¿Está bien almacenar estos datos de salud en una nube pública? [cerrado]

Podría estar bien. Se requiere cierta diligencia debida, y es posible que tenga que contratar a un estadístico, y necesitará la firma de su departamento legal. Aquí está la regla :

  

Información no identificada

     

Los datos no identificados (por ejemplo, datos estadísticos agregados o datos eliminados de identificadores individuales) no requieren protecciones de privacidad individuales y no están cubiertos por la Regla de privacidad. La desidentificación se puede realizar a través de

     

desidentificación estadística --- un estadístico debidamente calificado que utiliza técnicas analíticas aceptadas concluye que el riesgo es sustancialmente limitado de que la información se pueda usar sola o en combinación con otra información razonablemente disponible para identificar el sujeto de la información [45 CFR § 164.514 (b)]; o el

     

Método de puerto seguro --- una entidad cubierta o su socio comercial anula la identificación de información al eliminar 18 identificadores (Recuadro 2) y la entidad cubierta no tiene conocimiento real de que la información restante pueda se usará solo o en combinación con otros datos para identificar al sujeto [45 CFR § 164.514 (b)].

El problema con compartir datos de salud es un problema muy concreto.

En primer lugar, si los datos no son identificables por persona y ubicación en particular, sí, está bien hacerlo.

Si el intercambio se basa en la ubicación, ampliaría la región y la haría un poco más borrosa, así que en lugar del rango de la ciudad, haría el rango de estado e incluiría también a personas de otros estados de forma aleatoria.

La forma en que está "fuzzied" puede ser un poco difícil. Entonces, por ejemplo, una persona de San Francisco puede ser almacenada como una persona de San José. Este método se utiliza muy a menudo. Se llama Filtro Bloom , sin embargo, se pueden utilizar otros métodos.

Otra cosa es almacenar la ubicación. Cuando se utiliza información geoespacial, se puede confundir con la adición de números aleatorios, pero con respecto a la salud, las ciudades, los estados, los países serían mucho mejores y para eso Bloom Filter se aplica mejor.

Esto funciona de la manera en que la información relevante se almacena de una manera, por lo que es posible saber si la persona es de SF pero no está seguro.

Cuando la ubicación es lo suficientemente confusa, entonces está bien incluir personas de edad y sexo similares y esto daría una gran precisión al hacer que los datos sean anónimos.

El conjunto de datos que son personas del mismo sexo, edad, estado y algunos del mismo país se puede procesar para eliminar cualquier información falsa (problema con la medición), lo que lo hace aún más preciso y de esta manera puede aumentar. La alarma si algo no está bien. Otra cosa es que compartir los datos de uno mismo y compararlos con otros también puede ayudar a garantizar que las mediciones se tomen correctamente y que el dispositivo y el software se utilizan de la manera correcta.

Suponiendo que reside en los EE. UU. o en el trabajo y / o está asociado a instituciones estadounidenses en general, debería mirar de cerca HIPAA .

Suponiendo que lo anterior este enlace puede ser de ayuda.

El quid de la pregunta es sobre las medidas relativas, y eso me haría sentir incómodo. Puedo medir el ritmo cardíaco en reposo de alguien sin que ellos lo sepan, por ejemplo, por lo que el número relativo no es necesariamente una forma de confusión. De manera similar, si los datos relativos se pueden combinar con otra información (proveedor de servicios, tipo de teléfono, asociación con un proveedor de atención médica en particular), su pariente puede no ser beneficioso.

La agregación por código postal truncado puede proporcionar una borrosidad útil, aunque ¿estás seguro de que tienes suficientes entradas para cada área de 3 dígitos?