Anonimización de datos sanitarios: Casos prácticos y métodos para empezar

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Título original:

Anonymizing Health Data: Case Studies and Methods to Get You Started

Contenido del libro:

Actualizado en agosto de 2014, este libro práctico muestra métodos probados para anonimizar datos sanitarios y ayudar a su organización a compartir conjuntos de datos significativos sin exponer la identidad del paciente. Los destacados expertos Khaled El Emam y Luk Arbuckle le guiarán a través de una metodología basada en el riesgo, utilizando estudios de casos de sus esfuerzos para desidentificar cientos de conjuntos de datos.

Los datos clínicos son valiosos para la investigación y otros tipos de análisis, pero hacerlos anónimos sin comprometer la calidad de los datos es complicado. Este libro muestra técnicas para manejar distintos tipos de datos, basándose en la experiencia de los autores con un registro materno-infantil, resúmenes de altas de pacientes hospitalizados, reclamaciones de seguros médicos, bases de datos de historias clínicas electrónicas y el registro de catástrofes del World Trade Center, entre otros.

⬤ Comprender los diferentes métodos para trabajar con conjuntos de datos transversales y longitudinales.

⬤ Evaluar el riesgo de los adversarios que intentan reidentificar a los pacientes en conjuntos de datos anónimos.

⬤ Reducir el tamaño y la complejidad de conjuntos de datos masivos sin perder información clave ni poner en peligro la privacidad.

⬤ Utilizar métodos para anonimizar datos de texto libre no estructurados.

⬤ Minimizar los riesgos inherentes a los datos geoespaciales, sin omitir información sanitaria fundamental basada en la ubicación.

⬤ Estudiar formas de anonimizar la información de codificación en los datos sanitarios.

⬤ Conocer el reto de vincular de forma anónima conjuntos de datos relacionados.