ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း

ဒေတာ De-identification လမ်းညွှန်- စတင်သူတိုင်း သိထားရမည့်အရာများ (2024)

ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းသည့်ခေတ်တွင်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများဆီသို့ လျင်မြန်စွာကူးပြောင်းလာကြသည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်မှုနှင့် ချောမွေ့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ယူဆောင်လာသော်လည်း၊ ထိခိုက်လွယ်သော လူနာဒေတာများ၏ လုံခြုံရေးအတွက် အရေးကြီးသော စိုးရိမ်ပူပန်မှုများလည်း ပေါ်ပေါက်စေသည်။

သမားရိုးကျဒေတာကာကွယ်မှုနည်းလမ်းများသည် မလုံလောက်တော့ပါ။ ဤဒစ်ဂျစ်တယ်သိုလှောင်ရာနေရာများသည် လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များဖြင့် ဖြည့်သွင်းထားသောကြောင့် ခိုင်မာသောဖြေရှင်းချက်လိုအပ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် data de-identification သည် ကြီးမားသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။ ဤပေါ်ထွက်လာသောနည်းပညာသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် သုတေသနအတွက် အလားအလာများကို အဟန့်အတားမရှိဘဲ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်မှုအတွက် အရေးကြီးသောဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤဘလော့ဂ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အချက်အလက် de-identification အကြောင်း အသေးစိတ် ဆွေးနွေးပါမည်။ အရေးကြီးသောဒေတာကို ကာကွယ်ပေးသည့် အကာအကွယ်များ အဘယ်ကြောင့်ဖြစ်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့လေ့လာပါမည်။

Data De-Identification ဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။

အချက်အလက်များဖော်ထုတ်ခြင်း

အချက်အလက်များဖော်ထုတ်ခြင်း ဒေတာအစုတစ်ခုမှ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲခြင်းနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သီးခြားလူများနှင့် ဒေတာကို ပြန်လည်ချိတ်ဆက်ရန် ခက်ခဲစေသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တစ်ဦးချင်း privacy ကိုကာကွယ်ရန်ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ဒေတာသည် သုတေသန သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသုံးဝင်သေးသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးရုံတစ်ရုံသည် ဆေးသုတေသနအတွက် ဒေတာကို အသုံးမပြုမီ လူနာမှတ်တမ်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ခွင့်ပြုနေချိန်တွင် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား သေချာစေသည်။

data de-identification ၏အသုံးပြုမှုအချို့တွင်-

  • လက်တွေ့သုတေသန: ဖော်ထုတ်ထားသော ဒေတာသည် လူနာ၏ ရလဒ်များ၊ ဆေးဝါးထိရောက်မှုနှင့် ကုသမှုဆိုင်ရာ ပရိုတိုကောများကို ကျင့်ဝတ်နှင့် လုံခြုံသော လေ့လာမှုကို ခွင့်ပြုသည်။
  • ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး ဆန်းစစ်ခြင်း။− ကျန်းမာရေးလမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးမူဝါဒများချမှတ်ရန်အတွက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော လူနာမှတ်တမ်းများကို စုစည်းနိုင်သည်။
  • အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ (EHRs): သုတေသန သို့မဟုတ် အရည်အသွေး အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် EHR များကို မျှဝေသောအခါတွင် De-identification သည် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို ကာကွယ်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအသုံးဝင်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် HIPAA ကဲ့သို့ စည်းမျဉ်းများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် အာမခံပါသည်။
  • ဒေတာများကိုမျှဝေခြင်း: ဆေးရုံများ၊ သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများနှင့် အစိုးရအေဂျင်စီများအကြား ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာမျှဝေခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး ပူးပေါင်းသုတေသနပြုခြင်းနှင့် မူဝါဒချမှတ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
  • စက်သင်ယူမှုပုံစံများ: ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသမှုများဆီသို့ ဦးတည်စေသည့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသောဒေတာကို အသုံးပြုသည်။
  • ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစျေးကွက်: ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကို ဝန်ဆောင်မှုအသုံးပြုမှုနှင့် လူနာများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ခွင့်ပြုသည်။ ၎င်းသည် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား အန္တရာယ်မပြုဘဲ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။
  • စွန့်စားရန်ဆုံးဖြတ်ချက်: အာမခံကုမ္ပဏီများသည် တစ်ဦးချင်းသတ်မှတ်ခြင်းမရှိဘဲ ဒေတာအစုံအလင်ကို အသုံးပြု၍ အန္တရာယ်အချက်များနှင့် မူဝါဒစျေးနှုန်းများကို အကဲဖြတ်ရန် အာမခံကုမ္ပဏီများကို ဖွင့်ပေးသည်။

