ডিজিটাল রূপান্তরের যুগে, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি দ্রুত তাদের কার্যক্রমকে ডিজিটাল প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তরিত করছে। যদিও এটি দক্ষতা এবং সুবিন্যস্ত প্রক্রিয়া নিয়ে আসে, এটি সংবেদনশীল রোগীর ডেটার নিরাপত্তা সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগও উত্থাপন করে।
ডেটা সুরক্ষার ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি আর পর্যাপ্ত নয়। যেহেতু এই ডিজিটাল রিপোজিটরিগুলি গোপনীয় তথ্য দিয়ে পূর্ণ হয়, তাই শক্তিশালী সমাধান প্রয়োজন। এখানেই ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন একটি বড় ভূমিকা পালন করে। এই উদীয়মান কৌশলটি তথ্য বিশ্লেষণ এবং গবেষণার সম্ভাবনাকে বাধা না দিয়ে গোপনীয়তা রক্ষার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল।
এই ব্লগে, আমরা ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করব। আমরা অন্বেষণ করব কেন এটি ঢাল হতে পারে যা গুরুত্বপূর্ণ ডেটা রক্ষা করতে সহায়তা করে।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন কি?
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন একটি কৌশল যা একটি ডেটা সেট থেকে ব্যক্তিগত তথ্য সরিয়ে দেয় বা পরিবর্তন করে। এটি নির্দিষ্ট লোকেদের সাথে ডেটা লিঙ্ক করা কঠিন করে তোলে। লক্ষ্য ব্যক্তিগত গোপনীয়তা রক্ষা করা হয়. একই সময়ে, ডেটা গবেষণা বা বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী থাকে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি হাসপাতাল চিকিৎসা গবেষণার জন্য ডেটা ব্যবহার করার আগে রোগীর রেকর্ডগুলি ডি-শনাক্ত করতে পারে। এটি রোগীর গোপনীয়তা নিশ্চিত করে যখন এখনও মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অনুমোদন করে।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশনের কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত:
- ক্লিনিকাল গবেষণা: ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা রোগীর গোপনীয়তা লঙ্ঘন না করেই রোগীর ফলাফল, ওষুধের কার্যকারিতা এবং চিকিত্সা প্রোটোকলের নৈতিক এবং নিরাপদ অধ্যয়নের অনুমতি দেয়।
- জনস্বাস্থ্য বিশ্লেষণ: ডি-আইডেন্টিফাইড রোগীর রেকর্ডগুলি স্বাস্থ্যের প্রবণতা বিশ্লেষণ, রোগের প্রাদুর্ভাব নিরীক্ষণ এবং জনস্বাস্থ্য নীতি প্রণয়নের জন্য একত্রিত করা যেতে পারে।
- বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ডস (EHRs): ডি-আইডেন্টিফিকেশন রোগীর গোপনীয়তা রক্ষা করে যখন EHR গবেষণা বা গুণমান মূল্যায়নের জন্য শেয়ার করা হয়। এটি ডেটা উপযোগিতা বজায় রাখার সময় HIPAA-এর মতো প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করে৷
- তথ্য আদান প্রদান: সহযোগিতামূলক গবেষণা এবং নীতি-নির্ধারণকে সক্ষম করে হাসপাতাল, গবেষণা প্রতিষ্ঠান এবং সরকারী সংস্থাগুলির মধ্যে স্বাস্থ্যসেবা ডেটা ভাগ করে নেওয়ার সুবিধা দেয়৷
- মেশিন লার্নিং মডেল: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্বাস্থ্যসেবা বিশ্লেষণের জন্য অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা ব্যবহার করে যা উন্নত ডায়াগনস্টিকস এবং চিকিত্সার দিকে নিয়ে যায়।
- স্বাস্থ্যসেবা বিপণন: স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের পরিষেবার ব্যবহার এবং রোগীর সন্তুষ্টি বিশ্লেষণ করার অনুমতি দেয়৷ এটি রোগীর গোপনীয়তা ঝুঁকি না করে বিপণন কৌশলগুলিতে সহায়তা করে।
- ঝুকি মূল্যায়ন: বিমা কোম্পানিগুলিকে ব্যক্তিগত পরিচয় ছাড়াই বড় ডেটাসেট ব্যবহার করে ঝুঁকির কারণ এবং নীতি মূল্য নির্ধারণ করতে সক্ষম করে৷
কিভাবে ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন কাজ করে?
