potenzialmente consentito (con adeguate garanzie e a seconda del contesto):
* Dati aggregati: Dati combinati da più individui, prevenendo l'identificazione di ogni singola persona (ad esempio, età media dei pazienti con una determinata condizione).
* Dati de-identificati con identificatori limitati: I dati in cui sono conservati alcuni identificatori, ma il loro legame con un individuo specifico è estremamente difficile. Questa è un'area grigia e richiede un'attenta considerazione. Esempi potrebbero includere:
* date (ma spesso limitato, ad esempio, solo anno, non esatta): L'anno di nascita potrebbe essere accettabile, ma non una data di nascita.
* Informazioni geografiche (ampiamente definite): Lo stato di residenza può essere consentito, probabilmente il codice postale no.
* Gamma di età (ampia gamma): "65-74 anni" piuttosto che "68 anni".
* Dati pseudonimizzati: Dati in cui gli identificatori vengono sostituiti con pseudonimi. Una chiave viene solitamente mantenuta per identificare gli individui, ma questa chiave viene mantenuta saldamente separata e l'accesso è limitato.
* Dati derivati da altri dati: Informazioni che sono statisticamente derivate dai dati originali, ma non identificano direttamente le persone (ad es. Correlazioni tra variabili).
generalmente non consentito:
* Identificatori diretti: Queste sono cose che identificano direttamente un individuo, come:
* Nome e cognome
* Numero di Social Security
* Numero della cartella clinica
* Dati di geolocalizzazione precisi
* Indirizzo e-mail
* Numero di telefono
* Indirizzo IP (se non fortemente anonimo)
* Identificatori biometrici (impronte digitali, scansioni facciali)
* Quasi-Identifiers: Le informazioni che, se combinate con altre informazioni, potrebbero essere utilizzate per identificare un individuo. Sebbene individualmente innocuo, una combinazione potrebbe essere un rischio (ad esempio, età, sesso, codice postale, condizione specifica). Il rischio viene valutato in base al potenziale di requisizione.
Considerazioni chiave:
* Rischio di reidentificazione: L'aspetto più cruciale è il potenziale per la reidentificazione delle persone dai dati. I regolamenti richiedono spesso valutazioni di questo rischio.
* Fattori contestuali: Il livello accettabile di de-identificazione può variare al scopo dell'uso dei dati e delle normative applicabili. La ricerca potrebbe consentire standard più rilassati rispetto all'analisi del marketing.
* Minimizzazione dei dati: Solo i dati necessari dovrebbero essere inclusi nel set di dati limitato.
* Sicurezza dei dati: Le robuste misure di sicurezza sono essenziali per proteggere set di dati limitati dall'accesso non autorizzato.
È fondamentale consultare una guida legale e normativa pertinente per requisiti specifici prima di creare e utilizzare un set di dati limitato. L'errata interpretazione può portare a problemi legali ed etici significativi.
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