Data De-Identification အလုပ်လုပ်ပုံ

De-identification ကို နားလည်ခြင်းသည် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း အမျိုးအစား နှစ်ခုကြား ခွဲခြားခြင်းဖြင့် စတင်သည်- တိုက်ရိုက် နှင့် သွယ်ဝိုက်.

  • အမည်များ၊ အီးမေးလ်လိပ်စာများနှင့် လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်များကဲ့သို့ တိုက်ရိုက်သတ်မှတ်မှုစနစ်များသည် လူတစ်ဦးချင်းစီထံ မမှားမယွင်း ညွှန်ပြနိုင်သည်။
  • လူဦးရေစာရင်း သို့မဟုတ် လူမှုစီးပွားအချက်အလက် အပါအဝင် သွယ်ဝိုက်သော အမှတ်အသားများသည် ပေါင်းစပ်သောအခါတွင် တစ်စုံတစ်ဦးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော်လည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အဖိုးတန်ပါသည်။

မည်သည့် identifiers များကို သင် de-identify လုပ်လိုသည်ကို နားလည်ရပါမည်။ ဒေတာကို လုံခြုံအောင်ပြုလုပ်ရန် ချဉ်းကပ်ပုံသည် သတ်မှတ်သူအမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားသည်။ သင့်တွင် မတူညီသော အခြေအနေများအတွက် သင့်လျော်သော ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် နည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်-

  • ကွဲပြားခြားနားသောသီးသန့်လုံခြုံရေး: သတ်မှတ်နိုင်သော အချက်အလက်များကို မဖော်ပြဘဲ ဒေတာပုံစံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ။
  • အမည်ဝှက်ခြင်း- သီးခြား၊ ယာယီ ID သို့မဟုတ် ကုဒ်များဖြင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို အစားထိုးသည်။
  • K - အမည်ဝှက်: ဒေတာအတွဲတွင် တူညီသောအမည်သတ်မှတ်မှုတန်ဖိုးများကို မျှဝေထားသည့် အနည်းဆုံး “K” တစ်ဦးချင်းစီတွင် ရှိကြောင်း သေချာပါစေ။
  • ပျက်ကွက်: အမည်များနှင့် အခြားတိုက်ရိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို ဒေတာအတွဲများမှ ဖယ်ရှားသည်။
  • Redaction− pixelation ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် အသံအပါအဝင် ဒေတာမှတ်တမ်းများအားလုံးရှိ အထောက်အထားများကို ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် မျက်နှာဖုံးများ။
  • ယေဘုယျအားဖြင့်: မွေးသက္ကရာဇ်အတိအကျကို လနှင့်နှစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းကဲ့သို့ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အမျိုးအစားများဖြင့် တိကျသောဒေတာကို အစားထိုးသည်။
  • ဖိနှိပ်မှု: ယေဘူယျအချက်အလက်များဖြင့် သီးခြားဒေတာအချက်များအား ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် အစားထိုးခြင်း။
  • တားဆီးခြင်း: ကုဒ်ဝှက်ခြင်းဖြစ်နိုင်ချေကို ဖယ်ရှားပေးသည့် အထောက်အထားများကို နောက်ပြန်မဆုတ်ဘဲ အသွင်ဝှက်ထားသည်။
  • လဲလှယ်ရေး: ဒေတာ အလုံးစုံ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် လစာများ လဲလှယ်ခြင်း ကဲ့သို့သော လူတစ်ဦးချင်းအကြား ဒေတာအချက်များ ဖလှယ်သည်။
  • မိုက်ခရိုစုစည်းမှု: အလားတူ ဂဏန်းတန်ဖိုးများကို အုပ်စုဖွဲ့ပြီး ၎င်းတို့ကို အုပ်စု၏ ပျမ်းမျှအားဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်။
  • ဆူညံသံထပ်တိုး: မူရင်းဒေတာအတွက် သုညနှင့် အပြုသဘောကွဲလွဲမှု ပျမ်းမျှအားဖြင့် ဒေတာအသစ်ကို မိတ်ဆက်သည်။