ডি-আইডেন্টিফিকেশন বোঝা শুরু হয় দুই ধরনের শনাক্তকারীর মধ্যে পার্থক্য করে: সরাসরি এবং পরোক্ষ.
- সরাসরি শনাক্তকারী, যেমন নাম, ইমেল ঠিকানা এবং সামাজিক নিরাপত্তা নম্বর, সন্দেহাতীতভাবে একজন ব্যক্তির দিকে নির্দেশ করতে পারে।
- জনসংখ্যাগত বা আর্থ-সামাজিক তথ্য সহ পরোক্ষ শনাক্তকারীরা একত্রিত হলে কাউকে সনাক্ত করতে পারে তবে বিশ্লেষণের জন্য মূল্যবান।
আপনাকে অবশ্যই বুঝতে হবে যে কোন শনাক্তকারীকে আপনি ডি-আইডেন্টিফাই করতে চান৷ ডেটা সুরক্ষিত করার পদ্ধতি শনাক্তকারীর প্রকারের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হয়। আপনার কাছে ডেটা ডি-শনাক্তকরণের জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি বিদ্যমান, প্রতিটি ভিন্ন পরিস্থিতির জন্য উপযুক্ত:
- ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা: শনাক্তযোগ্য তথ্য প্রকাশ না করেই ডেটা প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে।
- ছদ্মনাম: অনন্য, অস্থায়ী আইডি বা কোড দিয়ে শনাক্তকারী প্রতিস্থাপন করে।
- কে-অজ্ঞাতনামা: নিশ্চিত করে যে ডেটাসেটে অন্ততপক্ষে "K" ব্যক্তিরা আধা-শনাক্তকারী মানগুলির একই সেট শেয়ার করছেন৷
- ভ্রান্তি: ডেটাসেট থেকে নাম এবং অন্যান্য সরাসরি শনাক্তকারী সরিয়ে দেয়।
- সম্পাদন: পিক্সেলেশনের মতো কৌশল ব্যবহার করে ছবি বা অডিও সহ সমস্ত ডেটা রেকর্ডে মুছে ফেলা বা মাস্ক শনাক্তকারী।
- সাধারণীকরণ: সুনির্দিষ্ট ডেটাকে বৃহত্তর বিভাগের সাথে প্রতিস্থাপন করে, যেমন সঠিক জন্ম তারিখ পরিবর্তন করে শুধু মাস এবং বছরে।
- চাপাচাপি: সাধারণ তথ্য সহ নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্ট মুছে বা প্রতিস্থাপন করে।
- হ্যাশ: ডিক্রিপশনের সম্ভাবনা দূর করে, অপরিবর্তনীয়ভাবে সনাক্তকারী এনক্রিপ্ট করে।
- সোয়াপিং: সামগ্রিক ডেটা অখণ্ডতা বজায় রাখার জন্য ব্যক্তিদের মধ্যে ডেটা পয়েন্ট পরিবর্তন করে, যেমন বেতন অদলবদল করা।
- মাইক্রো-এগ্রিগেশন: সাংখ্যিক মানের অনুরূপ গোষ্ঠী এবং গোষ্ঠীর গড় দিয়ে তাদের প্রতিনিধিত্ব করে।
- গোলমাল সংযোজন: মূল ডেটার সাথে শূন্য এবং ধনাত্মক পার্থক্যের গড় সহ নতুন ডেটা প্রবর্তন করে৷
এই কৌশলগুলি বিশ্লেষণের জন্য ডেটার উপযোগিতা বজায় রেখে ব্যক্তিগত গোপনীয়তা রক্ষা করার উপায় সরবরাহ করে। পদ্ধতির পছন্দ ডেটা ইউটিলিটি এবং গোপনীয়তার প্রয়োজনীয়তার মধ্যে ভারসাম্যের উপর নির্ভর করে।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন পদ্ধতি
