[Re-identification potential of structured health data].

Das Reidentifikationspotenzial von strukturierten Gesundheitsdaten.

Publisher: Springer Country of Publication: Germany NLM ID: 101181368 Publication Model: Print-Electronic Cited Medium: Internet ISSN: 1437-1588 (Electronic) Linking ISSN: 14369990 NLM ISO Abbreviation: Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz Subsets: MEDLINE

Original Publication: Berlin : Springer,

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Broad access to health data offers great potential for science and research. However, health data often contains sensitive information that must be protected in a special way. In this context, the article deals with the re-identification potential of health data. After defining the relevant terms, we discuss factors that influence the re-identification potential. We summarize international privacy standards for health data and highlight the importance of background knowledge. Given that the reidentification potential is often underestimated in practice, we present strategies for mitigation based on the Five Safes concept. We also discuss classical data protection strategies as well as methods for generating synthetic health data. The article concludes with a brief discussion and outlook on the planned Health Data Lab at the Federal Institute for Drugs and Medical Devices.
(© 2024. The Author(s).)

Gesundheitswesen. 2023 Apr;85(4):215-222. (PMID: 36977473)
J Am Med Inform Assoc. 2022 Jul 12;29(8):1350-1365. (PMID: 35357487)
BMC Med Inform Decis Mak. 2013 Oct 05;13:114. (PMID: 24094134)
EGEMS (Wash DC). 2019 Mar 29;7(1):6. (PMID: 30972355)
Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes. 2019 Dec;149:22-31. (PMID: 32165110)
J Med Internet Res. 2021 Jun 8;23(6):e26631. (PMID: 34100760)
PLoS One. 2011;6(12):e28071. (PMID: 22164229)
Proc Natl Acad Sci U S A. 2023 Feb 21;120(8):e2218605120. (PMID: 36800385)
Sci Data. 2019 Jan 08;6:180298. (PMID: 30620344)
J Am Med Inform Assoc. 2010 May-Jun;17(3):322-7. (PMID: 20442151)
Hum Genet. 2011 Sep;130(3):383-92. (PMID: 21739176)
BMJ. 2015 Mar 20;350:h1139. (PMID: 25794882)
Pac Symp Biocomput. 2019;24:415-426. (PMID: 30864342)
J Am Med Inform Assoc. 2018 Mar 1;25(3):230-238. (PMID: 29025144)
PLoS Genet. 2008 Aug 29;4(8):e1000167. (PMID: 18769715)

Keywords: Anonymization; Data privacy; Electronic health records; Reidentification risk; Synthetic data
Local Abstract: [Publisher, German] Ein breiter Zugang zu Gesundheitsdaten bietet enormes Potenzial für Wissenschaft und Forschung. Allerdings enthalten Gesundheitsdaten oftmals sensible Informationen, die es in besonderer Weise zu schützen gilt. Vor diesem Hintergrund befasst sich dieser Artikel mit dem Reidentifikationspotenzial von Gesundheitsdaten. Nach einer Abgrenzung der Begrifflichkeiten werden Faktoren diskutiert, die das Reidentifikationspotenzial beeinflussen. Es wird Bezug auf internationale Standards zum Schutz von Gesundheitsdaten genommen und die Wichtigkeit von verfügbarem Hintergrundwissen erläutert. Auf Basis des Zwischenfazits, dass das Reidentifikationspotenzial häufig unterschätzt wird, werden verschiedene Möglichkeiten zu dessen Reduzierung anhand des Konzepts der Five Safes vorgestellt. In diesem Zusammenhang wird sowohl auf klassische Anonymisierungsverfahren als auch auf Möglichkeiten zur Generierung synthetischer Gesundheitsdaten eingegangen. Der Beitrag schließt mit einem Fazit und kurzem Ausblick auf das kommende Forschungsdatenzentrum Gesundheit beim Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte.

Date Created: 20240117 Date Completed: 20240202 Latest Revision: 20240204

20240205

PMC10834562

10.1007/s00103-023-03820-2

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