ဤနည်းပညာများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဒေတာ၏အသုံးဝင်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် တစ်ဦးချင်းကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်ရန် နည်းလမ်းများကို ပေးဆောင်သည်။ နည်းလမ်းရွေးချယ်မှုသည် ဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလိုအပ်ချက်များကြား ချိန်ခွင်လျှာအပေါ် မူတည်သည်။

Data De-identification နည်းလမ်းများ

ဒေတာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနည်းလမ်းများ

အထူးသဖြင့် စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများကို လိုက်နာသောအခါတွင် ဒေတာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ HIPAA Privacy စည်းမျဉ်း. ဤစည်းမျဉ်းသည် ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI)- ကျွမ်းကျင်သူသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဘေးကင်းသောဆိပ်ကမ်းကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အဓိကနည်းလမ်းနှစ်ခုကို အသုံးပြုသည်။

ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနည်းလမ်းများ

ကျွမ်းကျင်သူ ဆုံးဖြတ်ချက်

ကျွမ်းကျင်သူ၏ ဆုံးဖြတ်ခြင်းနည်းလမ်းသည် ကိန်းဂဏန်းနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ စည်းမျဉ်းများအပေါ် မူတည်သည်။ လုံလောက်သော အသိပညာနှင့် အတွေ့အကြုံရှိသော အရည်အချင်းပြည့်မီသော ပုဂ္ဂိုလ်သည် ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်း၏အန္တရာယ်ကို အကဲဖြတ်ရန် ဤမူများကို အသုံးပြုပါသည်။

ကျွမ်းကျင်သူ၏ဆုံးဖြတ်ချက်သည် လူတစ်ဦးချင်းစီကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ တစ်ဦးတည်း သို့မဟုတ် အခြားရရှိနိုင်သည့်ဒေတာနှင့် ပေါင်းစပ်ရန် အချက်အလက်ကို တစ်စုံတစ်ဦးမှ အသုံးပြုနိုင်သည့် အန္တရာယ်အလွန်နည်းပါးကြောင်း သေချာစေသည်။ ဤကျွမ်းကျင်သူသည် နည်းစနစ်နှင့် ရလဒ်များကိုလည်း မှတ်တမ်းတင်ရပါမည်။ ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်း၏အန္တရာယ်အနည်းဆုံးရှိသည်ဟူသောကောက်ချက်ကိုထောက်ခံပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ပျော့ပြောင်းမှုကို ခွင့်ပြုသော်လည်း ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အတည်ပြုရန် အထူးကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်သည်။

လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်းနည်းလမ်း

ဘေးကင်းသောဆိပ်ကမ်းနည်းလမ်းသည် ဒေတာမှဖယ်ရှားရန် သီးခြားသတ်မှတ်သူ ၁၈ ခု၏ စစ်ဆေးစာရင်းကို ပေးပါသည်။ ဤပြည့်စုံသောစာရင်းတွင် အမည်များ၊ ပြည်နယ်တစ်ခုထက်ငယ်သော ပထဝီဝင်အချက်အလက်များ၊ လူတစ်ဦးချင်းစီနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ရက်စွဲများပါဝင်သည့် နံပါတ်များနှင့် ဖုန်း၊ ဖက်စ်၊ လူမှုဖူလုံရေးနှင့် ဆေးမှတ်တမ်းနံပါတ်များကဲ့သို့သော နံပါတ်အမျိုးအစားများ ပါဝင်သည်။ အီးမေးလ်လိပ်စာများ၊ IP လိပ်စာများနှင့် မျက်နှာပြည့်ဓာတ်ပုံများကဲ့သို့ အခြားသော ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများလည်း စာရင်းတွင် ပါဝင်သည်။