স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে যখন এর মতো প্রবিধানগুলি মেনে চলে HIPAA গোপনীয়তা নিয়ম. এই নিয়ম সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্য (PHI) ডি-আইডেন্টিফাই করতে দুটি প্রাথমিক পদ্ধতি ব্যবহার করে: বিশেষজ্ঞ নির্ধারণ এবং নিরাপদ হারবার।
বিশেষজ্ঞ নির্ধারণ
বিশেষজ্ঞ নির্ধারণ পদ্ধতি পরিসংখ্যানগত এবং বৈজ্ঞানিক নীতির উপর নির্ভর করে। পর্যাপ্ত জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতার সাথে একজন যোগ্য ব্যক্তি পুনরায় সনাক্তকরণের ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে এই নীতিগুলি প্রয়োগ করে।
বিশেষজ্ঞ সংকল্প একটি খুব কম ঝুঁকি নিশ্চিত করে যে কেউ ব্যক্তি সনাক্ত করতে তথ্য ব্যবহার করতে পারে, একা বা অন্যান্য উপলব্ধ ডেটার সাথে মিলিত। এই বিশেষজ্ঞকে অবশ্যই পদ্ধতি এবং ফলাফলগুলি নথিভুক্ত করতে হবে। এটি এই উপসংহারটিকে সমর্থন করে যে পুনরায় সনাক্তকরণের ন্যূনতম ঝুঁকি রয়েছে। এই পদ্ধতিটি নমনীয়তার অনুমতি দেয় তবে ডি-আইডেন্টিফিকেশন প্রক্রিয়াটিকে বৈধ করার জন্য বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন।
নিরাপদ হারবার পদ্ধতি
নিরাপদ পোতাশ্রয় পদ্ধতি ডেটা থেকে মুছে ফেলার জন্য 18টি নির্দিষ্ট শনাক্তকারীর একটি চেকলিস্ট প্রদান করে। এই বিস্তৃত তালিকায় নাম, একটি রাজ্যের চেয়ে ছোট ভৌগলিক ডেটা, ব্যক্তির সাথে সম্পর্কিত তারিখের উপাদান এবং ফোন, ফ্যাক্স, সামাজিক নিরাপত্তা এবং মেডিকেল রেকর্ড নম্বরের মতো বিভিন্ন ধরণের নম্বর রয়েছে। অন্যান্য শনাক্তকারী যেমন ইমেল ঠিকানা, আইপি ঠিকানা এবং ফুল-ফেস ফটোগ্রাফও তালিকায় রয়েছে।
এই পদ্ধতিটি আরও সহজবোধ্য, মানসম্মত পদ্ধতির অফার করে তবে এর ফলে ডেটা ক্ষতি হতে পারে যা কিছু উদ্দেশ্যে ডেটার উপযোগিতাকে সীমিত করে।
এই পদ্ধতিগুলির যেকোনো একটি প্রয়োগ করার পরে, আপনি ডেটা ডি-আইডেন্টিফাইড বিবেচনা করতে পারেন এবং আর HIPAA এর গোপনীয়তা নিয়মের অধীন নয়৷ যে বলে, এটা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে ডি-আইডেন্টিফিকেশন ট্রেড-অফের সাথে আসে। এটি তথ্যের ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে যা নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে ডেটার উপযোগিতা হ্রাস করতে পারে।
এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে নির্বাচন করা আপনার সংস্থার নির্দিষ্ট চাহিদা, উপলব্ধ দক্ষতা এবং ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটার উদ্দেশ্যমূলক ব্যবহারের উপর নির্ভর করবে।
কেন ডি-আইডেন্টিফিকেশন গুরুত্বপূর্ণ?
