데이터 익명화 가이드: 초보자가 알아야 할 모든 것(2024년)

디지털 혁신 시대에 의료 기관은 운영을 디지털 플랫폼으로 빠르게 전환하고 있습니다. 이는 효율성과 간소화된 프로세스를 제공하지만 민감한 환자 데이터의 보안에 대한 중요한 우려를 불러일으키기도 합니다.

기존의 데이터 보호 방법은 더 이상 적합하지 않습니다. 이러한 디지털 저장소는 기밀 정보로 가득 차 있으므로 강력한 솔루션이 필요합니다. 여기서 데이터 비식별화가 큰 역할을 합니다. 이 새로운 기술은 데이터 분석 및 연구의 잠재력을 저해하지 않으면서 개인 정보를 보호하기 위한 중요한 전략입니다.

이번 블로그에서는 데이터 비식별화에 대해 자세히 설명하겠습니다. 중요한 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 방패가 될 수 있는 이유를 살펴보겠습니다.

데이터 비식별화란 무엇입니까?

데이터 익명화 데이터 세트에서 개인정보를 제거하거나 변경하는 기술입니다. 이로 인해 데이터를 특정 사람에게 다시 연결하는 것이 어렵습니다. 개인의 프라이버시를 보호하는 것이 목표입니다. 동시에 데이터는 연구나 분석에 여전히 유용합니다.

예를 들어 병원은 의료 연구를 위해 데이터를 사용하기 전에 환자 기록을 익명화할 수 있습니다. 이는 귀중한 통찰력을 제공하면서도 환자의 개인정보를 보호합니다.

데이터 비식별화의 일부 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 임상 연구: 식별되지 않은 데이터를 사용하면 환자의 개인 정보를 침해하지 않고 환자 결과, 약물 효능 및 치료 프로토콜에 대한 윤리적이고 안전한 연구가 가능합니다.
• 공중 보건 분석: 비식별화된 환자 기록을 집계하여 건강 동향 분석, 질병 발생 모니터링, 공중 보건 정책 수립 등을 수행할 수 있습니다.
• 전자 건강 기록 (EHR): 연구 또는 품질 평가를 위해 EHR을 공유할 때 비식별화를 통해 환자의 개인정보를 보호합니다. 데이터 유용성을 유지하면서 HIPAA와 같은 규정을 준수하도록 보장합니다.
• 데이터 공유: 병원, 연구기관, 정부기관 간 의료데이터 공유를 촉진하여 공동 연구 및 정책 수립이 가능합니다.
• 머신 러닝 모델 최적화: 비식별화된 데이터를 활용하여 예측 의료 분석을 위한 알고리즘을 교육하여 향상된 진단 및 치료를 제공합니다.
• 의료 마케팅: 의료 제공자가 서비스 활용도와 환자 만족도를 분석할 수 있습니다. 이는 환자의 개인정보를 보호하면서 마케팅 전략을 세우는 데 도움이 됩니다.
• 위험 평가: 보험회사는 개인 식별 없이 대규모 데이터 세트를 사용하여 위험 요소 및 보험 가격을 평가할 수 있습니다.

데이터 비식별화는 어떻게 작동하나요?

비식별화에 대한 이해는 두 가지 유형의 식별자를 구별하는 것에서 시작됩니다. 곧장 그리고 간접적 인.

• 이름, 이메일 주소, 주민등록번호와 같은 직접적인 식별자는 틀림없이 개인을 가리킬 수 있습니다.
• 인구통계학적 또는 사회 경제적 정보를 포함한 간접 식별자는 결합되면 누군가를 식별할 수 있지만 분석에 유용합니다.

익명화하려는 식별자가 무엇인지 이해해야 합니다. 데이터 보안 접근 방식은 식별자 유형에 따라 다릅니다. 데이터를 익명화하는 방법에는 여러 가지가 있으며 각각은 다양한 시나리오에 적합합니다.