ဤနည်းလမ်းသည် ပိုမိုရိုးရှင်းသော၊ စံသတ်မှတ်ထားသော ချဉ်းကပ်နည်းကို ပေးစွမ်းသော်လည်း အချို့သောရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာ၏အသုံးဝင်မှုကို ကန့်သတ်ထားသည့် ဒေတာဆုံးရှုံးမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

ဤနည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုခုကို ကျင့်သုံးပြီးနောက်၊ သင်သည် HIPAA ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းကို လိုက်နာခြင်းမရှိတော့သည့် ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားခြင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ de-identification သည် အပေးအယူများဖြင့် လာကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် သီးခြားအခြေအနေများတွင် ဒေတာ၏အသုံးဝင်မှုကို လျှော့ချနိုင်သည့် သတင်းအချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှုကို ဦးတည်စေသည်။

ဤနည်းလမ်းများကြားတွင် ရွေးချယ်ခြင်းသည် သင့်အဖွဲ့အစည်း၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များ၊ ရရှိနိုင်သောကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသောဒေတာကို ရည်ရွယ်အသုံးပြုခြင်းအပေါ် မူတည်ပါသည်။

အချက်အလက်များဖော်ထုတ်ခြင်း

De-Identification သည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

De-identification သည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် အချက်အလက်များ၏ အသုံးဝင်မှုနှင့် privacy လိုအပ်ချက်ကို ဟန်ချက်ညီစေနိုင်သည်။ ဘာကြောင့်လဲဆိုတာ တစ်ချက်ကြည့်လိုက်ပါ

  • သီးသန့်လုံခြုံရေးကာကွယ်စောင့်ရှောက်ရေး: ၎င်းသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ဖုံးကွယ်ခြင်းဖြင့် တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား အကာအကွယ်ပေးသည်။ ဤနည်းဖြင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို လျှို့ဝှက်ထားဆဲဖြစ်သည်။
  • စည်းမျဉ်းများလိုက်နာခြင်း- ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား US ရှိ HIPAA၊ ဥရောပရှိ GDPR နှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ အခြားအခြားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ ဥပဒေများနှင့် စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရန် ကူညီပေးသည်။ ဤစည်းမျဉ်းများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို အကာအကွယ်ပေးရန် ပြဌာန်းထားပြီး၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းမှာ ဤလိုအပ်ချက်များကို ပြည့်မီရန် အဓိကဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်သည်။
  • ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို ဖွင့်ပါ။: ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် တစ်ဦးချင်းကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား မထိခိုက်စေဘဲ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး မျှဝေနိုင်ပါသည်။ လူနာအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကုသမှုနှင့် ရောဂါများကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေမည့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဲ့သို့သော ကဏ္ဍများတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
  • ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အားပေးသည်။: De-identified data ကို သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် သုံးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို အန္တရာယ်မပြုဘဲ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို ခွင့်ပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် ရောဂါပုံစံများကို လေ့လာပြီး ကုသမှုအသစ်များပြုလုပ်ရန် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
  • အန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှု: ၎င်းသည် ဒေတာချိုးဖောက်မှုများနှင့် ဆက်စပ်အန္တရာယ်ကို လျှော့ချပေးသည်။ ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားခြင်းမရှိပါက၊ ဖော်ထုတ်ထားသော အချက်အလက်များသည် လူတစ်ဦးချင်းစီကို အန္တရာယ်ပြုနိုင်ခြေ နည်းပါသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာဖောက်ဖျက်မှု၏ ကျင့်ဝတ်နှင့် ငွေကြေးဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို လျှော့ချပေးသည်။
  • ပြည်သူ့ယုံကြည်မှု- အဖွဲ့အစည်းများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်ပုံအပေါ် မှန်ကန်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် လူထုယုံကြည်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးသည်။ ဤယုံကြည်မှုသည် သုတေသနနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် လိုအပ်သော အချက်အလက်စုဆောင်းမှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
  • ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း− ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သုတေသနပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများအတွက် နယ်နိမိတ်များဖြတ်၍ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသောဒေတာများကို အလွယ်တကူမျှဝေနိုင်ပါသည်။ ဒေတာမျှဝေခြင်းသည် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးအကျပ်အတည်းများကို တုံ့ပြန်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်သည့် ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် အထူးသဖြင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။