বিভিন্ন কারণে ডি-আইডেন্টিফিকেশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এটি ডেটার ইউটিলিটির সাথে গোপনীয়তার প্রয়োজনের ভারসাম্য বজায় রাখতে পারে। কেন দেখুন:
- বাক্তিগত তথ্য সুরক্ষা: এটি ব্যক্তিগত শনাক্তকারী অপসারণ বা মাস্ক করে ব্যক্তিদের গোপনীয়তা রক্ষা করে। এইভাবে, ব্যক্তিগত তথ্য গোপন থাকে।
- প্রবিধানের সাথে সম্মতি: ডি-আইডেন্টিফিকেশন সংস্থাগুলিকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে HIPAA, ইউরোপে GDPR এবং বিশ্বব্যাপী অন্যান্যদের মতো গোপনীয়তা আইন এবং প্রবিধানগুলি মেনে চলতে সাহায্য করে৷ এই প্রবিধানগুলি ব্যক্তিগত ডেটা সুরক্ষা বাধ্যতামূলক করে, এবং ডি-আইডেন্টিফিকেশন এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করার জন্য একটি মূল কৌশল।
- ডেটা বিশ্লেষণ সক্ষম করে: ডেটা বেনামী করে, সংস্থাগুলি ব্যক্তিগত গোপনীয়তার সাথে আপস না করে তথ্য বিশ্লেষণ এবং শেয়ার করতে পারে৷ এটি স্বাস্থ্যসেবার মতো সেক্টরে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করা রোগের চিকিত্সা এবং বোঝার ক্ষেত্রে অগ্রগতি হতে পারে।
- উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে: ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা গবেষণা ও উন্নয়নে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ব্যক্তিগত গোপনীয়তা ঝুঁকি ছাড়াই উদ্ভাবনের অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা রোগের ধরণ অধ্যয়ন করতে এবং নতুন চিকিত্সা বিকাশের জন্য ডি-আইডেন্টিফাইড স্বাস্থ্য রেকর্ড ব্যবহার করতে পারেন।
- ঝুকি ব্যবস্থাপনা: এটি ডেটা লঙ্ঘনের সাথে যুক্ত ঝুঁকি হ্রাস করে। যদি ডেটা অ-শনাক্ত করা হয়, তবে প্রকাশিত তথ্যগুলি ব্যক্তির ক্ষতি করার সম্ভাবনা কম। এটি ডেটা লঙ্ঘনের নৈতিক এবং আর্থিক প্রভাবকে হ্রাস করে।
- পাবলিক ট্রাস্ট: সঠিকভাবে ডেটা-শনাক্তকরণ সংস্থাগুলি কীভাবে ব্যক্তিগত তথ্য পরিচালনা করে তাতে জনসাধারণের বিশ্বাস বজায় রাখতে সাহায্য করে। গবেষণা এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সংগ্রহের জন্য এই বিশ্বাস অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
- বিশ্বব্যাপী সহযোগিতা: আপনি বিশ্বব্যাপী গবেষণা সহযোগিতার জন্য আরও সহজে সীমানা জুড়ে ডি-আইডেন্টিফাই ডেটা শেয়ার করতে পারেন। এটি বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্যের মতো ক্ষেত্রে বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক, যেখানে ডেটা ভাগ করে নেওয়া জনস্বাস্থ্য সংকটের প্রতিক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করতে পারে।
ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন বনাম স্যানিটাইজেশন, বেনামীকরণ এবং টোকেনাইজেশন
স্যানিটাইজেশন, বেনামীকরণ এবং টোকেনাইজেশন হল বিভিন্ন ডেটা গোপনীয়তা কৌশল যা আপনি ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন ছাড়াও ব্যবহার করতে পারেন। ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন এবং অন্যান্য ডেটা গোপনীয়তা কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য বুঝতে সাহায্য করার জন্য, আসুন ডেটা স্যানিটাইজেশন, বেনামীকরণ এবং টোকেনাইজেশন অন্বেষণ করি:
