FAIR4Health Data Privacy Tool

zuletzt aktualisiert
15.11.2022

Themen

Forschungsdatenmanagement
Metadaten und Metadata Repositories

Projektphase

Durchführung & Betrieb

Auf dieser Seite

Diese eigenständige Desktopanwendung dient zur Anonymisierung und Pseudonymisierung von Gesundheitsdaten, die im HL7 FHIR Standard auf einem Server vorliegen.

English:
This stand-alone desktop application is used for anonymisation and pseudonymisation of health data that are available in the HL7 FHIR standard on a server.

Produktdetails

Datum der Erstverfügbarkeit
Version/Versionsdatum
1.1.1
Lizenzmodell
Apache-2.0
Preis
kostenlos
Support
Community
Technische Voraussetzungen
Java, NodeJS
Releases
Handbuch

Beschreibung

Das Tool zielt darauf ab, die Herausforderungen des Datenschutzes bei sensiblen Gesundheitsdaten zu bewältigen. Als Teil des FAIRification Workflows ist es so konzipiert, dass es auf einer HL7 FHIR API arbeitet.  Es kann für jeden Standard FHIR Server als Tool Set zur De-Identifizierung und Anonymisierung von Daten und zugehörigen Aktionen verwendet werden. Das Data Privacy Tool greift auf FHIR-Ressourcen zu, präsentiert dem Benutzer Metadaten, führt ihn durch die anzuwendende Konfiguration und gibt dann die verarbeiteten FHIR-Ressourcen aus.

Zum Funktionsumfang gehören:

  • Auswahl von Anonymisierung-Algorithmen für einzelne Attribute und FHIR-Ressourcen
  • Datenschutzkriterien K-Anonymität und L-Diversität
  • Speichern von de-identifizierten Daten
  • Erstellen und Exportieren von Anonymisierungs-Konfigurationen
  • Visualisierung von Informationsverlust und Datenschutzrisiken

Unterstütze Anonymisierungsmethoden sind:

  • Pass-Through: Attribut wird ohne Änderung gespeichert
  • Redaction: Attribut wird komplett entfernt
  • Substitution: Ersetzung mittels regulärer Ausdrücke oder Benutzervorgaben
  • Recoverable Substitution: Wert wird base64 encodiert
  • Fuzzing: Rauschen wird mittels prozentualer Vorgabe vom Benutzer eingeführt
  • Date-Shifting: Datum wird in vom Benutzer definierten Spanne zufällig verändert
  • Generalization: Zahlen werden nach Nutzerwunsch geändert
  • Replace: Wert wird durch Nutzereingabe ersetzt

Da FAIR4Health dieses Projekt leitet, entspricht das Data Privacy Tool den FAIR-Richtlinien. Diese enthalten Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit, um den Datenaustausch im Gesundheitssektors zu unterstützen. Das Vorschlagen von Features oder die Beteiligung an der Weiterentwicklung sind ausdrücklich erwünscht. Mit einer FAIR4Health Open Community Mitgliedschaft erhält man außerdem Zugang zu den Privacy-Preserving Distributed Data Mining (PPDDM) Modellen.

Das Produkt im Einsatz

Das Fair4Health Projekt besteht aus 17 Partnern, davon 11 EU-Staaten. Die starke Repräsentation von Nord-, Süd- und Zentral-Europa schließt nicht EU-Länder wie die Schweiz, Serbien und die Türkei mit ein. Mindestens folgende Einrichtungen haben das Data Privacy Tool im Einsatz:

  • University Hospitals of Geneva (UNIGE)
  • Virgen del Rocío University Hospital in Seville (SAS)
  • Università Cattolica del Sacro Cuore (UCSC)
  • University of Porto
  • Aragon Health Science Institute (IACS)
  • Leipzig Health Atlas

Unterstützung

 

Fehlermeldungen können durch beliebige Anwender auf GitHub gemeldet werden.

 

Community:

Fair4Health Membership: https://www.fair4health.eu/en/membership

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