ဒေတာ De-Identification နှင့် Sanitization၊ အမည်ဝှက်ခြင်း နှင့် တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်း

Sanitization၊ အမည်ဝှက်ထားခြင်းနှင့် တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းမှလွဲ၍ သင်အသုံးပြုနိုင်သည့် မတူညီသောဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနည်းပညာများဖြစ်သည်။ data de-identification နှင့် အခြားသော data privacy techniques များကြား ခြားနားချက်များကို နားလည်ရန် ကူညီရန်၊ data sanitization၊ anonymization and tokenization ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

techniqueဖေါ်ပြချက်မှုများကိုသုံးပါ
သန့်ရှင်းရေးခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ သက်သေခံခြင်းကို တားဆီးရန် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သို့မဟုတ် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်း၊ ပြုပြင်ခြင်း သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ကုမ္ပဏီစက်ကိရိယာများကို ပြန်လည်အသုံးပြုသည့်အခါကဲ့သို့ ဒေတာများကို ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် လွှဲပြောင်းခြင်းအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ဒေတာဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် လွှဲပြောင်းခြင်း။
အမည်ဝှက်ခြင်းအရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို လက်တွေ့ဆန်သော၊ အတုအယောင်တန်ဖိုးများဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲခြင်း။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာအတွဲအား ကုဒ်ဖော်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြောင်းပြန်-အင်ဂျင်နီယာပြုလုပ်ခြင်းမပြုနိုင်ကြောင်း သေချာစေသည်။ ၎င်းသည် စကားလုံးကို ပွတ်သပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာအသုံးပြုရလွယ်ကူမှုနှင့် လက်တွေ့ဆန်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် တိုက်ရိုက် ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို ပစ်မှတ်ထားသည်။တိုက်ရိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းများကို ကာကွယ်ပေးခြင်း။
တိုကင်ယူခြင်းဟက်ရှ်ကဲ့သို့သော တစ်လမ်းသွားလုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် ကျပန်းတိုကင်များဖြင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို အစားထိုးသည်။ တိုကင်များသည် လုံခြုံသော တိုကင်နေရာရှိ မူရင်းဒေတာနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော်လည်း ၎င်းတို့သည် တိုက်ရိုက်သင်္ချာဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှု မရှိပေ။ ၎င်းသည် vault သို့ဝင်ရောက်ခြင်းမရှိဘဲ reverse engineering ကိုမဖြစ်နိုင်စေသည်။နောက်ပြန်လှည့်နိုင်သော အလားအလာဖြင့် လုံခြုံသောဒေတာကိုင်တွယ်ခြင်း။

ဤနည်းစနစ်တစ်ခုစီသည် မတူညီသောအခြေအနေများတွင် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာမြှင့်တင်ရန် လုပ်ဆောင်သည်။