| প্রযুক্তি | বিবরণ | ব্যবহারের ক্ষেত্রে |
| স্যানিটাইজেশন | অননুমোদিত সনাক্তকরণ প্রতিরোধ করতে ব্যক্তিগত বা সংবেদনশীল ডেটা সনাক্তকরণ, সংশোধন বা অপসারণ জড়িত। প্রায়শই ডেটা মুছে ফেলা বা স্থানান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন কোম্পানির সরঞ্জাম পুনর্ব্যবহার করার সময়। | ডেটা মুছে ফেলা বা স্থানান্তর |
| বেনামীকরণ | বাস্তবসম্মত, জাল মান সহ সংবেদনশীল ডেটা সরিয়ে দেয় বা পরিবর্তন করে। এই প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে ডেটাসেটটি ডিকোড বা বিপরীত-ইঞ্জিনিয়ার করা যাবে না। এটি শব্দ পরিবর্তন বা এনক্রিপশন ব্যবহার করে। ডেটা ব্যবহারযোগ্যতা এবং বাস্তবতা বজায় রাখার জন্য সরাসরি শনাক্তকারীদের লক্ষ্য করে। | সরাসরি শনাক্তকারীদের রক্ষা করা |
| টোকেনাইজেশন | ব্যক্তিগত তথ্য র্যান্ডম টোকেন দিয়ে প্রতিস্থাপন করে, যা হ্যাশের মতো একমুখী ফাংশন দ্বারা তৈরি হতে পারে। যদিও টোকেনগুলি একটি সুরক্ষিত টোকেন ভল্টে মূল ডেটার সাথে সংযুক্ত থাকে, তবে তাদের সরাসরি গাণিতিক সম্পর্ক নেই। এটি ভল্টে অ্যাক্সেস ছাড়া বিপরীত প্রকৌশলকে অসম্ভব করে তোলে। | রিভার্সিবিলিটি সম্ভাবনা সহ নিরাপদ ডেটা হ্যান্ডলিং |
এই পদ্ধতিগুলি প্রতিটি বিভিন্ন প্রসঙ্গে ডেটা গোপনীয়তা উন্নত করতে পরিবেশন করে।
- স্যানিটাইজেশন নিরাপদ মোছা বা স্থানান্তরের জন্য ডেটা প্রস্তুত করে যাতে কোনও সংবেদনশীল তথ্য পিছনে না থাকে।
- বেনামীকরণ ব্যক্তিদের সনাক্তকরণ রোধ করতে স্থায়ীভাবে ডেটা পরিবর্তন করে। এটি সর্বজনীন শেয়ারিং বা বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত করে তোলে যেখানে গোপনীয়তা একটি উদ্বেগের বিষয়।
- টোকেনাইজেশন একটি ভারসাম্য প্রদান করে। এটি লেনদেন বা স্টোরেজের সময় ডেটা সুরক্ষিত করে, সুরক্ষিত অবস্থার অধীনে আসল তথ্য অ্যাক্সেস করার সম্ভাবনা সহ।
ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটার সুবিধা এবং অসুবিধা
আমাদের ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন আছে কারণ এটির সুবিধাগুলি প্রদান করে। সুতরাং, ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা ব্যবহার করার সুবিধা সম্পর্কে কথা বলা যাক:
ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটার সুবিধা
গোপনীয়তা রক্ষা করে
ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা ব্যক্তিগত শনাক্তকারীকে সরিয়ে ব্যক্তিগত গোপনীয়তা রক্ষা করে। এটি নিশ্চিত করে যে ব্যক্তিগত তথ্য গোপন থাকে, এমনকি গবেষণার জন্য ব্যবহার করা হলেও।
স্বাস্থ্যসেবা গবেষণা সমর্থন করে
এটি গবেষকদের গোপনীয়তার সাথে আপস না করে মূল্যবান রোগীর তথ্য অ্যাক্সেস করতে দেয়। এটি স্বাস্থ্যসেবার অগ্রগতি সমর্থন করে এবং রোগীর যত্ন উন্নত করে।
ডেটা শেয়ারিং উন্নত করে
সংস্থাগুলি ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা শেয়ার করতে পারে। এটি সাইলো ভেঙ্গে দেয় এবং সহযোগিতাকে উৎসাহিত করে। এই ভাগাভাগি ভালো স্বাস্থ্যসেবা সমাধান উন্নয়নের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ.
জনস্বাস্থ্য সতর্কতা সুবিধা দেয়
