privasi individu. Hal ini sangat penting di sektor-sektor seperti layanan kesehatan, di mana analisis data pasien dapat menghasilkan terobosan dalam pengobatan dan pemahaman penyakit.
- Menumbuhkan Inovasi: Data yang tidak teridentifikasi dapat digunakan dalam penelitian dan pengembangan. Hal ini memungkinkan inovasi tanpa membahayakan privasi pribadi. Misalnya, peneliti dapat menggunakan catatan kesehatan yang tidak teridentifikasi untuk mempelajari pola penyakit dan mengembangkan pengobatan baru.
- Manajemen Risiko: Ini mengurangi risiko yang terkait dengan pelanggaran data. Jika data tidak teridentifikasi, kecil kemungkinan informasi yang diekspos akan merugikan individu. Hal ini mengurangi implikasi etika dan finansial dari pelanggaran data.
- Kepercayaan publik: Melakukan de-identifikasi data dengan benar membantu menjaga kepercayaan publik terhadap cara organisasi menangani informasi pribadi. Kepercayaan ini sangat penting untuk pengumpulan data yang diperlukan untuk penelitian dan analisis.
- Kolaborasi Global: Anda dapat dengan mudah berbagi data yang tidak teridentifikasi lintas negara dengan lebih mudah untuk kolaborasi penelitian global. Hal ini sangat relevan dalam bidang kesehatan global, dimana berbagi data dapat mempercepat respons terhadap krisis kesehatan masyarakat.
De-Identifikasi Data vs Sanitasi, Anonimisasi, dan Tokenisasi
Sanitasi, anonimisasi, dan tokenisasi adalah teknik privasi data berbeda yang dapat Anda gunakan selain de-identifikasi data. Untuk membantu Anda memahami perbedaan antara de-identifikasi data dan teknik privasi data lainnya, mari jelajahi sanitasi data, anonimisasi, dan tokenisasi:
| Teknik | Deskripsi Produk | Gunakan Kasus |
| Sanitasi | Melibatkan pendeteksian, koreksi, atau penghapusan data pribadi atau sensitif untuk mencegah identifikasi yang tidak sah. Sering digunakan untuk menghapus atau mentransfer data, seperti saat mendaur ulang peralatan perusahaan. | Penghapusan atau transfer data |
| Anonimisasi | Menghapus atau mengubah data sensitif dengan nilai yang realistis dan palsu. Proses ini memastikan bahwa kumpulan data tidak dapat didekodekan atau direkayasa ulang. Ini menggunakan pengocokan kata atau enkripsi. Menargetkan pengidentifikasi langsung untuk menjaga kegunaan dan realisme data. | Melindungi pengidentifikasi langsung |
| Tokenisasi | Menggantikan informasi pribadi dengan token acak, yang mungkin dihasilkan oleh fungsi satu arah seperti hash. Meskipun token ditautkan ke data asli dalam brankas token yang aman, token tersebut tidak memiliki hubungan matematis langsung. Hal ini membuat rekayasa balik menjadi tidak mungkin dilakukan tanpa akses ke brankas. | Penanganan data yang aman dengan potensi reversibilitas |
Masing-masing metodologi ini berfungsi untuk meningkatkan privasi data dalam konteks yang berbeda.
- Sanitasi mempersiapkan data untuk dihapus atau dipindahkan dengan aman sehingga tidak ada informasi sensitif yang tertinggal.
- Anonimisasi secara permanen mengubah data untuk mencegah identifikasi individu. Hal ini membuatnya cocok untuk berbagi atau menganalisis secara publik yang mengutamakan privasi.
- Tokenisasi menawarkan keseimbangan. Ini melindungi data selama transaksi atau penyimpanan, dengan kemungkinan mengakses informasi asli dalam kondisi aman.
Keuntungan dan Kerugian Data yang Tidak Diidentifikasi
Kami melakukan de-identifikasi data karena manfaat yang diberikannya. Jadi, mari kita bahas manfaat menggunakan data yang tidak teridentifikasi:
Manfaat Data yang Tidak Diidentifikasi
Melindungi Kerahasiaan
Data yang tidak teridentifikasi melindungi privasi individu dengan menghapus pengenal pribadi. Hal ini memastikan bahwa informasi pribadi tetap bersifat pribadi, bahkan ketika digunakan untuk penelitian.
Mendukung Penelitian Kesehatan
Hal ini memungkinkan peneliti untuk mengakses informasi pasien yang berharga tanpa mengorbankan privasi. Hal ini mendukung kemajuan dalam bidang kesehatan dan meningkatkan pelayanan pasien.
Meningkatkan Berbagi Data
Organisasi dapat berbagi data yang tidak teridentifikasi. Ini memecah silo dan mendorong kolaborasi. Berbagi hal ini sangat penting untuk mengembangkan solusi layanan kesehatan yang lebih baik.
Memfasilitasi Peringatan Kesehatan Masyarakat
Peneliti dapat mengeluarkan peringatan kesehatan masyarakat berdasarkan data yang tidak teridentifikasi. Mereka melakukan ini tanpa mengungkapkan informasi kesehatan yang dilindungi, sehingga menjaga privasi.
Mendorong Kemajuan Medis
De-identifikasi memungkinkan penggunaan data untuk penelitian yang mengarah pada peningkatan layanan kesehatan. Ini mendukung kemitraan inovasi dan pengembangan perawatan medis baru.
Kelemahan Data yang Tidak Diidentifikasi
Meskipun de-identifikasi data memungkinkan penyedia layanan kesehatan berbagi informasi untuk penelitian dan pengembangan, hal ini bukannya tanpa tantangan.