  • Sanitization သည် လုံခြုံသော ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် လွှဲပြောင်းခြင်းအတွက် ဒေတာကို နောက်ကျကျန်စေသောကြောင့် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ချန်ထားခဲ့ခြင်းမရှိစေရပါ။
  • လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ဖော်ထုတ်ခြင်းကို တားဆီးရန် လျှို့ဝှက်အမည်ဝှက်ခြင်းသည် ဒေတာကို အပြီးအပိုင်ပြောင်းလဲစေသည်။ ၎င်းသည် privacy ကိုစိုးရိမ်ရသည့်အများပြည်သူမျှဝေခြင်း သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် သင့်လျော်စေသည်။
  • Tokenization သည် မျှတမှုကို ပေးသည်။ ၎င်းသည် လုံခြုံသောအခြေအနေများအောက်တွင် မူရင်းအချက်အလက်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ခြေဖြင့် ငွေပေးငွေယူ သို့မဟုတ် သိုလှောင်မှုအတွင်း ဒေတာကို ကာကွယ်ပေးသည်။

De-Identified Data ၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အားနည်းချက်များ

၎င်းမှပေးဆောင်သော အကျိုးကျေးဇူးများကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဒေတာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း ရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ de-identified data ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးများအကြောင်းပြောကြပါစို့။ 

De-Identified Data ၏အကျိုးကျေးဇူးများ

လျှို့ဝှက်ချက်ကို ကာကွယ်ပေးတယ်။

ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသောဒေတာသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအထောက်အထားများကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် တစ်ဦးချင်းကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှုကို ကာကွယ်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သုတေသနအတွက် အသုံးပြုသည့်တိုင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို လျှို့ဝှက်ထားရှိကြောင်း သေချာစေသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သုတေသနကို ပံ့ပိုးပေးသည်။

၎င်းသည် သုတေသီများအား privacy ကိုမထိခိုက်စေဘဲ အဖိုးတန်လူနာအချက်အလက်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် တိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပြီး လူနာစောင့်ရှောက်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။

ဒေတာမျှဝေခြင်းကို မြှင့်တင်ပေးသည်။

အဖွဲ့အစည်းများသည် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အချက်အလက်များကို မျှဝေနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် silo များကိုဖြိုဖျက်ပြီးပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကိုမြှင့်တင်သည်။ ဤမျှဝေမှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဖြေရှင်းနည်းများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးသတိပေးချက်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။

သုတေသီများသည် မဖော်ထုတ်ထားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးသတိပေးချက်များကို ထုတ်ပြန်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် အကာအကွယ်ပေးထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကို မဖော်ပြဘဲ ယင်းကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လျှို့ဝှက်ရေးထိန်းသိမ်းထားသည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးသည်။

De-identification သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတိုးတက်မှုများကို ဦးတည်စေသည့် သုတေသနအတွက် ဒေတာအသုံးပြုမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ၎င်းသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကုသမှုအသစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

De-Identified Data ၏ အားနည်းချက်များ

ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများကို သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် သတင်းအချက်အလက်မျှဝေရန် ခွင့်ပြုသော်လည်း ၎င်းသည် ၎င်း၏စိန်ခေါ်မှုများမရှိဘဲ မဟုတ်ပါ။

ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်းအတွက် အလားအလာ

ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မပြုသော်လည်း၊ လူနာများကို ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ခြင်းအတွက် အန္တရာယ်များ ရှိနေသေးသည်။ AI နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော စက်ပစ္စည်းများကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် လူနာများ၏ အထောက်အထားများကို ထုတ်ဖော်ပြသနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

AI နှင့် နည်းပညာများဖြင့် စိန်ခေါ်မှုများ

AI သည် လူတစ်ဦးချင်းစီအား ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အချက်အလက်မှ ပြန်လည်ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် လက်ရှိကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်မှုများကို စိန်ခေါ်သည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုခေတ်တွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအစီအမံများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် လိုအပ်သည်။

ရှုပ်ထွေးသောဒေတာဆက်ဆံရေးများ

De-identification protocols များသည် ရှုပ်ထွေးသော dataset ဆက်ဆံရေးများအတွက် ထည့်သွင်းရပါမည်။ အချို့သော ဒေတာပေါင်းစပ်မှုများသည် တစ်ဦးချင်းစီ၏ ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုနိုင်သည်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ကာကွယ်ရေး ဆောင်ရွက်ချက်များ