• 차등 프라이버시: 식별 가능한 정보를 노출하지 않고 데이터 패턴을 분석합니다.
• 가명화: 식별자를 고유한 임시 ID 또는 코드로 바꿉니다.
• K- 익명 성: 데이터 세트에 동일한 준식별자 값 세트를 공유하는 개인이 최소한 "K"명 있는지 확인합니다.
• 생략: 데이터 세트에서 이름 및 기타 직접 식별자를 제거합니다.
• 편집: 픽셀화와 같은 기술을 사용하여 이미지나 오디오를 포함한 모든 데이터 기록의 식별자를 지우거나 마스킹합니다.
• 일반화: 정확한 생년월일을 월과 연도로 변경하는 등 정확한 데이터를 더 넓은 카테고리로 대체합니다.
• 억압: 특정 데이터 포인트를 삭제하거나 일반화된 정보로 대체합니다.
• 해싱: 식별자를 되돌릴 수 없게 암호화하여 해독 가능성을 제거합니다.
• 교환: 전반적인 데이터 무결성을 유지하기 위해 급여 교환 등 개인 간 데이터 포인트를 교환합니다.
• 마이크로 집계: 유사한 수치를 그룹화하여 그룹의 평균으로 나타냅니다.
• 노이즈 추가: 원래 데이터에 대한 평균이 0이고 양의 분산을 갖는 새 데이터를 도입합니다.

이러한 기술은 분석을 위한 데이터의 유용성을 유지하면서 개인의 개인 정보를 보호하는 방법을 제공합니다. 방법 선택은 데이터 유용성과 개인 정보 보호 요구 사항 간의 균형에 따라 달라집니다.

데이터 비식별화 방법

데이터 비식별화는 의료 분야에서 매우 중요하며, 특히 다음과 같은 규정을 준수할 때 더욱 그렇습니다. HIPAA 개인 정보 보호 규칙. 이 규칙은 보호 건강 정보(PHI)를 익명화하기 위해 전문가 결정과 세이프 하버라는 두 가지 기본 방법을 사용합니다.

전문가 결정

전문가 결정 방법은 통계적, 과학적 원리에 의존합니다. 적절한 지식과 경험을 갖춘 자격을 갖춘 개인이 이러한 원칙을 적용하여 재식별 위험을 평가합니다.

전문가의 판단은 누군가가 해당 정보를 단독으로 또는 다른 사용 가능한 데이터와 결합하여 개인을 식별하는 데 사용할 수 있는 위험을 매우 낮게 보장합니다. 이 전문가는 방법론과 결과도 문서화해야 합니다. 이는 재식별 위험이 최소화된다는 결론을 뒷받침합니다. 이 접근 방식은 유연성을 허용하지만 비식별화 프로세스를 검증하려면 전문적인 전문 지식이 필요합니다.

세이프 하버 방법

세이프 하버(Safe Harbor) 방법은 데이터를 식별하지 않는 데 대한 체크리스트 접근 방식과 같습니다. 데이터를 검토하여 개인을 직접적으로 가리킬 수 있는 18가지 특정 유형의 정보를 제거합니다. 이러한 식별자가 제거되면 데이터는 식별되지 않은 것으로 간주됩니다. 명확한 지침으로 인해 간단하고 널리 사용됩니다.

이러한 방법 중 하나를 적용한 후에는 데이터가 식별되지 않고 더 이상 HIPAA의 개인 정보 보호 규칙이 적용되지 않는 것으로 간주할 수 있습니다. 즉, 비식별화에는 절충안이 따른다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 특정 상황에서 데이터의 유용성을 감소시킬 수 있는 정보 손실로 이어집니다.

이러한 방법 중 하나를 선택하는 것은 조직의 특정 요구 사항, 사용 가능한 전문 지식 및 식별되지 않은 데이터의 사용 목적에 따라 달라집니다.

비식별화가 중요한 이유는 무엇입니까?

비식별화는 여러 가지 이유로 중요합니다. 개인정보 보호 필요성과 데이터 활용성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. 이유를 살펴보세요:

• 개인 정보 보호: 개인식별자를 제거하거나 마스킹하여 개인의 프라이버시를 보호합니다. 이렇게 하면 개인 정보가 기밀로 유지됩니다.
• 규정 준수: 비식별화는 조직이 미국의 HIPAA, 유럽의 GDPR 및 기타 전 세계의 개인 정보 보호 법률 및 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 이러한 규정은 개인 데이터 보호를 의무화하며, 비식별화는 이러한 요구 사항을 충족하기 위한 핵심 전략입니다.
• 데이터 분석 가능: 데이터를 익명화함으로써 조직은 개인의 프라이버시를 침해하지 않고 정보를 분석하고 공유할 수 있습니다. 이는 환자 데이터를 분석하여 질병 치료 및 이해에 획기적인 발전을 가져올 수 있는 의료와 같은 분야에서 특히 중요합니다.
• 혁신 촉진: 비식별화된 데이터는 연구개발에 사용될 수 있습니다. 이는 개인정보를 침해하지 않고 혁신을 가능하게 합니다. 예를 들어, 연구자들은 식별되지 않은 건강 기록을 사용하여 질병 패턴을 연구하고 새로운 치료법을 개발할 수 있습니다.
• 위기 관리: 데이터 침해와 관련된 위험을 줄여줍니다. 데이터가 비식별화되면 노출된 정보가 개인에게 해를 끼칠 가능성이 줄어듭니다. 이는 데이터 유출로 인한 윤리적, 재정적 영향을 줄여줍니다.
• 공공 신탁: 데이터를 적절하게 비식별화하면 조직이 개인 정보를 처리하는 방식에 대한 대중의 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다. 이러한 신뢰는 연구 및 분석에 필요한 데이터 수집에 매우 중요합니다.
• 글로벌 협업: 글로벌 연구 협업을 위해 비식별화된 데이터를 국경을 넘어 보다 쉽게 ​​공유할 수 있습니다. 이는 특히 데이터 공유를 통해 공중 보건 위기에 대한 대응을 가속화할 수 있는 글로벌 보건과 같은 분야와 관련이 있습니다.

데이터 비식별화와 삭제, 익명화 및 토큰화

삭제, 익명화 및 토큰화는 데이터 비식별화와 별도로 사용할 수 있는 다양한 데이터 개인 정보 보호 기술입니다. 데이터 비식별화와 기타 데이터 개인 정보 보호 기술 간의 차이점을 이해하는 데 도움이 되도록 데이터 삭제, 익명화 및 토큰화를 살펴보겠습니다.

이러한 방법론은 각각 다양한 상황에서 데이터 개인정보 보호를 강화하는 역할을 합니다.

• 삭제는 민감한 정보가 남지 않도록 안전한 삭제 또는 전송을 위해 데이터를 준비합니다.
• 익명화는 개인 식별을 방지하기 위해 데이터를 영구적으로 변경합니다. 따라서 개인 정보 보호가 우려되는 공개 공유 또는 분석에 적합합니다.
• 토큰화는 균형을 제공합니다. 안전한 조건에서 원본 정보에 액세스할 수 있어 거래 또는 저장 중에 데이터를 보호합니다.

비식별 데이터의 장점과 단점

우리는 그것이 제공하는 이점 때문에 데이터 비식별화를 가지고 있습니다. 이제 비식별화된 데이터 사용의 이점에 대해 이야기해 보겠습니다.

식별되지 않은 데이터의 이점

기밀성을 보호합니다

식별되지 않은 데이터는 개인 식별자를 제거하여 개인의 프라이버시를 보호합니다. 이를 통해 연구에 사용되는 경우에도 개인 정보가 비공개로 유지됩니다.

의료 연구 지원

이를 통해 연구자들은 개인정보를 침해하지 않고 귀중한 환자 정보에 접근할 수 있습니다. 이는 의료 발전을 지원하고 환자 치료를 향상시킵니다.

데이터 공유 향상

조직은 식별되지 않은 데이터를 공유할 수 있습니다. 사일로를 허물고 협업을 촉진합니다. 이러한 공유는 더 나은 의료 솔루션을 개발하는 데 중요합니다.

공중 보건 경고 촉진

연구원은 식별되지 않은 데이터를 기반으로 공중 보건 경고를 발령할 수 있습니다. 그들은 보호받는 건강 정보를 공개하지 않고 이를 수행하므로 개인 정보가 유지됩니다.

의료 발전 촉진

비식별화를 통해 의료 개선으로 이어지는 연구에 데이터를 사용할 수 있습니다. 이는 혁신 파트너십과 새로운 치료법 개발을 지원합니다.

비식별 데이터의 단점

데이터를 비식별화하면 의료 서비스 제공자가 연구 개발을 위한 정보를 공유할 수 있지만 문제가 없는 것은 아닙니다.

재식별 가능성

비식별화에도 불구하고 환자를 재식별할 위험은 여전히 ​​남아 있습니다. AI 및 연결된 장치와 같은 기술은 잠재적으로 환자 신원을 공개할 수 있습니다.

