【ダイジェスト】
データの非識別化は、個人を特定できる情報を扱う医療機関や組織にとって必要な作業です。データ非識別化ソフトウェアを使用することで、個人を危険にさらす可能性のある個人データをマスキングしやすくなります。非識別化されたデータは、研究、国勢調査、サンプリングなどの目的で第三者と共有および再利用しやすくなります。HIPAA法をはじめ、GDPR、CCPA、CPRAなどの枠組みも個人を特定するデータのマスキングを指示しています。ここでは、社内データマスキングプロセスに利用できる最高のデータ非識別化ツールを紹介します。
非識別化ツールは、削除、マスキング、集約、擬似化の4つの方法でデータを非識別化します。選択可能なデータ非識別化ソリューションから選択する際には、すべての識別子をマスキングし、不正アクセスを制限できるかどうかを確認してください。
1. IBM InfoSphere Optimは、医療業界向けに特別に設計されており、データ非識別化のための多様なオプションを提供します。複雑なデータを簡単に匿名化し、大量のデータをマスキングおよび擬似化で非識別化できます。また、研究や分析目的のために人工的だが現実的なデータを生成することができます。
2. Google Healthcare APIは、FHIRでデータの保存と管理を可能にし、異なる医療システム間のデータ交換を可能にします。Google Cloudサービスとのデータセットの統合を通じて、より迅速なデータ分析を実現します。
3. AWS Comprehend Medicalは、非構造化の臨床ノート、要約、ケースノート、テスト結果から有用な医療情報を検出し、返します。自然言語処理能力を使用して保護された健康情報（PHI）を識別します。
4. Shaipは、人間によるデータ非識別化と、専門知識とヘルスケアAIソリューションを組み合わせたサービスを提供します。Shaip APIを統合することで、リアルタイムでのサービスアクセスと必要な情報へのオンデマンドアクセスを実現します。
5. Private AIは、高度な機械学習システムを利用して、個人を特定できる情報を識別し、削除します。このツールを使用すると、52言語でカバーされた約50種類のヘルスケアエンティティを検出し、削除することができます。
データ非識別化は、HIPAAやGDPRなどの規制要件に沿って、医療における個人を特定できる情報を保護するために重要です。IBM InfoSphere Optim、Google Healthcare API、AWS Comprehend Medical、Shaip、Private-AIを含む紹介されたツールは、効果的なデータマスキングのための多様なソリューションを提供します。医療AIと人間の専門知識を活用するShaipは、スケーラブルな非識別化と強力なデータセキュリティ機能で際立っています。学習曲線が課題となる可能性がありますが、人間の監視の統合により、患者および顧客の身元を保護する精度が保証されます。全体として、医療機関が規制に準拠し、機密情報を保護するためには、適切なデータ非識別化ツールの選択が重要です。
【ニュース解説】
医療機関や個人情報を扱う組織にとって、患者データの保護は重要な課題です。このような情報の安全な管理と共有を可能にするために、データ非識別化ツールが重要な役割を果たしています。データ非識別化とは、個人を特定できる情報（PII）をマスキングや変更することで、第三者がその情報を見ても個人を特定できないようにするプロセスです。これにより、研究や統計などの目的でデータを安全に共有・利用することが可能になります。
HIPAA（健康保険の携行性と責任に関する法律）やGDPR（一般データ保護規則）などの法律や規制は、患者や顧客のプライバシーを保護するために、個人情報の非識別化を義務付けています。この記事では、IBM InfoSphere Optim、Google Healthcare API、AWS Comprehend Medical、Shaip、Private-AIの5つのデータ非識別化ツールが紹介されており、それぞれが特定の方法でデータを非識別化する機能を提供しています。
これらのツールは、削除、マスキング、集約、擬似化などの方法を用いて、名前や住所、医療記録などの個人を特定できる情報を非識別化します。例えば、IBM InfoSphere Optimは医療業界向けに設計されており、大量のデータを効率的に非識別化できる機能を持っています。Google Healthcare APIやAWS Comprehend Medicalは、AIや機械学習を活用してデータの非識別化を行うことができます。
非識別化されたデータの利用は、研究や政策立案、サービスの改善など、多岐にわたります。例えば、非識別化された医療データを用いて、疾病の傾向を分析したり、新しい治療法の開発に役立てたりすることができます。しかし、非識別化プロセスには、データの有用性を保ちながら十分なプライバシー保護を確保するという課題があります。また、技術の進歩により、一度非識別化されたデータから個人を再識別することが可能になるリスクも考慮する必要があります。
規制の観点からは、非識別化ツールの選択と使用は、医療機関やデータを扱う組織が法的要件を満たすために不可欠です。適切なツールを選択し、適切に設定することで、データの安全性を高めるとともに、プライバシー保護の強化にも寄与します。将来的には、より高度な非識別化技術の開発や、AIの活用による自動化された非識別化プロセスの進化が期待されています。これにより、データの利活用とプライバシー保護のバランスをより効果的に取ることができるようになるでしょう。
from Five Best Data De-Identification Tools To Protect Patient Data and Stay Compliant.