ဒေတာများကို မဖော်ထုတ်နိုင်စေရန်အတွက် အဆင့်မြင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မြှင့်တင်ရေးနည်းပညာများ လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် အယ်လဂိုရီသမ်၊ ဗိသုကာဆိုင်ရာ၊ နှင့် တိုးမြှင့်ခြင်း PETs များပါဝင်ပြီး၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်စေပါသည်။

ဤအားနည်းချက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပြီး လူနာဒေတာများကို တာဝန်သိစွာမျှဝေရန် အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချရပါမည်။ ဤနည်းဖြင့်၊ လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် စည်းမျဉ်းများလိုက်နာမှုတို့ကို သေချာစေပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာတိုးတက်မှုများတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။

Data Masking နှင့် Data De-identification ကွာခြားချက်

ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတို့သည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း နည်းလမ်းနှင့် ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကွဲပြားသည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်း၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ဖြစ်သည်-

Data Masking သည် ထုတ်လုပ်မှုမဟုတ်သော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန်အတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် မူရင်းဒေတာကို အတု သို့မဟုတ် မွှေနှောက်ထားသော ဒေတာဖြင့် အစားထိုး သို့မဟုတ် ဖျောက်ထားသော်လည်း မူလဒေတာနှင့် တည်ဆောက်ပုံအရ ဆင်တူဆဲဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ “123-45-6789” ကဲ့သို့သော လူမှုဖူလုံရေးနံပါတ်ကို “XXX-XX-6789” အဖြစ် ဖုံးအုပ်ထားနိုင်သည်။ အိုင်ဒီယာသည် စမ်းသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာအသုံးပြုမှုကို ခွင့်ပြုစဉ်တွင် ဒေတာဘာသာရပ်၏ လျှို့ဝှက်ရေးကို ကာကွယ်ရန်ဖြစ်သည်။

အခု ဒီနည်းပညာနှစ်ခုကြားက ခြားနားချက်ကို ပြောကြည့်ရအောင်။

လိုအပ်ချက်ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်း။ဒေတာများကိုဖယ်ထုတ်ခြင်း
အဓိကရည်ရွယ်ချက်အထိခိုက်မခံသောဒေတာကို ဖုံးကွယ်ကာ အတုအယောင်ဒေတာဖြင့် အစားထိုးသည်။ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော အချက်အလက်အားလုံးကို ဖယ်ရှားပြီး သွယ်ဝိုက်သောနည်းဖြင့် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက်ကို ပြောင်းလဲပေးသည်။
လျှောက်လွှာ Fieldsငွေကြေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာအချို့တွင် အသုံးများသည်။သုတေသနနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည်။
ဂုဏ်တော်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။ရည်ညွှန်းချက်များကို တိုက်ရိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်သည့် အများဆုံးမျက်နှာဖုံးများတိုက်ရိုက် နှင့် သွယ်ဝိုက်သော အမှတ်အသား နှစ်ခုလုံးကို ဖယ်ရှားသည်။
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအဆင့်အမည်ဝှက်ကို အပြည့်အစုံ မဖော်ပြထားပါ။ပြီးပြည့်စုံသော အမည်ဝှက်ခြင်းအတွက် ရည်ရွယ်သည်၊ အခြားဒေတာဖြင့်ပင် ပြန်လည်သတ်မှတ်၍မရပါ။
သဘောတူညီချက်လိုအပ်ချက်လူနာတစ်ဦးချင်းစီ၏ သဘောတူညီချက် လိုအပ်နိုင်သည်။ပုံမှန်အားဖြင့် de-identification ပြီးနောက် လူနာ၏ သဘောတူညီချက် မလိုအပ်ပါ။
လိုက်နာခြင်းစည်းမျဥ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှုအတွက် အထူးတလည်ပြင်ဆင်ထားခြင်းမရှိပါ။HIPAA နှင့် GDPR ကဲ့သို့သော စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရန် မကြာခဏ လိုအပ်သည်။
မှုများကိုသုံးပါအကန့်အသတ်ရှိသော နယ်ပယ်ဖြင့် ဆော့ဖ်ဝဲကို စမ်းသပ်ခြင်း၊ ဒေတာဆုံးရှုံးမှု သုညဖြင့် သုတေသနပြုခြင်း၊ သဘောတူညီချက်ကို ရယူရန် လွယ်ကူသည်။အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများကို မျှဝေခြင်း၊ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောဆော့ဖ်ဝဲစမ်းသပ်ခြင်း၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို လိုက်နာခြင်းနှင့် အမည်ဝှက်ထားရန် လိုအပ်သည့် အခြေအနေမှန်သမျှကို မျှဝေခြင်း