AI와 기술의 과제

AI는 비식별화된 데이터로부터 개인을 재식별할 수 있습니다. 이는 기존의 개인 정보 보호에 도전합니다. 이는 머신러닝 시대의 개인 정보 보호 조치에 대한 재고를 필요로 합니다.

복잡한 데이터 관계

익명화 프로토콜은 복잡한 데이터 세트 관계를 설명해야 합니다. 특정 데이터 조합을 통해 개인을 재식별할 수 있습니다.

개인정보 보호 조치

데이터가 식별되지 않도록 하려면 고급 개인정보 보호 강화 기술이 필요합니다. 여기에는 비식별화 프로세스에 복잡성을 추가하는 알고리즘, 아키텍처 및 증강 PET가 포함됩니다.

이러한 단점을 해결하고 이점을 활용하여 책임감 있게 환자 데이터를 공유해야 합니다. 이렇게 하면 환자의 개인정보를 보호하고 규정을 준수하면서 의료 발전에 기여할 수 있습니다.

데이터 마스킹과 데이터 비식별화의 차이점

데이터 마스킹과 비식별화는 민감한 정보를 보호하는 것을 목표로 하지만 방법과 목적이 다릅니다. 데이터 마스킹에 대한 개요는 다음과 같습니다.

데이터 마스킹은 비프로덕션 환경에서 민감한 정보를 보호하기 위한 기술입니다. 이 방법은 원본 데이터를 가짜 데이터 또는 뒤섞인 데이터로 대체하거나 숨기지만 구조적으로는 여전히 원본 데이터와 유사합니다.

예를 들어 '123-45-6789'와 같은 사회보장번호는 'XXX-XX-6789'로 마스킹될 수 있습니다. 아이디어는 테스트 또는 분석 목적으로 데이터 사용을 허용하면서 데이터 주체의 개인 정보를 보호하는 것입니다.

이제 이 두 기술의 차이점에 대해 이야기해 보겠습니다.

강력한 수준의 익명성을 원하고 더 광범위한 사용을 위해 데이터를 변환해도 괜찮다면 데이터 비식별화가 더 적합한 옵션입니다. 데이터 마스킹은 덜 엄격한 개인 정보 보호 조치가 필요하고 원래 데이터 구조를 유지해야 하는 작업에 실행 가능한 접근 방식입니다.

의료 영상의 비식별화

비식별화 프로세스는 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 건강 정보에서 식별 가능한 마커를 제거하는 동시에 다양한 연구 활동에 이 데이터의 사용을 허용합니다. 여기에는 치료 효과에 대한 연구, 의료 정책 평가, 생명과학 연구 등이 포함됩니다.

PHI(보호 건강 정보)라고도 하는 직접 식별자에는 환자의 이름, 주소, 의료 기록, 개인의 건강 상태를 나타내는 정보, 받은 의료 서비스 또는 다음과 관련된 금융 정보와 같은 다양한 세부 정보가 포함됩니다. 그들의 건강 관리. 이는 의료 기록, 병원 청구서, 실험실 테스트 결과와 같은 문서가 모두 PHI 범주에 속한다는 것을 의미합니다.

건강 정보 기술의 통합이 증가함에 따라 다양한 소스의 광범위하고 복잡한 데이터 세트를 병합하여 중요한 연구를 지원할 수 있는 능력이 나타났습니다.

방대한 양의 건강 데이터가 임상 연구를 발전시키고 의료계에 가치를 제공할 수 있다는 점을 감안할 때, HIPAA 개인정보 보호 규칙은 HIPAA 개인정보 보호 규칙의 적용을 받는 기관이나 해당 비즈니스 제휴업체가 특정 지침 및 기준에 따라 데이터를 식별 해제할 수 있도록 허용합니다.

Shaip 의료 데이터 비식별화 솔루션

Shaip의 애플리케이션은 데이터를 식별 해제하고 민감한 건강 정보를 제거하도록 설계되었습니다. NLP 모델을 사용하여 환자 데이터를 찾고 보호하며, 규정 준수 및 기밀성을 보장하기 위한 인적 검토 옵션도 제공합니다.

이 솔루션은 완전히 자동화되고 HIPAA를 준수하며 데이터 공유를 단순화합니다. 기능은 다음과 같습니다:

• 데이터 처리를 간소화하는 자동화된 워크플로우
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