Potensi untuk Identifikasi Ulang
Meskipun dilakukan de-identifikasi, risiko identifikasi ulang pasien tetap ada. Teknologi seperti AI dan perangkat yang terhubung berpotensi mengungkap identitas pasien.
Tantangan dengan AI dan Teknologi
AI dapat mengidentifikasi ulang individu dari data yang tidak teridentifikasi. Ini menantang perlindungan privasi yang ada. Hal ini memerlukan pertimbangan ulang terhadap langkah-langkah privasi di era pembelajaran mesin.
Hubungan Data yang Kompleks
Protokol de-identifikasi harus memperhitungkan hubungan kumpulan data yang kompleks. Kombinasi data tertentu memungkinkan dilakukannya identifikasi ulang individu.
Tindakan Perlindungan Privasi
Teknologi canggih yang meningkatkan privasi diperlukan untuk memastikan data tetap teridentifikasi. Ini termasuk PET algoritmik, arsitektur, dan augmentasi, yang menambah kompleksitas pada proses de-identifikasi.
Anda harus mengatasi kelemahan ini dan memanfaatkan manfaatnya untuk membagikan data pasien secara bertanggung jawab. Dengan cara ini, Anda dapat berkontribusi terhadap kemajuan medis sekaligus memastikan privasi pasien dan kepatuhan terhadap peraturan.
Perbedaan Antara Penyembunyian Data dan De-identifikasi Data
Penyembunyian data dan de-identifikasi bertujuan untuk melindungi informasi sensitif namun berbeda dalam metode dan tujuannya. Berikut ikhtisar penyembunyian data:
Penyembunyian data adalah teknik untuk melindungi informasi sensitif di lingkungan non-produksi. Cara ini menggantikan atau menyembunyikan data asli dengan data palsu atau acak namun strukturnya masih mirip dengan data asli.
Misalnya, nomor Jaminan Sosial seperti “123-45-6789” mungkin disamarkan sebagai “XXX-XX-6789.” Idenya adalah untuk melindungi privasi subjek data sekaligus mengizinkan penggunaan data untuk tujuan pengujian atau analitis.
Sekarang, mari kita bahas perbedaan antara kedua teknik ini:
| Kriteria | Penyembunyian Data | De-identifikasi Data |
| Tujuan Utama | Mengaburkan data sensitif, menggantinya dengan data fiktif | Menghapus semua informasi yang dapat diidentifikasi, mengubah data yang dapat diidentifikasi secara tidak langsung |
| Fields aplikasi | Biasa digunakan dalam bidang keuangan dan beberapa konteks kesehatan | Banyak digunakan dalam perawatan kesehatan untuk penelitian dan analisis |
| Mengidentifikasi Atribut | Menutupi atribut yang paling dapat mengidentifikasi secara langsung | Menghapus pengidentifikasi langsung dan tidak langsung |
| Tingkat Privasi | Tidak memberikan anonimitas lengkap | Bertujuan untuk menganonimkan sepenuhnya, tidak dapat diidentifikasi ulang bahkan dengan data lain |
| Persyaratan Persetujuan | Mungkin memerlukan persetujuan individu pasien | Biasanya tidak memerlukan persetujuan pasien setelah de-identifikasi |
| Pemenuhan | Tidak dirancang khusus untuk kepatuhan terhadap peraturan | Seringkali diperlukan untuk mematuhi peraturan seperti HIPAA dan GDPR |
| Gunakan Kasus | Pengujian perangkat lunak dengan cakupan terbatas, penelitian tanpa kehilangan data, yang persetujuannya mudah diperoleh | Berbagi catatan kesehatan elektronik, pengujian perangkat lunak yang lebih luas, kepatuhan terhadap peraturan, dan situasi apa pun yang memerlukan anonimitas tinggi |
Jika Anda mencari tingkat anonimitas yang kuat dan setuju mengubah data untuk penggunaan yang lebih luas, maka de-identifikasi data adalah opsi yang lebih sesuai. Penyembunyian data adalah pendekatan yang layak untuk tugas-tugas yang memerlukan tindakan privasi yang tidak terlalu ketat dan memerlukan pemeliharaan struktur data asli.
De-identifikasi dalam Pencitraan Medis
Proses de-identifikasi menghilangkan penanda yang dapat diidentifikasi dari informasi kesehatan untuk menjaga privasi pasien sekaligus mengizinkan penggunaan data ini untuk berbagai aktivitas penelitian. Hal ini mencakup studi tentang efektivitas pengobatan, evaluasi kebijakan layanan kesehatan, penelitian di bidang ilmu hayati, dan banyak lagi.
Pengidentifikasi langsung, juga disebut sebagai Informasi Kesehatan yang Dilindungi (PHI), mencakup serangkaian rincian seperti nama pasien, alamat, catatan medis, dan informasi apa pun yang mengungkapkan status kesehatan individu, layanan kesehatan yang diterima, atau informasi keuangan yang berkaitan dengan kesehatan mereka. Artinya, dokumen seperti rekam medis, tagihan rumah sakit, dan hasil pemeriksaan laboratorium semuanya termasuk dalam kategori PHI.
Semakin berkembangnya integrasi teknologi informasi kesehatan menunjukkan kemampuannya dalam mendukung penelitian yang signifikan dengan menggabungkan kumpulan data yang luas dan kompleks dari berbagai sumber.
Mengingat banyaknya koleksi data kesehatan yang dapat memajukan penelitian klinis dan memberikan nilai bagi komunitas medis, Aturan Privasi HIPAA mengizinkan entitas yang dilindungi olehnya atau rekan bisnisnya untuk melakukan de-identifikasi data sesuai dengan pedoman dan kriteria tertentu.
Untuk mengetahui lebih lanjut - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