အကယ်၍ သင်သည် အမည်ဝှက်ခြင်း၏ ခိုင်မာသောအဆင့်ကို ရှာဖွေနေပြီး ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုရန်အတွက် ဒေတာကို အသွင်ပြောင်းရန် အဆင်ပြေပါက၊ data de-identification သည် ပိုမိုသင့်လျော်သော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်းသည် တင်းကြပ်မှုနည်းသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအစီအမံများနှင့် မူလဒေတာဖွဲ့စည်းပုံကို ထိန်းသိမ်းရန်လိုအပ်သည့် အလုပ်များအတွက် ထိရောက်သောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်းတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း

ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် အမျိုးမျိုးသော သုတေသနလုပ်ငန်းများအတွက် ဤဒေတာကို အသုံးပြုခွင့်ပြုစဉ် လူနာ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှုကို ကာကွယ်ပေးရန်အတွက် ခွဲခြားနိုင်သော အမှတ်အသားများကို ကျန်းမာရေးအချက်အလက်မှ ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ ၎င်းတွင် ကုသမှုများ၏ ထိရောက်မှုဆိုင်ရာ လေ့လာမှုများ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမူဝါဒများကို အကဲဖြတ်ခြင်း၊ အသက်သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသနပြုခြင်းနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။

ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးသတင်းအချက်အလက် (PHI) ဟုလည်းရည်ညွှန်းသည့် တိုက်ရိုက်သတ်မှတ်သူသည် လူနာ၏အမည်၊ လိပ်စာ၊ ဆေးမှတ်တမ်းများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ကျန်းမာရေးအခြေအနေ၊ ရရှိထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဝန်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် ငွေကြေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်ကဲ့သို့သော အသေးစိတ်အချက်အလတ်များစွာကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ သူတို့ရဲ့ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု။ ဆိုလိုသည်မှာ ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ ဆေးရုံငွေတောင်းခံလွှာများနှင့် ဓာတ်ခွဲခန်းစစ်ဆေးမှုရလဒ်များကဲ့သို့သော စာရွက်စာတမ်းများသည် PHI အမျိုးအစားအောက်တွင် ကျရောက်နေသည်။

ကျန်းမာရေး သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာ၏ တိုးပွားလာသော ပေါင်းစည်းမှုသည် ရင်းမြစ်အမျိုးမျိုးမှ ကျယ်ပြန့်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် သိသာထင်ရှားသော သုတေသနကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် ၎င်း၏စွမ်းရည်ကို ပြသသည်။

ကျန်းမာရေး ဒေတာ အများအပြား စုဆောင်းမှုသည် လက်တွေ့ သုတေသနကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အသိုင်းအဝိုင်းအတွက် တန်ဖိုးများ ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် HIPAA ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းသည် ၎င်းမှ အကျုံးဝင်သော အဖွဲ့အစည်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဖော်များအား အချို့သော လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် စံနှုန်းများနှင့်အညီ ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်စေပါသည်။

ပိုမိုသိရှိရန် - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/

လူမှုဝေမျှမယ်

သငျသညျဒါ့အပြင်လိုနိုင်ပါစေ