গবেষকরা ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটার ভিত্তিতে জনস্বাস্থ্য সতর্কতা জারি করতে পারেন। তারা সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্য প্রকাশ না করে এটি করে, এইভাবে গোপনীয়তা বজায় রাখে।
মেডিকেল অ্যাডভান্স ড্রাইভ
ডি-আইডেন্টিফিকেশন গবেষণার জন্য ডেটা ব্যবহার করতে সক্ষম করে যা স্বাস্থ্যসেবা উন্নতির দিকে পরিচালিত করে। এটি উদ্ভাবন অংশীদারিত্ব এবং নতুন চিকিৎসার উন্নয়ন সমর্থন করে।
ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটার ত্রুটি
যদিও ডি-শনাক্তকরণ ডেটা স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের গবেষণা এবং উন্নয়নের জন্য তথ্য ভাগ করার অনুমতি দেয়, এটি তার চ্যালেঞ্জ ছাড়া নয়।
পুনরায় সনাক্তকরণের জন্য সম্ভাব্য
ডি-শনাক্তকরণ সত্ত্বেও, রোগীদের পুনরায় শনাক্ত করার ঝুঁকি রয়ে গেছে। প্রযুক্তি যেমন AI এবং সংযুক্ত ডিভাইসগুলি সম্ভাব্যভাবে রোগীর পরিচয় প্রকাশ করতে পারে।
এআই এবং প্রযুক্তির সাথে চ্যালেঞ্জ
এআই ডি-আইডেন্টিফাইড ডেটা থেকে ব্যক্তিদের পুনরায় শনাক্ত করতে পারে। এটি বিদ্যমান গোপনীয়তা সুরক্ষাকে চ্যালেঞ্জ করে। এটি মেশিন লার্নিংয়ের যুগে গোপনীয়তা ব্যবস্থার পুনর্বিবেচনার প্রয়োজন।
জটিল ডেটা সম্পর্ক
ডি-আইডেন্টিফিকেশন প্রোটোকলগুলিকে অবশ্যই জটিল ডেটাসেট সম্পর্কের জন্য অ্যাকাউন্ট করতে হবে। কিছু ডেটা সংমিশ্রণ ব্যক্তিদের পুনরায় সনাক্তকরণের অনুমতি দিতে পারে।
গোপনীয়তা সুরক্ষা ব্যবস্থা
উন্নত গোপনীয়তা-বর্ধক প্রযুক্তির প্রয়োজন যাতে ডেটা শনাক্ত না করা যায়। এর মধ্যে রয়েছে অ্যালগরিদমিক, আর্কিটেকচারাল এবং অগমেন্টেশন পিইটি, যা ডি-আইডেন্টিফিকেশন প্রক্রিয়ায় জটিলতা যোগ করে।
আপনাকে অবশ্যই এই ত্রুটিগুলি সমাধান করতে হবে এবং দায়িত্বের সাথে রোগীর ডেটা ভাগ করে নেওয়ার সুবিধাগুলি ব্যবহার করতে হবে। এইভাবে, আপনি রোগীর গোপনীয়তা এবং প্রবিধানের সাথে সম্মতি নিশ্চিত করার সাথে সাথে চিকিৎসার অগ্রগতিতে অবদান রাখতে পারেন।
ডেটা মাস্কিং এবং ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশনের মধ্যে পার্থক্য
ডেটা মাস্কিং এবং ডি-আইডেন্টিফিকেশনের উদ্দেশ্য সংবেদনশীল তথ্য রক্ষা করা কিন্তু পদ্ধতি এবং উদ্দেশ্যের মধ্যে পার্থক্য। এখানে ডেটা মাস্কিংয়ের একটি ওভারভিউ রয়েছে:
ডেটা মাস্কিং হল অ-উৎপাদন পরিবেশে সংবেদনশীল তথ্য রক্ষা করার একটি কৌশল। এই পদ্ধতিটি আসল ডেটাকে জাল বা স্ক্র্যাম্বল করা ডেটা দিয়ে প্রতিস্থাপন করে বা লুকিয়ে রাখে কিন্তু এখনও কাঠামোগতভাবে মূল ডেটার মতোই।
উদাহরণস্বরূপ, "123-45-6789" এর মতো একটি সামাজিক নিরাপত্তা নম্বর "XXX-XXX-6789" হিসাবে মাস্ক করা হতে পারে৷ ধারণাটি পরীক্ষা বা বিশ্লেষণমূলক উদ্দেশ্যে ডেটা ব্যবহারের অনুমতি দেওয়ার সময় ডেটা বিষয়ের গোপনীয়তা রক্ষা করা।
এখন, এই দুটি কৌশলের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে কথা বলা যাক:
| নির্ণায়ক | ডেটা মাস্কিং | ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন |
| প্রধাম উপজীব্য | সংবেদনশীল ডেটা অস্পষ্ট করে, কাল্পনিক ডেটা দিয়ে প্রতিস্থাপন করে | সমস্ত শনাক্তযোগ্য তথ্য সরিয়ে দেয়, পরোক্ষভাবে শনাক্তযোগ্য ডেটা রূপান্তরিত করে |
| অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্র | সাধারণত অর্থ এবং কিছু স্বাস্থ্যসেবা প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হয় | গবেষণা এবং বিশ্লেষণের জন্য স্বাস্থ্যসেবায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় |
| বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ | মুখোশ সবচেয়ে সরাসরি সনাক্তকারী বৈশিষ্ট্য | প্রত্যক্ষ এবং পরোক্ষ উভয় শনাক্তকারীকে সরিয়ে দেয় |
| গোপনীয়তা স্তর | সম্পূর্ণ বেনামী প্রদান করে না | সম্পূর্ণ বেনামী করার লক্ষ্য, এমনকি অন্যান্য ডেটা দিয়েও পুনরায় সনাক্ত করা যায় না |
| সম্মতি প্রয়োজন | পৃথক রোগীর সম্মতির প্রয়োজন হতে পারে | সাধারণত ডি-শনাক্তকরণের পরে রোগীর সম্মতির প্রয়োজন হয় না |
| সম্মতি | নিয়ন্ত্রক সম্মতির জন্য বিশেষভাবে তৈরি করা হয়নি | প্রায়শই HIPAA এবং GDPR এর মতো প্রবিধান মেনে চলার জন্য প্রয়োজন |
| ব্যবহারের ক্ষেত্রে | সীমিত সুযোগ সহ সফ্টওয়্যার পরীক্ষা, শূন্য ডেটা ক্ষতি সহ গবেষণা, যেখানে সম্মতি পাওয়া সহজ | ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড শেয়ার করা, বৃহত্তর সফ্টওয়্যার পরীক্ষা, প্রবিধানের সাথে সম্মতি, এবং যে কোনো পরিস্থিতির জন্য উচ্চ পরিচয় গোপন রাখা প্রয়োজন |
আপনি যদি বেনামীর একটি শক্তিশালী স্তরের সন্ধান করেন এবং বৃহত্তর ব্যবহারের জন্য ডেটা রূপান্তর করতে ঠিক হন, তাহলে ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন হল আরও উপযুক্ত বিকল্প৷ ডেটা মাস্কিং হল এমন কাজের জন্য একটি কার্যকর পদ্ধতি যার জন্য কম কঠোর গোপনীয়তা ব্যবস্থা প্রয়োজন এবং যেখানে মূল ডেটা কাঠামো বজায় রাখা প্রয়োজন।
মেডিকেল ইমেজিং ডি-আইডেন্টিফিকেশন
ডি-আইডেন্টিফিকেশন প্রক্রিয়া বিভিন্ন গবেষণা কার্যক্রমের জন্য এই ডেটা ব্যবহারের অনুমতি দেওয়ার সময় রোগীর গোপনীয়তা রক্ষা করার জন্য স্বাস্থ্য তথ্য থেকে শনাক্তযোগ্য মার্কারগুলিকে সরিয়ে দেয়। এর মধ্যে চিকিৎসার কার্যকারিতা, স্বাস্থ্যসেবা নীতির মূল্যায়ন, জীবন বিজ্ঞানে গবেষণা এবং আরও অনেক কিছুর উপর অধ্যয়ন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
প্রটেক্টেড হেলথ ইনফরমেশন (PHI) নামেও পরিচিত ডাইরেক্ট আইডেন্টিফায়ার, রোগীর নাম, ঠিকানা, মেডিকেল রেকর্ড এবং ব্যক্তির স্বাস্থ্যের অবস্থা, প্রাপ্ত স্বাস্থ্যসেবা পরিষেবা, বা সম্পর্কিত আর্থিক তথ্য প্রকাশ করে এমন কোনও তথ্যের মতো বিশদ বিবরণের একটি পরিসীমা অন্তর্ভুক্ত করে। তাদের স্বাস্থ্যসেবা। এর মানে হল যে মেডিকেল রেকর্ড, হাসপাতালের চালান, এবং পরীক্ষাগার পরীক্ষার ফলাফলের মতো নথিগুলি সবই PHI-এর বিভাগে পড়ে৷
স্বাস্থ্য তথ্য প্রযুক্তির ক্রমবর্ধমান একীকরণ বিভিন্ন উত্স থেকে বিস্তৃত এবং জটিল ডেটাসেটগুলিকে একত্রিত করে উল্লেখযোগ্য গবেষণাকে সমর্থন করার ক্ষমতা দেখায়।
স্বাস্থ্য তথ্যের বিশাল সংগ্রহ ক্লিনিকাল গবেষণাকে এগিয়ে নিতে পারে এবং চিকিৎসা সম্প্রদায়কে মূল্য দিতে পারে তা বিবেচনা করে, HIPAA গোপনীয়তা নিয়ম এটির দ্বারা আচ্ছাদিত সংস্থাগুলিকে বা তাদের ব্যবসায়িক সহযোগীদের নির্দিষ্ট নির্দেশিকা এবং মানদণ্ড অনুযায়ী ডেটা ডি-শনাক্ত করতে দেয়৷
অধিক জানার জন্য - https://www.shaip.com/offerings/data-deidentification/
