По мере того, как электронные медицинские карты становятся все более широко распространенными, собирается все больший объем медицинской информации. У этих данных есть много полезных приложений, таких как исследования, общественное здравоохранение и планирование систем здравоохранения. В недавнем исследовании д-р. Халед Эль-Эмам, канадский научный руководитель электронной информации о здоровье в Исследовательском институте CHEO, утверждает, что существует необходимость в надежной деидентификации данных пациента, чтобы избежать негативного влияния требований индивидуального согласия на исследования, использующие данные медицинских карт для вторичных целей.
Систематический обзор, только что опубликованный доктором. Эль-Эмам предоставляет убедительные доказательства того, что в широком спектре медицинских исследований участники и несогласные различаются по важным факторам, таким как возраст, этническая принадлежность, социально-экономическое положение, язык, религиозность и место проживания (город или город). сельский), чтобы назвать несколько. Эти различия, в свою очередь, оказывают большое влияние на результаты медицинских исследований, требующих согласия, путем введения предубеждений. Однако медицинская информация может быть использована для таких вторичных целей без согласия, если она не идентифицирована.
В исследовании под названием "Глобально оптимальный метод k-анонимности для деидентификации данных о здоровье" опубликовано в журнале Американской ассоциации медицинской информатики, Dr. Эль-Эмам представляет новый метод обезличивания информации о здоровье.
"Когда пациентов просят дать согласие, показатели участия снижаются. Это, в свою очередь, влияет на процесс и результаты самого исследования" объяснил доктор. Эль-Эмам. "Новый алгоритм дает ответ на это затруднительное положение, обеспечивая конфиденциальность пациента при первой же возможности, таким образом защищая и облегчая доступ к большему количеству медицинских карт."
Источник: Детская больница Исследовательского института Восточного Онтарио