Qual è un approccio ragionevole per i dati di deidentificazione?

Io sinceramente non penso che abbiamo abbastanza informazioni - e suona come se non lo facessi tu - su cosa esattamente il tuo cliente desidera. Parte del tuo problema non è solo la deidentificazione, ma la deidentificazione che mantiene l'utilità dei dati. La seconda parte è complicata come la prima.

Ok, assuming the answer is no, what if I then choose a random birthdate and adjust the admission and discharge dates so that age at admission and length of stay are still the same? For example, if the patient was born on 1/1/1930 and was admitted on 1/1/2011 and discharged on 1/10/2011 the birthdate could be randomly chosen as 5/5/1920 and the other dates would be 5/5/2001 and 5/14/2001. The age at admission and length of stay would be the same. Would this be reasonably deidentified?

Ad esempio, questa soluzione, sebbene possa tecnicamente aver cambiato il PHI in modo che non possa essere rintracciata in un particolare individuo, ha rovinato qualsiasi utilità correlata al tempo dei dati che non è solo la differenza tra l'ammissione e la data di dimissione. Un'analisi dei dati non può, ad esempio, regolare per quale stagione dell'anno è stata ammessa l'ammissione (importante per molte malattie) o anche in quale anno è stata ammessa l'ammissione (importante per tutti i tipi di cose ).

Also, one other question. If the client has a list of patients with their birthdates in an excel spreadsheet (no other information), would that data be considered PHI? My client says yes, but that doesn't make sense because no medical information is tied to those names.

Non sappiamo chi sia il tuo cliente, ma considerando il sito su cui stai chiedendo questo, la risposta è assolutamente si . L'esistenza di questi record implica alcune informazioni mediche. Considerare tre circostanze, di rischio variabile per il paziente se esposto:

1. Il brevetto X è sulla lista della clinica Y. Devono essere andati lì.
2. Il paziente X si trova nell'elenco della clinica Y. Quella clinica fa lo screening STI. Mi chiedo cosa stavano combinando?
3. Il paziente X si trova nell'elenco della clinica Y. Quella clinica sta aiutando a gestire uno studio sulla prevalenza dell'HIV tra i lavoratori del sesso ad alto rischio nella zona. Non è interessante ...

Tutti questi possono essere assemblati con nient'altro che un nome e una data di nascita, e l'esistenza della lista stessa . "Si presenta nei registri di un operatore sanitario" sono informazioni mediche.

Il modo in cui leggiamo l'attuale HIPAA / HITECH è che due pezzi di informazione sono considerati PHI e devono essere protetti.

Quindi sì, il foglio di calcolo con fname, lname e DoB è totalmente PHI e dovrebbe essere protetto. Solo perché non ci sono dati di reclamo non rende i dati non PHI.

Detto questo, abbiamo i nostri dati "crittografati a riposo" con Transparent Data Encryption utilizzando SQL2008R2. È sufficiente che la compagnia abbia deciso di coprirci per HIPAA / HITECH. Noi disinfettiamo i dati per i test, ma non per la produzione.

Come nota aggiuntiva, potrebbe esserci un trucchetto in futuro se si sostituiscono casualmente nomi e date di nascita. Potresti voler aggiungere un identificatore alla tabella per indicare che hai eseguito la randomizzazione in modo da non clobare i dati buoni o considerare vecchi i dati validi.